A network design problem (NDP) is to find a design parameter to optimize the performance of transportation system. This paper presents a modified NDP, called target-oriented NDP, which contains a target that we try to arrive in real world, and also proposes a solution algorithm. Unlike general NDP which seeks an optimal value to minimize or to maximize objective function of the system, in target-oriented NDP traffic manager or operator can set a target level prior and then try to find an optimal design variable to attain this goal. A simple example for mode choice problem is given to test the model.
This paper considers variable selection in the sparse vector autoregressive (sVAR) model where sparsity comes from setting small coefficients to exact zeros. In the estimation perspective, Davis et al. (2015) showed that the lasso type of regularization method is successful because it provides a simultaneous variable selection and parameter estimation even for time series data. However, their simulations study reports that the regular lasso overestimates the number of non-zero coefficients, hence its finite sample performance needs improvements. In this article, we show that the adaptive lasso significantly improves the performance where the adaptive lasso finds the sparsity patterns superior to the regular lasso. Some tuning parameter selections in the adaptive lasso are also discussed from the simulations study.
Crop type classification is essential for supporting agricultural decisions and resource monitoring. Remote sensing techniques, especially using hyperspectral imagery, have been effective in agricultural applications. Hyperspectral imagery acquires contiguous and narrow spectral bands in a wide range. However, large dimensionality results in unreliable estimates of classifiers and high computational burdens. Therefore, reducing the dimensionality of hyperspectral imagery is necessary. In this study, the Random Forest (RF) classifier was utilized for dimensionality reduction as well as classification purpose. RF is an ensemble-learning algorithm created based on the Classification and Regression Tree (CART), which has gained attention due to its high classification accuracy and fast processing speed. The RF performance for crop classification with airborne hyperspectral imagery was assessed. The study area was the cultivated area in Chogye-myeon, Habcheon-gun, Gyeongsangnam-do, South Korea, where the main crops are garlic, onion, and wheat. Parameter optimization was conducted to maximize the classification accuracy. Then, the dimensionality reduction was conducted based on RF variable importance. The result shows that using the selected bands presents an excellent classification accuracy without using whole datasets. Moreover, a majority of selected bands are concentrated on visible (VIS) region, especially region related to chlorophyll content. Therefore, it can be inferred that the phenological status after the mature stage influences red-edge spectral reflectance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.33-39
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2013
In the transformation of response variable in partial linear models outliers can cause a bad effect on estimating the transformation parameter, just as in the linear models. To solve this problem the processes of estimating transformation parameter and detecting outliers are needed, but have difficulties to be performed due to the arbitrariness of the nonparametric function included in the partial linear model. In this study, through the estimation of nonparametric function and outlier detection methods such as a sequential test and a maximum trimmed likelihood estimation, processes for transforming response variable robust to outliers in partial linear models are suggested. The proposed methods are verified and compared their effectiveness by simulation study and examples.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.3
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pp.458-467
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1994
It has been well known that the assumption of full state availability is one of the most important restrictions to the practical realization of VSCS. And several attempts to alleviate the assumption had been made. however, it is not easy to find a positive scheme among them. Recently, an output feedback variable structure control system(OFVSCS) was proposed and the effectiveness of the scheme was validated for the disturbance free systems. The purpose of this study is to propose a robust OFVSCS that have the robust properties against process parameter variations and external disturbances by extending the basic OFVSCS and to evaluate its control performances. The ROFVSES is composed of dynamic switching function and output feedback switching control inputs that are constructed by the use of the unknown vector modeling technique. With the proposed schems, existence of sliding mode is guaranteed and any nonzero bias can be suppressed in the face of disturbances and process parameter variations as far as well-known matching condition is satisfied. Due to the fact that the ROFVSCS is driven by small number of measured informations, the practical application of VSCS for the systems with unmeasurable states and for high order systems, the conventional schemes cannot be applied, is possible with the proposed scheme. It is noticeable that the implementation cast of VSCS can be considerably reduced without sacrifice of control performances by adopting ROFVSCS since there is no need to measure the states with high measurement cost.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.49
no.5
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pp.352-357
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2000
This paper presents about an example of circuit design and characteristics of inverter according to the variable capacitance of the DC voltage source separation capacitor used in ZVS-HB type high frequency resonant inverter. The soft switching technology known as ZVS is used to reduce turn off loss at switching. In the event the capacitance of the DC voltage source separation capacitor is varied, the analysis of inverter circuit has generally described by using normalized parameter and operating characteristics have been evaluated in terms of switching frequency and parameters. According to the calculated characteristics value, a method of the circuit designs and operating characteristic of the inverter is also presented in this paper. In addition, this paper proves the validity of theoretical analysis through the experiment. This proposed inverter shows that it can be practically used in future as power source system for the lighting equipment of discharge lamp, DC-DC converter etc.
