Park, Jong-Won;Kim, Dong-Sam;Kim, Jun-Ho;Song, Moo Kyoung
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.8
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pp.139-145
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2020
Due to the rapid development of computer technology, online learning using ICT technology is already quickly settling in our lives. Music education was conducted mainly in an offline-based environment, but research is being conducted to switch to online because there is no time and space constraint of online education and interactive education led by learners is possible. In this study, we propose design and implement an adaptive learning system to enable adaptive learning online among music education. This system has the following advantages. First, by providing an LMS-based platform, one can solve the social education problem corresponding to economic and geographical factors. Second, both objective learning feedback provided automatically by the online adaptive harmony learning system and teaching feedback. Third, learners can be provided with recommended answers to given harmony exercises. The adaptive online learning system of harmony will lead professors and learners to effectively teach and study.
Reliability-based design optimization (RBDO) problem is usually formulated as an optimization problem to minimize an objective function subjected to probabilistic constraint functions which may include deterministic design variables as well as random variables. The challenging task is that, because the probability models of the random variables are often assumed based on limited data, there exists a possibility of selecting inappropriate distribution models and/or model parameters for the random variables, which can often lead to disastrous consequences. In order to select the most appropriate distribution model from the limited observation data as well as model parameters, this study takes into account a set of possible candidate models for the random variables. The suitability of each model is then investigated by employing performance and risk functions. In this regard, this study enables structural design optimization and fitness assessment of the distribution models of the random variables at the same time. As the first paper of a two-part series, this paper describes a new design method considering probability model uncertainties. The robust performance of the proposed method is presented in Part 2. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, an example of ten-bar truss structure is considered. The numerical results show that the proposed method can provide the optimal design variables while guaranteeing the most desirable distribution models for the random variables even in case the limited data are only available.
LOCA (Loss Of Coolant Accident) is one of the most important utmost accidents for Prestressed Concrete Containment Vessel (PCCV) due to its coupled effect of high temperature and inner pressure. In this paper, heat conduction analysis is used to obtain the LOCA temperature distribution of PCCV. Then the elastic internal force of PCCV under LOCA temperature is analyzed by using both simplified theoretical method and FEM (finite element methods) method. Considering the coupled effect of LOCA temperature, a nonlinear elasto-plasitic analysis is conducted for PCCV under utmost internal pressure considering three failure criteria. Results show that the LOCA temperature distribution is strongly nonlinear along the shell thickness at the early time; the moment result of simplified analysis is well coincident with the one of numerical analysis at weak constraint area; while in the strong constrained area, the value of moments and membrane forces fluctuate dramatically; the simplified and numerical analysis both show that the maximum moment occurs at 6hrs after LOCA.; the strain of PCCV under LOCA temperature is larger than the one of no temperature under elasto-plastic analysis; the LOCA temperature of 6hrs has the greatest influence on the ultimate bearing capacity with 8.43% decrease for failure criteria 1 and 2.65% decrease for failure criteria 3.
Zigbee wireless communication technology has features which are low cost, low power and coping ability against a high delay time when the automatic wireless system is manufactured. Therefore, in this paper, we research a method improving the data transmission reliability of the industrial equipment control and management system using zigbee wireless communication technology. we used a convolutional code with code rate R=1/2, constraint K=5 and generation polynomial constant g1=(10111) and g2=(10011) as a reliability method. From the transmission simulation at LOS environment, we are able to predict the transmission error performance according to the distance difference. Furthermore, At the PER performance analysis, we can get the result that this system reliability with convolutional code is improved about 5 times than the existing system. From these results, we can prove that the convolutional code is the solution to improve the system reliability of the industrial equipment control and management system using zigbee wireless communication technology.
Lee Sung-Gun;Kim Yu-Jin;Han Sang-Il;Oh You-Kwan;Park Sung-Hoon;Kim Young-Han;Hwang Kyu-Suk
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.16
no.6
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pp.993-998
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2006
We earlier suggested a hierarchical regulatory network using defined modeling symbols and weights in order to improve the flux balance analysis (FBA) with regulatory events that were represented by if-then rules and Boolean logic. In the present study, the simulation results of the models, which were developed and improved from the previou model by incorporating a hierarchical regulatory network into the FBA, were compared with the experimental outcome of an aerobic batch growth of E. coli on glucose and tryptophan. From the experimental result, a diauxic growth curve was observed, reflecting growth resumption, when tryptophan was used as an alternativee after the supply of glucose was exhausted. The model parameters, the initial concentration of substrates (0.92 mM glucose and 1 mM tryptophan), cell density (0.0086 g biomass/1), the maximal uptake rates of substrates (5.4 mmol glucose/g DCW h and 1.32 mmol tryptophan/g DCW h), and lag time (0.32 h) were derived from the experimental data for more accurate prediction. The simulation results agreed with the experimental outcome of the temporal profiles of cell density and glucose, and tryptophan concentrations.
