The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4B
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pp.559-565
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2010
In Mobile IPv6 handover should be followed by RO(Route Optimization) to support direct communication between a MN(Mobile Node) and CN(Correspondent Node). For this RR MIPv6 must perform RR(Return Routability) procedure before BU(Binding Update) to CN. The Fast Handover for MIPv6(FMIPv6) also performs the RR test for MN to communicate with CN directly. However, Return Routability test has long latency resulting in handover delay in MIPv6. This paper proposes the method to reduce the handover deay by reducing RO latency in FastMobile IPv6.
Automotive wheel bearings are a critical component of vehicles that support their weight and facilitate rotation. Life and stiffness are significant performance characteristics of wheel bearings. Designing wheel bearings involves finding optimal design variables that satisfy both performances. CO2 emission reduction and fuel efficiency regulations attribute to the recent increase in design requirements for lightweight and compact automotive parts while maintaining performance. However, achieving a design that maintains performance while reducing weight poses challenges, as performance and weight are generally inversely proportional. In this study, we perform design optimization of automotive wheel bearings considering life and stiffness. We develop a program that calculates the basic rated life and modified rated life based on international standards for evaluating the life of wheel bearings. We develop a regression equation using regression analysis to address the time-consuming stiffness analysis during repetitive analysis. We perform ANOVA and main effect analyses to understand the statistical characteristics of the developed regression equation. Furthermore, we verify its reliability by comparing the predicted and test results. We perform design optimization using the developed life prediction program, stiffness regression equation and weight regression equation. We select bearing specifications and geometry as design variables, weight as the cost function, and life and stiffness as constraints. Through design optimization, we investigate the influence of design variables on the cost function and constraints by comparing the initial and optimal design values.
Park, Jooyoung;Kim, Jinsung;Lee, Hansung;Park, Daihee
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.100-104
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2003
The SVDD(support vector data description) is one of the most well-known one-class support vector learning methods, in which one tries the strategy of utilizing balls defined on the kernel feature space in order to distinguish a set of normal data from all other possible abnormal objects. The major concern of this paper is to consider the problem of modifying the SVDD into the direction of utilizing ellipsoids instead of balls in order to enable better classification performance. After a brief review about the original SVDD method, this paper establishes a new method utilizing ellipsoids in feature space, and presents a solution in the form of SDP(semi-definite programming) which is an optimization problem based on linear matrix inequalities.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.3
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pp.245-258
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2023
This study proposes a modification to the objective function of the support vector machine for the linearly non-separable case of a binary classifier yi ∈ {-1, 1}. The modification takes into account the position of each data item xi from its corresponding class centroid. The resulting optimization function involves the centroid mean vector, and the spread of data besides the support vectors, which should be minimized by the choice of hyper-plane β. Theoretical assumptions have been tested to derive an optimal separable hyperplane that yields the minimal misclassification rate. The proposed method has been evaluated using simulation studies and real-life COVID-19 patient outcome hospitalization data. Results show that the proposed method performs better than the classical linear SVM classifier as the sample size increases and is preferred in the presence of correlations among predictors as well as among extreme values.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.2
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pp.235-246
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2024
In high-dimensional data analysis, sufficient dimension reduction (SDR) has been considered as an attractive tool for reducing the dimensionality of predictors while preserving regression information. The principal support vector machine (PSVM) (Li et al., 2011) offers a unified approach for both linear and nonlinear SDR. This article comprehensively explores a variety of SDR methods based on the PSVM, which we call principal machines (PM) for SDR. The PM achieves SDR by solving a sequence of convex optimizations akin to popular supervised learning methods, such as the support vector machine, logistic regression, and quantile regression, to name a few. This makes the PM straightforward to handle and extend in both theoretical and computational aspects, as we will see throughout this article.
무선 네트워크 이동성 기술에 대한 연구가 수년간 진행되어 오면서 Mobile Network에 PAN(Personal Area Network)과 유사한 형태의 Nested Mobile Network에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이러한 Nested Mobile Network에서의 경로최적화(Route Optimization : RO) 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. NEMO(NEtwork MObility)의 RO를 위해 제안된 논문 중에 ORC(Optimized Route Cache Protocol)에 대한 제안이 있었다.[1] NEMO Basic Support가 표준안으로 채택되면서 연구 대상에서 거론되지 않고 있지만, 복잡한 이동성 기술인 Nested Mobile Network상의 RO를 위해 다시 검토해 볼 수 있을 것이다. 또한 동일 저자에 의해 제안된 Nested Mobile Network 내부에 Ad-hoc Routing 알고리즘인 OLSR(Optimized Link State Routing Protocol)을 적용한 제안이 발표되었다.[2] 본 논문에서는 ORC와 Nested Mobile Network상의 OLSR Scheme을 적용하여 RO를 위한 방안을 제안하고자 한다.
Deregulation in power industry has made the reactive power ancillary service management a critical task to power system operators from both technical and economic perspectives. Reactive power management in power systems is a complex combinatorial optimization problem involving nonlinear functions with multiple local minima and nonlinear constraints. This paper proposes a practical market-based reactive power ancillary service management scheme to tackle the challenge. In this paper a new model for voltage security and reactive power management is presented. The proposed model minimizes reactive support cost as an economic aspect and insures the voltage security as a technical constraint. For modeling validation study, two optimization algorithm, a genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) method are used to solve the problem of optimum allocation of reactive power in power systems under open market environment and the results are compared. As a case study, the IEEE-30 bus power system is used. Results show that the algorithm is well competent for optimal allocation of reactive power under practical constraints and price based conditions.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.4
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pp.372-378
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2013
An acoustical shape optimization problem is formulated for optimal design of a perforated reactive muffler with offset inlet/outlet. The mean transmission loss value in a target frequency range is maximized for an allowed pressure drop value between an inlet and an outlet. Partitions in the chamber are divided into several sub-partitions, whose lengths are selected as design variables. Each sub-partition has the same number of holes, whose sizes are equal. A finite element model is employed for acoustical and flow analyses. A gradient-based optimization algorithm is used to obtain an optimal muffler. The acoustical and fluidic characteristics of the optimal muffler are compared with those of a reference muffler. Validation experiment is carried out to support the effectiveness of our suggested method.
Time pasages could deteriorate the flow ability and hold the flow in the water distribution facilities because of their erosion and breakdown. It is necessary that the study to determine the optimal change time and the improvement plan for the continuous management using optimization methods or decision support systems. But, the present study tendency only aware the changes of hydraulic characteristics without industrial management plans. This study shows the pipe replacement program in these two concepts and the elementary process to apply it to Daejeon city.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.23
no.4
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pp.350-354
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2014
Recently, high strength steel (HSS) sheet metal has been widely used to improve lightweight structures in the automotive industry. Because HSS sheets have high strength but low elongation, it is difficult both to make products with complex shapes and to control excessive springback. In order to reduce the springback after forming using HSS, draw beads were introduced in this study. The design variables, including the draw-bead positions and shapes, were optimized using a finite element analysis. A mold for a scanner support, which is part of an A3 printer, was designed using the proposed method and then utilized. The results from a finite element simulation and optimization were compared with the experiment results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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