Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.5
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pp.1149-1160
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2005
Generally, the network topology design problem, which is difficult to solve with the classical method because it has exponentially increasing complexity with the augmented network size, is characterized as a kind of NP-hard combinatorial optimization problem. The problem of this research is to design the highly reliable network topology considering the connection cost and all-terminal network reliability, which can be defined as the probability that every pair of nodes can communicate with each other. In order to solve the highly reliable network topology design problem minimizing the construction cost subject to network reliability, we proposes an efficient two phase approach to design reliable network topology, i.e., the first phase employs, a genetic algorithm (GA) which uses $Pr\ddot{u}fer$ number for encoding method and backtracking Algorithm for network reliability calculation, to find the spanning tree; the second phase is a greedy method which searches the optimal network topology based on the spanning ree obtained in the first phase, with considering 2-connectivity. finally, we show some experiments to demonstrate the effectiveness and efficiency of our two phase approach.
The objective of this study is the development of size, shape and topology discrete optimum design algorithm which is based on the genetic algorithm. The algorithm can perform both shape and topology optimum designs of trusses. The developed algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of trusses and the constraints are stress and displacement. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithm. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. The genetic algorithm consists of genetic process and evolutionary process. The genetic process selects the next design points based on the survivability of the design points selected form the genetic process. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points. The evolutionary process evaluates the survivability of the design points selected form the genetic process. The efficiency and validity of the developed size, shape and topology discrete optimum design algorithm was verified by applying the algorithm to optimum design examples.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.4
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pp.118-129
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2008
This paper describes an IEEE 802.15.4-based hierarchical sensor network model for a VAWS(Vehicle Approach Warning System) which provides the drivers of vehicles approaching a sharp turn with the information about vehicles approaching the same turn from the opposite end. In the proposed network model, a tree-structured topology, that can prolong the lifetime of network is formed in a self-organizing manner by a topology control protocol. A simple but efficient routing protocol, that creates and maintains routing tables based on the network topology organized by the topology control protocol, transports data packets generated from the sensor nodes to the base station which then forwards it to a display processor. These protocols are designed as a network layer extension to the IEEE 802.15.4 MAC. In the simulation, which models a scenario with a sharp turn, it is shown that the proposed network model achieves a high-level performance in terms of both energy efficiency and throughput simultaneously.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.12
no.2
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pp.123-130
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2004
The automobile suspension system is composed of parts that affect performances of a vehicle such as ride quality, handling characteristics, straight performance and steering effort, etc. Moreover, by using the finite element analysis the cost for the initial design step can be decreased. In the design of a suspension system, usually system vibration and structural rigidity must be considered simultaneously to satisfy dynamic and static requirements simultaneously. In this paper, we consider the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency of a suspension part, the upper control arm, especially using topology optimization and size optimization. Firstly, we obtain the initial design to maximize the first eigen-frequency using topology optimization. Then, we apply the multi-objective parameter optimization method to satisfy both the weight reduction and the increase of the first eigen-frequency. The design variables are varying during the optimization process for the multi-objective. Therefore, we can obtain the deterministic values of the design variables not only to satisfy the terms of variation limits but also to optimize the two design objectives at the same time. Finally, we have executed reliability based optimal design on the upper control arm using the Monte-Carlo method with importance sampling method for the optimal design result with 98% reliability.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.22
no.1
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pp.82-88
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2017
This study proposes a new topology for the performance test of a valve consisting of a modular multilevel converter (MMC)-based static synchronous compensator (STATCOM). The conventional valve performance test equipment requires high-voltage AC source of several kV rating because the number of submodules to be tested in a valve should be at least six or eight. However, the power source of the proposed scheme is DC and not AC source. The DC power source voltage range of the proposed test circuit is from several volts to several tens of volts. Therefore, the size and cost for the performance test equipment can be reduced considerably compared with the conventional method. The proposed scheme satisfies the requirements of the IEC 62927 standard. Simulations are conducted for a valve of 50[MVA] MMC-based STATCOM. Experimental results with a scale-downed setup show the validity of the proposed performance test topology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4311-4330
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2015
Cloud computing has become a new paradigm by enabling on-demand provisioning of applications, platforms or computing resources for clients. Workflow scheduling has always been treated as one of the most challenging problems in clouds. Commercial clouds have been widely used in scientific research, such as biology, astronomy and weather forecasting. Certainly, it is very important for a cloud service provider to pursue the profits for the commercial essence of clouds. This is also significantly important for the case of providing services to workflow tasks. In this paper, we address the issues of workflow scheduling in commercial clouds. This work takes the communication into account, which has always been ignored. And then, a topology-based workflow-scheduling algorithm named Resource Auction Algorithm (REAL) is proposed in the objective of getting more profits. The algorithm gives a good performance on searching for the optimum schedule for a sample workflow. Also, we find that there exists a certain resource amount, which gets the most profits to help us get more enthusiasm for further developing the research. Experimental results demonstrate that the analysis of the strategies for most profits is reasonable, and REAL gives a good performance on efficiently getting an optimized scheme with low computing complexity.
