In the present study, an experimental design methodology was used to optimize the adsorptive removal of Basic Yellow 13 (BY13) using Turkish coal powder. A central composite design (CCD) consisting of 31 experiments was employed to evaluate the simple and combined effects of the four independent variables, initial dye concentration (mg/L), adsorbent dosage (g/L), temperature ($^{\circ}C$) and contact time (min) on the color removal (CR) efficiency (%) and optimizing the process response. Analysis of variance (ANOVA) showed a high coefficient of determination value ($R^2=0.947$) and satisfactory prediction of the polynomial regression model was derived. Results indicated that the CR efficiency was not significantly affected by temperature in the range of $12-60^{\circ}C$. While all other variables significantly influenced response. The highest CR (95.14%), estimated by multivariate experimental design, was found at the optimal experimental conditions of initial dye concentration 30 mg/L, adsorbent dosage 1.5 g/L, temperature $25^{\circ}C$ and contact time 10 min.
This paper suggests heuristic algorithm with O(mn) polynomial time complexity using Excel for partially survivable networks optimization problem of cellular telecommunication systems with m cells and n hubs. This problem only can be get the solution using linear programming or LINGO software package. The proposed algorithm connects the cell to hubs in ring network with minimum cost as the connection diversity of each cell. If the traffic of ring network (T) is T>2K for ring capacity (K), we adjust the maximum cost hub to MTSO that has a ascending order of (D/DC)/${\Delta}^+$ cell with each cell traffic demand (D) and ${\Delta}^+$=(MTSO cost-maximum cost hub) than we get the $T{\leq}2K$. Finally, we adjust MTSO to the removed maximum cost hub for the cell with 2K-$T{\geq}$(D/DC) and $_{max}{\Delta}^-$. While we using like this simple method, the proposed algorithm can be get the same optimal solution for experimental data as linear programing and LINGO software package.
This paper considers a cooperative orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-based cognitive radio network where the primary system leases some of its subchannels to the secondary system for a fraction of time in exchange for the secondary users (SUs) assisting the transmission of primary users (PUs) as relays. Our aim is to determine the cooperation strategies among the primary and secondary systems so as to maximize the sum-rate of SUs while maintaining quality-of-service (QoS) requirements of PUs. We formulate a joint optimization problem of PU transmission mode selection, SU (or relay) selection, subcarrier assignment, power control, and time allocation. By applying dual method, this mixed integer programming problem is decomposed into parallel per-subcarrier subproblems, with each determining the cooperation strategy between one PU and one SU. We show that, on each leased subcarrier, the optimal strategy is to let a SU exclusively act as a relay or transmit for itself. This result is fundamentally different from the conventional spectrum leasing in single-channel systems where a SU must transmit a fraction of time for itself if it helps the PU's transmission. We then propose a subgradient-based algorithm to find the asymptotically optimal solution to the primal problem in polynomial time. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can significantly enhance the network performance.
Soybean fatty acid, the largest byproduct in the production of soybean oil, was formulated for hand cream, oil in water emulsion base, to improve the suppleness and elasticity of skin. The stability of emulsion observed by a macroscopic method was used as a characteristic index for deciding an optimum formula of hand creams. The optimum formula of the most stable hand cream was obtained from polynomial regression equation, contour graphs and partial derivative graphs. The values of soybean fatty acid and stearyl alcohol in the obtained optimum formula were 9.75 and 14.75 w/w%, respectively, and sodium lauryl sulfate was not needed. Experimental value for the stability of hand cream prepared according to the optimum formula was 76,14 days, and the prediction value by computation method was 73.25 days. From the results of accelerated tests by elevated temperature, the stability of hand cream by optimum formula was 1.7 year at room temperature $(25^{\circ}C)$. The hand cream containing soybean fatty acid was found to be free of primary irritant substance to the skin by Draize technique.
Jung, Ji Young;Ha, Si Young;Park, Jai Hyun;Yang, Jae-Kyung
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제45권2호
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pp.182-194
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2017
The optimum alkali pretreatment parameters (reaction time, reaction temperature and potassium hydroxide concentration) for facilitate the conversion into fermentable sugar (glucose) from steam exploded (severity log Ro 2.45) barley husk were determined using Response Surface Methodology (RSM) based on a factorial Central Composite Design (CCD). The prediction of the response was carried out by a second-order polynomial model and regression analysis revealed that more than 88% of the variation can be explained by the models. The optimum conditions for maximum cellulose content were determined to be 201 min reaction time, $124^{\circ}C$ reaction temperature and 0.9% potassium hydroxide concentration. This data shows that the actual value obtained was similar to the predicted value calculated from the model. The pretreated barley husk using acid hydrolysis resulted in a glucose conversion of 94.6%. This research of steam explosion and alkali pretreatment was a promising method to improve cellulose-rich residue for lignocellulosic biomass.
