High and intermittent loading cycles induce fatigue damage to transmission components, resulting in premature gearbox failure. To identify gearbox defects, numerous vibration-based diagnostics techniques, using several artificial intelligence (AI) algorithms, have recently been presented. In this paper, an optimized deep belief network (DBN) model for gearbox problem diagnosis was designed based on time-frequency visual pattern identification. To optimize the hyperparameters of the model, a particle swarm optimization (PSO) approach was integrated into the DBN. The proposed model was tested on two gearbox datasets: a wind turbine gearbox and an experimental gearbox. The optimized DBN model demonstrated strong and robust performance in classification accuracy. In addition, the accuracy of the generated datasets was compared using traditional ML and DL algorithms. Furthermore, the proposed model was evaluated on different partitions of the dataset. The results showed that, even with a small amount of sample data, the optimized DBN model achieved high accuracy in diagnosis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.11
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pp.5446-5463
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2019
Parallel computing system components should be harmonized, and this harmonization is kept existent using synchronization time. Synchronization time affects the system in two ways. First, if we have too little synchronization time, some tasks face the problem of harmonization, as they need appropriate time to update and synchronize with the system. Second, if we allocate a large amount of time, stall system created. Random allocation of synchronization time for parallel systems slows down not only the booting time of the system but also the execution time of each application involved in the system. This paper presents a simulator used to test and allocate appropriate synchronization time for distributed and parallel heterogeneous systems. The simulator creates the parallel and heterogeneous system to be evaluated, and lets the user vary the synchronization time to optimize the booting time. NS3-cGEM5 simulator in this paper is formed by HLA-RTI federation integration of the two independent architecture and network simulators - NS3 and cGEM5. Therefore, nodes created on these simulators need synchronizations for harmonized system performance. We tested and allocated the appropriate synchronization time for our sample parallel system composed of one x86 server and three ARM clients.
Park Jong-Bae;Lim Jung-Youl;Lee Ki-Song;Shin Joong-Rin
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.54
no.2
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pp.97-106
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2005
This paper presents a method for evaluating the nash equilibrium of the Cournot model for N-Gencos in wholesale electricity market. In wholesale electricity market, the strategies of N-Gencos can be applied to the game model under the conditions, which the Gencos determine their strategies to maximize their benefit. Generally, the Lemke algorithm has known as the approach to evaluate the mixed nash equilibrium in the only two-player game model. In this paper, we have developed the necessary condition for obtaining the mixed nash equilibrium of N-player by using the Lemke algorithms. However, it is difficult to find the mixed nash equilibrium of two more players by using the analytic method since those have the nonlinear characteristics. To overcome the above problem, we have formulated the object function satisfied with the proposed necessary conditions for N-player nash equilibrium and applied the modified particle swarm optimization (PSO) method to obtain the equilibrium for N-player. To present the effectiveness the proposed necessary condition and the evaluation approach, this paper has shown the results of equilibrium of sample system and the cournot game model for 3-players.
A new algorithm is suggested to solve the optimal reactive power control(optimal VAR control) problem. An efficient computer program based on the latest achievements in the sparse matrix/vector techniques has been developed for this purpose. The model minimizes the real power losses in the system. The constraints include the reactive power limits of the generators, limits on the bus voltages and the operating limits of control variables- the transformer tap positions, generator terminal voltages and switchable reactive power sources. The method developed herein employs linearized sensitivity relationships of power systems to establish both the objective function for minimizing the system losses and the system performance sensitivities relating dependent and control variables. The algorithm consists of two modules, i.e. the Q-V module for reactive power-voltage control, Load flow module for computational error adjustments. In particular, the acceleration factor technique is introduced to enhance the convergence property in Q-module, The combined use of the afore-mentioned two modules ensures more effective and efficient solutions for optimal reactive power dispatch problems. Results of the application of the method to the sample system and other worst-case system demonstrated that the algorithm suggested herein is compared favourably with conventional ones in terms of computation accuracy and convergence characteristics.
Over the past decade, mass spectrometry-based metabolomics, especially two dimensional gas chromatography mass spectrometry (GCxGC/TOF-MS), has become a key analytical tool for metabolomics data because of its sensitivity and ability to analyze complex biological or biochemical sample. However, the need to reduce variations within/between experiments has been reported and methodological developments to overcome such problem has long been a critical issue. Along with methodological developments, developing reasonable performance measure has also been studied. Following four numerical measures have been typically used for comparison: sensitivity, specificity, receiver operating characteristic (ROC) curves, and positive predictive value (PPV). However, more recently, such measures are replaced with F1 score in many fields including metabolomics area without any carefulness of its validity. Thus, we want to investigate the validity of F1 score on two examples, with the goal of raising the awareness in choosing appropriate performance comparison measure. We noticed that F1 score itself, as a performance measure, was not good enough. Accordingly, we suggest that F1 score be supplemented with other performance measure such as specificity to improve its validity.
