Query execution time minimization is an important objective in distributed database design. While total time minimization is an objective for On Line Transaction Processing (OLTP), response time minimization is for Decision Support queries. We formulate the sub-query allocation problem using analytical models and solve with genetic algorithm (GA). We show that query execution plans with total time minimization objective are inefficient from response time perspective and vice versa. The procedure is tested with simulation experiments for queries of up to 20 joins. Comparison with exhaustive enumeration indicates that GA produced optimal solutions in all cases in much less time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2382-2388
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2014
To provide network reliability in indoor wireless communication systems, we should resolve the problem of unexpected network failure rapidly. In this paper, we propose an adaptive resource management (ARM) scheme to support seamless connectivity to users. In consideration of system throughput and user fairness simultaneously, the ARM scheme adaptively determines the set of healing channels, and performs scheduling and power allocation iteratively based on a constrained non-convex optimization technique. Through intensive simulations, we demonstrate the superior performance results of the proposed ARM scheme in terms of the average cell capacity and user fairness.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2008.11a
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pp.109-112
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2008
A performance of micro thruster was measured with catalyst bed that was prepared by different catalyst loading condition for the optimization of catalyst bed size. Among the catalyst loading conditions, pH level of precursor solution was changed by several solutions like Nitric acid or Sodium hydroxide. For the each case, it was heated at different drying temperatures that can affect the phase of catalyst loaded on support. From these results, it was studied that the effect of catalyst loading condition on the performance. 90wt% hydrogen peroxide was used as a monopropellant, and platinum was chosen as a catalyst. Characteristic velocity efficiency and temperature efficiency were used for the performance evaluation.
Accurate estimation of spatial frequencies and phases for illumination patterns are essential to reconstructing super-resolution images in structured illumination microscopy (SIM). In this manuscript, we propose the improved component cross-correlation (ICC) algorithm, which is based on optimization of the cross-correlation values of the overlapping information between various spectral components. Compared to other algorithms for spatial-frequency and phase determination, the results calculated by the ICC algorithm are more accurate when the modulation depths of the illumination patterns are low. Moreover, the ICC algorithm is able to calculate the spatial frequencies and phases simultaneously. Simulation results indicate that even if the modulation depth is lower than 0.1, the ICC algorithm still estimates the parameters precisely; the images reconstructed by the ICC algorithm are much clearer than those reconstructed by other algorithms. In experiments, our home-built SIM system was used to image bovine pulmonary artery endothelial (BPAE) cells. Drawing support from the ICC algorithm, super-resolution images were reconstructed without artifacts.
Purpose: This study aims to introduce a hybrid MCDM model to support the selection of retail store location. Research design, data, and methodology: The hybrid approach of ANP and TOPSIS was used to address the location selection problem. The ANP technique was employed to compute the weights of the selection criteria, whilst the TOPSIS was used to rank alternatives. The proposed approach was then applied into a fashion company in Vietnam to select the best alternatives to be the retail store. Results: The results showed that Candidate 1 - Hai Ba Trung street is the most appropriate selection for locating retail stores. Conclusions: The proposed approach provides the decision makers with more useful methods than traditional ones. Therefore, the model can be applied to the location selection in all industries. In terms of academic contribution, the selection criteria proposed in the research can devote to the literature in the selection of location along with the concept of distribution channels. Additionally, the research also provides insight and guidelines for firms in making decision on retail store location based on limited resources to avoid the waste of funds. However, the results only answer to the context of Vietnam - a developing country. Thus, future research may be extended to developed countries where have better conditions.
Electroencephalogram (EEG) recording provides a new way to support human-machine communication. It gives us an opportunity to analyze the neuro-dynamics of human cognition. Machine learning is a powerful for the EEG classification. In addition, machine learning can compensate for high variability of EEG when analyzing data in real time. However, the optimal EEG electrode location must be prioritized in order to extract the most relevant features from brain wave data. In this paper, we propose an intelligent system model for the extraction of EEG data by training the optimal electrode location of EEG in a specific problem. The proposed system is basically a fuzzy system and uses a neural network structurally. The fuzzy clustering method is used to determine the optimal number of fuzzy rules using the features extracted from the EEG data. The parameters and weight values found in the process of determining the number of rules determined here must be tuned for optimization in the learning process. Genetic algorithms are used to obtain optimized parameters. We present useful results by using optimal rule numbers and non - symmetric membership function using EEG data for four movements with the right arm through various experiments.