The number of buildings is growing at a rapid pace in Korea. It is driven by significant economic improvements, the rapid population growth and urban centralization. Such being this case, some city are underway to building enlargement, Manhattanization. To Solve these problem and ensure the safety of live, fire Evacuation Simulation system is used for safe check of buildings. Forecasting an egress behavior in building fire is so important in order to construct a safe and reliable environment. But, currently most of the fire evacuation simulation system used in practice are foreign software that is not reflect korean conditions. Thus, This study focus on objectives that develop a fire evacuation system considering Korean Characteristics and create 3D space-based topology. so the system calculate evacuation path. This system developed as a result of research can be used by architectural designer in practice due to it is based 3D spatial information modeling.
This paper introduces and analyzes the theoretical basis and method of the conventional initial-value assignment problem and feasibility of image segmentation. The paper presents topological evidence and a method of appropriate initial-value assignment based on topology theory. Subsequently, the paper shows minimum conditions for feasibility of image segmentation based on separation axiom theory of topology and a validation method of effectiveness for image modeling. As a summary, this paper shows image segmentation with its mathematical validity based on topological analysis rather than statistical analysis. Finally, the paper applies the theory and methods to conventional Gaussian random field model and examines effectiveness of GRF modeling.
Since wireless sensor networks consist of nodes with the constrained battery, it is important to construct the topology performing energy-efficient routing while maximizing the whole network lifetime. Previous works related to this do not take into consideration the specific communication pattern in wireless sensor networks. In this paper, we propose a novel routing algorithm, called Up-Down Tree(UDT), which first constructs the tree topology based on distance and then adjusts the transmission range determined by the two different phases, tree setup and data gathering, to adapt the specific communication pattern in wireless sensor networks. Therefore, the UDT can improve energy efficiency, maximize the network lifetime, and block network partition Simulation results show that the UDT has the improved energy efficiency by constructing the optimal topology.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.20
no.1
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pp.9-18
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2007
This study shows an implementation of partial holes in an initial design domain in order to improve convergences of topology optimization algorithms. The method is associated with a bubble method as introduced by Eschenauer et al. to overcome slow convergence of boundary-based shape optimization methods. However, contrary to the bubble method, initial holes are only implemented for initializations of optimization algorithm in this approach, and there is no need to consider a characteristic function which defines hole's deposition during every optimization procedure. In addition, solid and void regions within the initial design domain are not fixed but merged or split during optimization Procedures. Since this phenomenon activates finite changes of design parameters without numerically calculating movements and positions of holes, convergences of topology optimization algorithm can be improved. In the present study, material topology optimization designs of Michell-type beam utilizing the initial design domain with initial holes of varied sizes and shapes is carried out by using SIMP like a density distribution method. Numerical examples demonstrate the efficiency and simplicity of the present method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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