Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.4
no.2
s.8
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pp.55-61
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1996
The objective of this paper is to show an optimal design model for branched water supply system which also can find the optimal location of pumping stations using linear programming. GIS is utilized in this model to better handle the data and the results front the optimization. The developed model considers hydraulic influences of some appurtenances such as supply tunnels and a filtration plant The model also considers tunnel construction cost which should be treated differently from pipe construction cost Different from other models presently available, the model guarantees a nonnegative pressure at every junction node in the system. The objective function includes annual operation cost (electricity rate) ill addition to initial construction cost, thus producing a more reasonable decision. The model selects the optimal diameter not in the form of continuous number but in the form of commercial discrete diameter (pipe size) using the pipe lengths as decision variables instead of pipe diameters. The model not only determines the optimal pumping head for each pumping station but also finds the optimal location and number of pumping stations. GIS is used to handle hydraulic and budgetary data automatically and to visualize the results for the of optimal design of the system. The model has been applied to an existing water supply system. 'The results show that the optimization model with the aid of GIS is helpful in the decision-nulling process for the design of more economical systems, and can be dot into practice successfully.
Recently, the study in efficient operation, maintenance, and equipment-design have been growing rapidly in military industry to meet the required missions. Through out these studies, the importance of Concurrent Spare Parts(CSP) are emphasized. The CSP, which is critical to the operation and maintenance to enhance the availability, is offered together when a equipment is delivered. Despite its significance, th responsibility for determining the range and depth of CSP are done from administrative decision rather than engineering analysis. The purpose of the paper is to optimize the number of CSP per item using simulation and multiple regression. First, the result, as the change of operational availability, was gained from changing the number of change in simulation model. Second, mathematical regression was computed from the input and output data, and the number of CSP was optimized by multiple regression and linear programming; the constraint condition is the cost for optimization. The advantage of this study is to respond with the transition of constraint condition quickly. The cost per item is consistently altered in the development state of equipment. The speed of analysis, that simulation method is continuously performed whenever constraint condition is repeatedly altered, would be down. Therefore, this study is suitable for real development environment. In the future, the study based on the above concept improves the accuracy of optimization by the technical progress of multiple regression.
Journal of The Korean Dental Society of Anesthesiology
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v.11
no.2
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pp.141-145
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2011
배경: 협조가 불가능하거나 진정법 하 치과치료가 여의치 않을 경우 전신마취 하 치료를 계획하게 된다. 하지만 전신마취 하 치료시 기관내 삽관이 여의치 않은 경우를 종종 경험하게 된다. 이와같은 경우 기관지경을 이용한 기관내 삽관을 시행한다. 기관지 내시경을 환자의 성문에 근접하게 전진시킬 경우 기관지 내시경 하 시야확보가 용이한 점을 감안 시 비공 - 성대간 거리를 예측하는 것은 매우 유용할 것으로 생각된다. 또한 비공 - 성대간 거리를 추정하게 되면 맹목적 비강내 기관내 삽관을 하는데도 도움이 된다. 방법: 본 연구는 전신마취하 치과치료가 예정되어 있는 62명의 소아환자들을 대상으로 하여 신체변수와 비공 - 성대거리와의 관계를 확인해보고자 하였다. 선형회귀분석을 시행하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 결과: 소아환자들에 있어 비공 - 성대간 거리는 환아의 신장, 체중, 연령 등과 상관관계를 나타내었다. 비공 - 성대간 거리와 상관관계를 보인 변수들 중 에서 신장과의 상관계수가 가장 높았다. 선형회귀분석을 통해 비공 - 성대간 거리를 예측하는 다음과 같은 회귀식을 구하였다. 비공 - 성대간 거리 = (4.8 + 신장(cm)) ${\times}$ 0.07 고찰: 본 연구에서 구해진 회귀식을 이용하여 기도유지가 어려운 소아의 기도유지 하는데 큰 도움이 될 것으로 생각된다.
This paper aims to implement an empirical research about the efficiency of America and Northeast Asia pots, and to suggest an effective strategy which can operate these ports more well. This study tries to apply the Data Envelopment Analysis(DEA) model to America and Northeast Asia ports. DEA is a methodology of comparing the relative efficiency of each decision making unit(DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure, and is specially very useful when a form of production function of each DMU such as a port is not known. DEA provides the extent of inefficiency of DMUs, which is practically useful information (like the efficiency score and reference sets) required to improve efficiency. This paper analyzed the relative efficiency of 35 ports in America and Northeast Asia for 3 years from 2005 to 2007 through DEA-CCR, DEA-BCC model and scale efficiency. Accordingly, this paper evaluates the efficiency of America and Northeast Asia ports, grasps the position at the present time, and suggests an advanced direction in future.
Small-scale hydropower projects at existing agricultural reservoirs can contribute to produce electric energy by maximizing the use of releases from the reservoirs. The irrigation water duration, the reservoir hydropower simulation, and the nonlinear programming model are employed to estimate potential hydroelectric energy at an existing reservoir. The nonlinear programming model consists of finding a maximum hydroelectric energy subject to irrigation water demand constraints. The sample reservoir given a set of inflow and irrigation water is considered. The optimal solutions by the optimization model yield the most hydroelectric energy for the analysis period in the three methods. Consequently, the nonlinear programming model uses the most water for hydropower generation with respect to the total inflow of the sample reservoir. It is also found that additional storage by increasing the normal water level of the sample reservoir does not significantly increase the annual hydroelectric energy for the given reservoir. It is expected that the optimization model and the proposed procedure for estimating potential hydroelectric energy can be applied to evaluate feasibility analysis for small scale hydropower additions at existing agricultural dams.