Since the first nuclear reactor first critical, nuclear systems has gone through four generations of history, and the fourth generation nuclear system will be truly realized in the near future. The notions of SVBR and lead-bismuth eutectic alloy coolant put forward by Russia were well received by the international nuclear science community. Lead-bismuth eutectic alloy with the ability of the better neutron economy, the low melting point, the high boiling point, the chemical inertness to water and air and other features, which was considered the most promising coolant for the 4th generation nuclear reactors. This study mainly focuses on the structural design optimization of the 4th-generation reactor coolant pump, including analysis of external characteristics, inner flow, and transient characteristic. It was found that: the reactor coolant pump with a central symmetrical dual-outlet volute structure has better radial-direction balance, the pump without guide vane has better hydraulic performance, and the pump with guide vanes has worse torsional vibration and pressure pulsation. This study serves as experience accumulation and technical support for the development of the 4th generation nuclear energy system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2668-2717
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2021
Demands for high-speed wireless data services grow rapidly. It is a big challenge to increasing the network capacity operating on licensed spectrum resources. Unlicensed spectrum cellular networks have been proposed as a solution in response to severe spectrum shortage. Licensed Assisted Access (LAA) was standardized by 3GPP, aiming to deliver data services through unlicensed 5 GHz spectrum. Furthermore, the 3GPP proposed 5G New Radio-Unlicensed (NR-U) study item. On the other hand, artificial intelligence (AI) has attracted enormous attention to implement 5G and beyond systems, which is known as Intelligent Radio (IR). To tackle the challenges of unlicensed spectrum networks in 4G/5G/B5G systems, a lot of works have been done, focusing on using Machine Learning (ML) to support resource allocation in LTE-LAA/NR-U and Wi-Fi coexistence environments. Generally speaking, ML techniques are used in IR based on statistical models established for solving specific optimization problems. In this paper, we aim to conduct a comprehensive survey on the recent research efforts related to unlicensed cellular networks and IR technologies, which work jointly to implement 5G and beyond wireless networks. Furthermore, we introduce a positioning assisted LTE-LAA system based on the difference in received signal strength (DRSS) to allocate resources among UEs. We will also discuss some open issues and challenges for future research on the IR applications in unlicensed cellular networks.
The pseudocapacitor has a high energy density characteristic because it accumulates charges through a paradic redox reaction. However, due to its strong insulation properties, metal hydroxides should be designed as structural systems optimized for charge transfer to support fast electron transport. Also, Nickel material is weak to heat and is easily deformed when used as a cathode material, so stability must be secured. In this study, nickel hydroxide was produced by electrodeposition to secure the stability of nickel. Electrodeposition is a synthetic method suitable for growing optimized nickel hydroxide because it allows fine control. Nickel hydroxide (Ni(OH)2) is a metal hydroxide used as a pseudocapacitor anode due to its high capacitance, electrical conductivity and resistance. Therefore, in order to determine how Ni(OH)2 nanosheets are formed and what are the optimization conditions, various measurement methods were used to focus on structural growth of nanosheets produced by electrodeposition.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.23
no.2
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pp.67-78
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2021
This study aims to analyze how students' design work functions affect consumer attitudes and purchase intentions toward clothes designed by students, while exploring the moderating effect of price sensitivity in such a relationship. Data was acquired from 351 responses of an online questionnaire (www.sojump.com). A two-step approach was employed to analyze our hypotheses using structural equation modeling (SEM) in SPSS 22.0 and AMOS 22.0 statistical packages. First, significant empirical evidence was secured regarding the effects of design functions (assurance, fashion, camouflage, individuality, and comfort) on consumer attitudes toward clothes, which can lead to purchasing intention. Fashion, individuality, and comfort functions can enhance consumer attitude significantly, but assurance and camouflage have no significant influence. Among the functions, comfort has the greatest effect on consumer attitudes, indicating that when students market works as commodities, comfort should be highlighted in their designs. In this way, such products can draw the interest of many consumers. Second, empirical evidence showed that price sensitivity negatively moderates the association between attitude and purchase intention. Thus, design courses should be careful when setting student works' prices given consumer sensitivity. The optimization of the student works' cost structure can help minimize price sensitivity. Overall, the findings and their implications can serve as a basis for the commercial application of design curriculum works and provide feasible support for developing student design curriculum in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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