Falling is a serious problem associated with aging. Unintentional injury, which most often results from falling, is one of the leading causes of death in elderly people. The purpose of this study is to investigate the risk factors of falls and to compare characteristics of people who fall with that of non-fallers among the rural community-dwelling elderly of Korea. A sample of 201 people, living in the community, aged 60 years and over was taken from the members of a center for seniors located in Jecheon city. The mean age of the participants was 70.5 years of age. The participants are comprised of 151 women and 50 men. Eighty four of the 201 participants (41.8%) fell during the previous year. Twenty two of the fallers (26.2%) fell down more than two times. It was found that fallers had poorer eyesight, multiple chronic diseases and a more difficult time walking than non-fallers. In the logistic regression analysis of falls, only the difficulty of walking one kilometer (OR=2.4) and chronic diseases (OR=2.5) have shown an increased risk of falls. The risk of recurrent falls is, in addition, influenced by the difficulty of walking one kilometer. The result of our study shows that the impairment of mobility was the strongest risk factor of recurrent falling.
Loss of teeth causes the inevitable reduction of residual ridge. Among the various methods solving this problem, hydroxyapatite proved to be useful for correction of ridge defect and irregularity. The purpose of this study is to evaluate the tissue responses of two types Of hydroxyapatites and resin polymer. Calcitite 2040 (Calcitek Inc.), Interpore 200 (Interpore Int.), and HTR polymer (HTR Sciences) were implanted into the jaw of an adult dog. The procedure was designed to obtain the results of 1 week, 2 week, 4 week, and 12 week-intervals. And after 12 weeks from the first operation day, the dog was sacrificed and evaluated histologically by light microscope. The results were as follows : 1. The mucosa was healed after two weeks. 2. After 1 week, there were acute inflammatory cells, but diminished after 2 weeks and were not seen after 12 weeks. 3. The hydroxyapatites implanted in soft tissues were surrounded by fibrous connective tissue. And some foreign body giant cells were found. 4. Calcitite and Interpore particles implanted subperiosteally were surrounded by newly formed bone after 12 months. And direct contact between bone and particles was noted. 5. The HTR particles implanted in soft tissues were encapsulated by fibrous connective tissues. The sample where the particles contacted directly to bone could not obtained by some probable insufficiencies of surgical technique or care of the animal. And the residue of HTR particles was digested by macrophage.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.3
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pp.232-239
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1990
A new algorithm is suggested to solve the optimal reactive power and voltage control (optimal VAR control) problem. The model minimizes the real power losses in the system. The constraints include the reactive power limits of the generators, limits on the bus voltages and the operating limits of control variables-the transformer tap positions generator terminal voltages and switchable reactive power sources. The method presented herein, using a newly developed Jacobian decomposition method, employs linearized sensitivity relationships of power systems to establish both the objective function for minimizing the system losses and the system performance sensitivities relating dependent and control variables. The algorithm consists of two modules, i.e. the Q-V module for reactive power-voltage control, and load flow module for computational error adjustments. In particular the acceleration factor technique is introduced to enhance the convergence property in Q-V module. The combined use of the afore-mentioned two modules ensures more effective and efficient solutions for optimal reactive power dispatch problems. Results of the application of the method to a sample system and other worst-case systems demonstrated that the algorithm suggested herein is compared favourably with conventional ones in terms of computation accuracy and convergence characteristics.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.7-14
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2021
This paper examines the impact of foreign ownership on stock price volatility in an emerging market, namely, Thailand. The data were obtained from SETSMART, the database of the Stock Exchange of Thailand (SET). After removing financial firms, banks, and insurance companies as well as filtering outliers, the final sample covers 1,755 firm-year observations from 371 nonfinancial firms listed on the SET over the five-year period from 2014 to 2018. The regression model consists of stock price volatility, measured by two methods, as the dependent variable, foreign ownership as the main independent variable, and firm characteristics including firm size, leverage, market-to book ratio, and stock turnover as the control variables. The pooled OLS, fixed effects, and random effects estimations are employed to examine the relationship between foreign ownership and stock price volatility. The results reveal that foreign ownership has a negative and significant impact on stock price volatility. The two-stage least squares (2SLS) are also performed to address potential endogeneity problem. The results still indicate a negative relationship between foreign ownership and stock price volatility. Taken together, the findings of this study suggest that foreign investors help reduce stock price volatility and thus stabilize share price in the Thai stock market.
Linear Elastic Fracture Mechanics (LEFM) has been developed by applying stress analysis to determine the stress intensity factor (SIF, K). The finite element method (FEM) is widely used as a standard tool for evaluating the SIF for various crack configurations. The prediction accuracy can be achieved by applying an adaptive Delaunay triangulation combined with a FEM. The solution can be solved using either direct or iterative solvers. This work adopts the element-by-element preconditioned conjugate gradient (EBE-PCG) iterative solver into an adaptive FEM to solve the solution to heal problem size constraints that exist when direct solution techniques are applied. It can avoid the formation of a global stiffness matrix of a finite element model. Several numerical experiments reveal that the present method is simple, fast, and efficient compared to conventional sparse direct solvers. The optimum convergence criterion for two-dimensional LEFM analysis is studied. In this paper, four sample problems of a two-edge cracked plate, a center cracked plate, a single-edge cracked plate, and a compact tension specimen is used to evaluate the accuracy of the prediction of the SIF values. Finally, the efficiency of the present iterative solver is summarized by comparing the computational time for all cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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