In optical scanning holography, 3-D holographic information of an object is generated by 2-D active optical scanning. The optical scanning beam can be a time-dependent Gaussian apodized Fresnel zone plate. In this technique, the holographic information manifests itself as an electrical signal which can be sent to an electron-beam-addressed spatial light modulator for coherent image reconstruction. This technique can be applied to 3-D optical remote sensing especially for identifying flying objects. In this paper, we first briefly review optical scanning holography and analyze the resolution achievable with the system. We then present mathematical expression of real and virtual image which are responsible for holographic image reconstruction by using Gaussian beam profile.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.12
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pp.2387-2394
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2016
It is important to select the most appropriate channel for efficient transmission of massive data in wireless sensor network. In the fixed channel method for wireless sensor node, shortage of frequency may be a major constraint to support a variety of environments. In this paper, the method that seeks common channels between two nodes without common control channels in the existing wireless cognitive radio network is introduced in order to use efficiently the channel of wireless sensor network. The problem of existing method shows the severe degradation of performance that is caused by interference of linkage between selected channels, so that the sequential algorithm is suggested to improve the performance. From the results of computer simulation, the suggested method shows that the link can be set 50% faster than the other methods as the number of links increases because the beacon packet waiting time caused by the interference decreases remarkably.
A preventive maintenance model, caller FNBM($\alpha$, $\delta$, $\gamma$)model, is proposed to decide an optimal repair number under achieved availability requirements(r) along with taking two types of failures (repairable or irrepairable) into account. In this model, the current system is replaced by a new one in case when it doesn't meet the achieved availability requirement, even though it is repairable failure; Otherwise it is replaced in time of the first irrepairable failure. Assumed that the j-th failure is repairable with probability ${\alpha}_j$ minimal repairs are allowed for repairable failure between replacements. Expected cost rate for preventive maintenance model is developed using NHPP(Non-Homogeneous Poisson Process) in order to determine the optimal number $n^*$, also numerical examples are shown in order to explain the proposed model. Since the proposed FNBM($\alpha$, $\delta$, $\gamma$)model includes Park FNBM model(1979) and Nakagawa FNBM(p)model(1983) this proposed model is thought to be better than previous model, especially for weapon system which requires availability as primary parameter.
Uncertainties are unavoidable in engineering applications. In this paper we propose an alpha reliable multi-variable network design problem under demand uncertainty. In order to decide the optimal capacity enhancement, three performance measures based on 3E(Efficiency, Equity, and Environmental) are considered. The objective is to minimize the total budget required to satisfy alpha reliability constraint of total travel time, equity ratio, and total emission, while considering the route choice behavior of network users. The problem is formulated as the chance-constrained model for application of alpha confidence level and solved as a lexicographic optimization problem to consider the multi-variable. A simulation-based genetic algorithm procedure is developed to solve this complex network design problem(NDP). A simple numerical example ispresented to illustrate the features of the proposed NDP model.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.4
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pp.213-221
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2013
This paper introduces a mesh continuation scheme for a one-dimensional inverse medium problem to reconstruct the spatial distribution of elastic wave velocities in heterogeneous semi-infinite solid domains. To formulate the inverse problem, perfectly-matched-layers(PMLs) are introduced as wave-absorbing boundaries that surround the finite computational domain truncated from the originally semi-infinite extent. To tackle the inverse problem in the PML-truncated domain, a partial-differential-equations(PDE)-constrained optimization approach is utilized, where a least-squares misfit between calculated and measured surface responses is minimized under the constraint of PML-endowed wave equations. The optimization problem iteratively solves for the unknown wave velocities with their updates calculated by Fletcher-Reeves conjugate gradient algorithms. The optimization is performed using a mesh continuation scheme through which the wave velocity profile is reconstructed in successively denser mesh conditions. Numerical results showed the robust performance of the mesh continuation scheme in reconstructing target wave velocity profile in a layered heterogeneous solid domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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