This research improved the growth potential of Bifidobacterium animalis subsp lactis strain JNU306, a commercial medium that is appropriate for large-scale production, in yeast extract, soy peptone, glucose, L-cysteine, and ferrous sulfate. Response surface methodology (RSM) was used to optimize the components of this medium, using a central composite design and subsequent analyses. A second-order polynomial regression model, which was fitted to the data at first, significantly lacked fitness. Thus, through further analyses, the model with linear and quadratic terms plus two-way, three-way, and four-way interactions was selected as the final model. Through this model, the optimized medium composition was found as 2.8791% yeast extract, 2.8030% peptone soy, 0.6196% glucose, 0.2823% L-cysteine, and 0.0055% ferrous sulfate, w/v. This optimized medium ensured that the maximum biomass was no lower than the biomass from the commonly used blood-liver (BL) medium. The application of RSM improved the biomass production of this strain in a more cost-effective way by creating an optimum medium. This result shows that B. animalis subsp lactis JNU306 may be used as a commercial starter culture in manufacturing probiotics, including dairy products.
With the spread of smart manufacturing, one of the key topics of the 4th industrial revolution, manufacturing systems are moving beyond automation to smartization using artificial intelligence. In particular, in the existing automatic machining, a number of machining defects and non-processing occur due to tool damage or severe wear, resulting in a decrease in productivity and an increase in quality defect rates. Therefore, it is important to measure and predict tool life. In this paper, ν-ASVR (ν-Asymmetric Support Vector Regression), which considers the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, was proposed and applied to the tool wear prediction problem. In the case of tool wear, if the predicted value of the tool wear amount is smaller than the actual value (under-estimation), product failure may occur due to tool damage or wear. Therefore, it can be said that ν-ASVR is suitable because it is necessary to overestimate. It is shown that even when adjusting the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, the ratio of the number of data belonging to ⲉ-tube can be adjusted with ν. Experiments are performed to compare the accuracy of various kernel functions such as linear, polynomial. RBF (radialbasis function), sigmoid, The best result isthe use of the RBF kernel in all cases
최근 Castryck-Decru에 의해 SIDH 기반 암호가 다항시간 안에 개인키를 복구할 수 있음에 따라 이에 대응하기 위한 여러 방법이 제안되었다. 이 중, Fouotsa 등이 제안한 M-SIDH는 상대방에게 전달하는 torsion point 정보를 마스킹하여 Castryck-Decru 공격에 대응한다. 본 논문에서는 처음으로 C를 이용해 M-SIDH를 구현하였으며, 최적화를 통해 효율성을 평가한다. 본 논문은 M-SIDH의 성능을 확인하기 위해 1024비트 소수를 사용하여 파라미터를 선택하는 방법을 제시하였으며, square-root Velu 공식의 확장체에서의 구현을 통해 M-SIDH를 최적화하였다. 본 논문의 결과 고전 64비트 보안강도를 가지는 MSIDH-1024의 경우 키 교환하는데 대략 1129ms 정도가 필요하다.
온도와 ATP 증가에 따라 사과.당근 배합비율과 상관없이 혼합주스의 투과플럭스가 비례적으로 증가했으며, 특히 온도변화에 따른 투과플럭스의 증가가 뚜렷했다. 사과와 당근비가 3:1인 실험구에서 가용성 고형분과 총당의 함량이 높게 측정되었고, 가용성 고형분의 경우 시료배합비율의 영향이, 총당의 경우 온도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 시료배합비율에 따른 비타민 C 함량차이는 크지 않았으나 당근의 함량이 많을수록 비타민 C의 함량이 높게 측정되었고, 압력증가에 따른 비타민 C 함량 증가가 뚜렷했다. 사과의 함량이 높을수록 산도도 높았고, 온도증가에 따른 산도의 증가도 뚜렷했다. 한외여과 결과, 전 시료에 걸쳐 우수한 청징효과를 나타내었고, 사과와 당근비가 3:1인 실험구에서 그 청징효과가 두드러졌으며, 또한 점도변화도 가장 컸다. 또한 공정최적화 결과 공정온도 및 ATP가 각각 $44.97^{\circ}C$, 113.57 kPa이고 사과의 혼합비율이 28.50%인 경우 $flux=0.216\;L/m^2.h$, soluble $solids=10.39^{\circ}Brix$, total sugar=71.32 mg/mL, vitamin C=315.18 mg%, acidity=7.78 mL, turbidity=0.017, viscosity=1.44 cp인 사과.당근 혼합과채주스를 제조할 수 있는 것으로 나타났다.
선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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