To adopt the development in the medical scenario IoT developed towards the advancement with the processing of a large amount of medical data defined as an Internet of Medical Things (IoMT). The vast range of collected medical data is stored in the cloud in the structured manner to process the collected healthcare data. However, it is difficult to handle the huge volume of the healthcare data so it is necessary to develop an appropriate scheme for the healthcare structured data. In this paper, a machine learning mode for processing the structured heath care data collected from the IoMT is suggested. To process the vast range of healthcare data, this paper proposed an MTGPLSTM model for the processing of the medical data. The proposed model integrates the linear regression model for the processing of healthcare information. With the developed model outlier model is implemented based on the FinTech model for the evaluation and prediction of the COVID-19 healthcare dataset collected from the IoMT. The proposed MTGPLSTM model comprises of the regression model to predict and evaluate the planning scheme for the prevention of the infection spreading. The developed model performance is evaluated based on the consideration of the different classifiers such as LR, SVR, RFR, LSTM and the proposed MTGPLSTM model and the different size of data as 1GB, 2GB and 3GB is mainly concerned. The comparative analysis expressed that the proposed MTGPLSTM model achieves ~4% reduced MAPE and RMSE value for the worldwide data; in case of china minimal MAPE value of 0.97 is achieved which is ~ 6% minimal than the existing classifier leads.
This study aims to investigate breakage and liberation characteristics of iron ore from Shinyemi mine, Jeongseon by ball mill. Parameters of breakage functions for three grade samples of iron ore were obtained using single-sized-feed breakage test and back-calculation based on nonlinear programming. The results showed that with the increase in the grade of iron ore, the breakage rate factor decrease whereas the particle size sensitivity decreases. This results from retardation of microcrack-propagation by magnetite grain in the ore. Breakage distribution analysis showed that the breakage mechanism appear to be impact fracture dominant with the increase of grade owing to the stress distribution effect by magnetite grain. Degree of liberation (DOL) increased with the increase in grade and decrease in particle size, respectively. Using the breakage function and size-DOL relationship, a model that can predict time-dependent-DOL is established. When scale-up factors from operating condition are available, the model is expected to be capable of predicting size and DOL with time in actual mining process.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.1
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pp.35-41
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2016
GNSS/Geoid positioning technology allows orthometric height determination using both the geoidal height calculated from geoid model and the ellipsoidal height achieved by GNSS survey. In this study, Network-RTK surveying was performed through the Benchmarks in the study area to analyze the possibility of height positioning of the Network-RTK. And the orthometric heights were calculated by applying the Korean national geoid model KNGeoid13 according to the condition of with site calibration and without site calibration and the results were compared. Simplex algorithm was adopted for liner programming in this study and the heights of all Benchmarks were calculated in both case of applying site calibration and does not applying site calibration. The results were compared to Benchmark official height of the National Geographic Information Institute. The results showed that the average value of the height difference was 0.060m, and the standard deviation was 0.072m in Network-RTK without site calibration and the average value of the height difference was 0.040m, and the standard deviation was 0.047m in Network-RTK with the application of the site calibration. With linearization method to obtain the optimal solution for observations it showed that the height determination within 0.033m was available in GNSS Network-RTK positioning.
Evaluating the qualitative the qualitative process of water resources by using various indicators, as one of the most prevalent methods for optimal managing of water bodies, is necessary for having one regular plan for protection of water quality. In this study, zoning maps were developed on a yearly basis by collecting and reviewing the process, validating, and performing statistical tests on qualitative parameters҆ data of the Iranian aquifers from 1995 to 2020 using Geographic Information System (GIS), and based on Inverse Distance Weighting (IDW), Radial Basic Function (RBF), and Global Polynomial Interpolation (GPI) methods and Kriging and Co-Kriging techniques in three types including simple, ordinary, and universal. Then, minimum uncertainty and zoning error in addition to proximity for ASE and RMSE amount, was selected as the optimum model. Afterwards, the selected model was zoned by using Scholar and Wilcox. General evaluation of groundwater situation of Iran, revealed that 59.70 and 39.86% of the resources are classified into the class of unsuitable for agricultural and drinking purposes, respectively indicating the crisis of groundwater quality in Iran. Finally, for validating the extracted results, spatial changes in water quality were evaluated using the Groundwater Quality Index (GWQI), indicating high sensitivity of aquifers to small quantitative changes in water level in addition to severe shortage of groundwater reserves in Iran.
Kim, Soo-Won;Yuh, Baeg-Youh;Park, Choon-Wok;Kang, Moon-Myung
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.4
no.2
s.12
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pp.89-97
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2004
The objective of this study is the development of a scheme and discrete optimum design algorithm, which is based on the genetic algorithm. The algorithm can perform both scheme and size optimum designs of plane trusses. The developed Scheme genetic algorithm was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits on loads and serviceability. The basic search method for the optimum design is the genetic algorithm. The algorithm is known to be very efficient for the discrete optimization. However, its application to the complicated structures has been limited because of the extreme time need for a number of structural analyses. This study solves the problem by introducing the size & scheme genetic algorithm operators into the genetic algorithm. The genetic process virtually takes no time. However, the evolutionary process requires a tremendous amount of time for a number of structural analyses. Therefore, the application of the genetic algorithm to the complicated structures is extremely difficult, if not impossible. The scheme genetic algorithm operators was introduced to overcome the problem and to complement the evolutionary process. It is very efficient in the approximate analyses and scheme and size optimization of plane trusses structures and considerably reduces structural analysis time. Scheme and size discrete optimum combined into the genetic algorithm is what makes the practical discrete optimum design of plane fusses structures possible. The efficiency and validity of the developed discrete optimum design algorithm was verified by applying the algorithm to various optimum design examples: plane pratt, howe and warren truss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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