Khadir, Adnan I.;Daikh, Ahmed Amine;Eltaher, Mohamed A.
Advances in nano research
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v.11
no.6
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pp.621-640
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2021
Effect of thickness stretching on mechanical behavior of functionally graded (FG) carbon nanotubes reinforced composite (CNTRC) laminated nanoplates resting on elastic foundation is analyzed in this paper using a novel quasi 3D higher-order shear deformation theory. The key feature of this theoretical formulation is that, in addition to considering the thickness stretching effect, the number of unknowns of the displacement field is reduced to four, and which is more than five in the other models. Single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) are the reinforced elements and are distributed with four power-law functions which are, uniform distribution, V-distribution, O-distribution and X-distribution. To cover various boundary conditions, an analytical solution is developed based on Galerkin method to solve the governing equilibrium equations by considering the nonlocal strain gradient theory. A modified two-dimensional variable Winkler elastic foundation is proposed in this study for the first time. A parametric study is executed to determine the influence of the reinforcement patterns, power-law index, nonlocal parameter, length scale parameter, thickness and aspect ratios, elastic foundation, thermal environments, and various boundary conditions on stresses, displacements, buckling loads and frequencies of the CNTRC laminated nanoplate.
Alazwari, Mashhour A.;Daikh, Ahmed Amine;Eltaher, Mohamed A.
Advances in nano research
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v.12
no.2
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pp.117-137
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2022
Effect of thickness stretching on free vibration, bending and buckling behavior of carbon nanotubes reinforced composite (CNTRC) laminated nanoplates rested on new variable elastic foundation is investigated in this paper using a developed four-unknown quasi-3D higher-order shear deformation theory (HSDT). The key feature of this theoretical formulation is that, in addition to considering the thickness stretching effect, the number of unknowns of the displacement field is reduced to four, and which is more than five in the other models. Two new forms of CNTs reinforcement distribution are proposed and analyzed based on cosine functions. By considering the higher-order nonlocal strain gradient theory, microstructure and length scale influences are included. Variational method is developed to derive the governing equation and Galerkin method is employed to derive an analytical solution of governing equilibrium equations. Two-dimensional variable Winkler elastic foundation is suggested in this study for the first time. A parametric study is executed to determine the impact of the reinforcement patterns, nonlocal parameter, length scale parameter, side-t-thickness ratio and aspect ratio, elastic foundation and various boundary conditions on bending, buckling and free vibration responses of the CNTRC plate.
An electromagnetic generator with variable stimulation parameters is required to conduct basic research on magnetic flux density and frequency for pulsed electromagnetic fields (PEMFs). In this study, we design an electromagnetic generator that can conduct basic research by providing parameters optimized for cell and animal experimental conditions through adjustable stimulation parameters. The magnetic core was selected as a solenoid capable of uniform and stable electromagnetic stimulation. The solenoid was designed in consideration of the experimental mouse and cell culture dish insertion. A voltage and current adjustable power supply for variable magnetic flux density was designed. The system was designed to be adjustable in frequency and pulse width and to enable 3-channel output. The reliability of the system and solenoid was evaluated through magnetic flux density, frequency, and pulse width measurements. The measured magnetic flux density was expressed as an image and qualitatively observed. Based on the acquired image, the stimulation area according to the magnetic flux density decrease rate was extracted. The PEMF frequency and pulse width error rates were presented as mean ± SD, and were confirmed to be 0.0928 ± 0.0934% and 0.529 ± 0.527%, respectively. The magnetic flux density decreased as the distance from the center of the solenoid increased, and decreased sharply from 60 mm or more. The length of the magnetic stimulation area according to the degree of magnetic flux density decrease was obtained through the magnetic flux density image. A PEMF generator and stimulation parameter control system suitable for cell and animal models were designed, and system reliability was evaluated.
According to the "FDI-as-market-discipline" hypothesis, inward FDI acts as a mechanism of change in market structure affecting innovative activities of domestic firms. We used panel KIS data for testing this hypothesis. Binary probit estimation shows that, in contrast to the German case of Bertschek (1995), FDI is insignificant in Korean case for explaining product innovation. 1his result maybe comes from the fact that the industries in Korea are more monopolistic or oligopolistic than those of Germany. Using panel data, we tried random parameter estimation using matrix weighted average of GLS and OLS. The result shows different estimates from cross-section outcome and panel estimation with parameter homogeneity, so we can infer large parameter heterogeneity across firms. But, interpretation for FDI variable is similar across panel and cross-section estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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