Through a simulation experiment, often an experimenter is concerned with estimating the system parameters of the linear model consisting of m design points from the outputs oft the simulation model. To improve the estimation of the system parameters and reliability of these estimators, appropriate simulation techniques have been developed. For the first order linear model, Schruben and Margolin (1978) exploited the random number assignment rules which uses a combination of common random numbers and antithetic streams in a simulation experiment designed to estimate the system parameters when the design matrix of simulation model admits orthogonal blocking into two blocks. Nozari, Arnold and Pegden (1984) developed a method for appliying the method of control variates to the situation of the linear model having multiple design points. This talk deals with a different way of utilizing controls under the correlation induction strategy of Schruben and Margolin's to improve the simulation efficiency, and presents a procedure for obtaining the estimators of the system parameters analytically. Simulation results on a selected simulation model indicate a promising evidence that a proposed method may yield better results than Schruben and Margolin's method.
In this paper, for efficiently reducing the computational cost of the model updating during the optimization process of damage detection, the structural response is evaluated using properly trained surrogate model. Furthermore, in practice uncertainties in the FE model parameters and modelling errors are inevitable. Hence, an efficient approach based on Monte Carlo simulation is proposed to take into account the effect of uncertainties in developing a surrogate model. The probability of damage existence (PDE) is calculated based on the probability density function of the existence of undamaged and damaged states. The current work builds a framework for Probability Based Damage Detection (PBDD) of structures based on the best combination of metaheuristic optimization algorithm and surrogate models. To reach this goal, three popular metamodeling techniques including Cascade Feed Forward Neural Network (CFNN), Least Square Support Vector Machines (LS-SVMs) and Kriging are constructed, trained and tested in order to inspect features and faults of each algorithm. Furthermore, three wellknown optimization algorithms including Ideal Gas Molecular Movement (IGMM), Particle Swarm Optimization (PSO) and Bat Algorithm (BA) are utilized and the comparative results are presented accordingly. Furthermore, efficient schemes are implemented on these algorithms to improve their performance in handling problems with a large number of variables. By considering various indices for measuring the accuracy and computational time of PBDD process, the results indicate that combination of LS-SVM surrogate model by IGMM optimization algorithm have better performance in predicting the of damage compared with other methods.
In this study, to investigate an optimal configuration method for the modeling system, we performed an optimization experiment by controlling the types of compilers and libraries, and the number of CPU cores because it was important to provide reliable model data very quickly for the national air quality forecast. We were made up the optimization experiment of twelve according to compilers (PGI and Intel), MPIs (mvapich-2.0, mvapich-2.2, and mpich-3.2) and NetCDF (NetCDF-3.6.3 and NetCDF-4.1.3) and performed wall clock time measurement for the WRF and CMAQ models based on the built computing resources. In the result of the experiment according to the compiler and library type, the performance of the WRF (30 min 30 s) and CMAQ (47 min 22 s) was best when the combination of Intel complier, mavapich-2.0, and NetCDF-3.6.3 was applied. Additionally, in a result of optimization by the number of CPU cores, the WRF model was best performed with 140 cores (five calculation servers), and the CMAQ model with 120 cores (five calculation servers). While the WRF model demonstrated obvious differences depending on the number of CPU cores rather than the types of compilers and libraries, CMAQ model demonstrated the biggest differences on the combination of compilers and libraries.
자소 단위의 HMM을 설계하고 製字 원리에 따라 연결한 한글 인식 네트워크에서 인식속도는 많은 경로수로 인해 상당히 느려진다. 본 논문에서는 탐색 속도를 개선 하기 위해 최적의 네트워크 탐색 방법인 레벨 빌딩 알고리즘을 수정, 적용한 온라인 한글 인식 모델을 제안한다. 한글 인식을 위한 레벨 빌딩은 초성·중성·종성 순의 정해진 필기 한글 구조를 반영한 syntax-directed 레벨 빌딩 탐색 알고리즘으로, 전체 11,172개의 경로를 가지는 방대한 크기의 인식 네트워크 탐색에 서 시간복잡 도가 경로수에 비의존적이고 노드 수 득, 개별 자소 HMM의 수에만 의존하는 효율적인 탐색 방법이다. 제한된 방법의 효용성을 입증하기 위한 인식 실험에서 KAIST의 온라인 한글 데이터, 15,000자를 대상으로 한 자당 0.72초의 인식속도를 보였다.
본 논문은 3D 프린팅을 위한 3D 개인 피규어 생성 및 콘텐츠 인지 기반 피규어 변형, 조합 시스템을 제안한다. 3D 객체의 3D 프린팅을 위해서는 적층가공 기법의 슬라이싱시에 무결성이 보장되어야 하며, 프린터 종류에 따라 객체의 내부를 비우는 등의 제약 조건이 따른다. 본 논문은 3D로 복원된 자신의 얼굴을 적용한 개인 피규어를 자동 생성하는 기술과 생성된 3D 개인 피규어의 고유 기능을 유지하고 성공적인 3D 프린팅을 보장하는 콘텐츠 인지 기반 외형 변형, 두께 조정, 조합 기술을 소개한다. 기존 전문가들이나 숙련된 디자이너만 쓸 수 있었던 3D 저작도구에 비해 간단한 조작으로 다양한 외형 변형, 두께 조정, 모델 조합 등이 가능하다.
본 연구는 흡착 능이 서로 다른 두 가지 활성탄을 혼합하여 최적의 흡착 능을 발휘코자 혼합할 때 그들의 최적혼합비를 구하는 방법을 제시하고자 하였다. 활성탄의 세공특성과 흡착 능은 BET-분석에 의해 얻어지는 흡착등온곡선으로 판별하며 이는 역시 흡착필터설계의 기본적 정보를 제공한다. 따라서 고도의 BET-model의 흡착 능을 보이는 석탄 계활성탄과 낮은 Langmuir-model을 보이는 야자각계 활성탄의 혼합하는 extreme case와, 고, 저 비표면적을 가진 두 가지 활성탄을 혼합하는 middle case 및 전, 후 case의 상호 교차 배합하는 cross case 등, 3가지 시험을 수행했으며, 이를 위해 시판 품 외에 국내 한 공인 연구소가 연구용시료로서 제공한 고비표면적의 두 가지 활성탄에도 적용하여 본 방법의 타당성을 확인하였다.
While determination of the solid propellant burning rates by ultrasound, it has been reported that the frequent data scatters were caused by two major factors; 1) variation in the acoustical properties, and 2) non-linear burning of a solid propellant sample under investigation. This work is carried out for the purpose of investigating the effect of non-linear burning of solid propellant samples. Specifically, we propose an ultrasonic measurement model that can predict the reflections from solid propellant surfaces with non-linear burning by the combination of two ingredients; 1) a pulse-echo ultrasonic measurement model for a planar, circular reflector imbedded in the second medium in an immersion set-up, and 2) an efficient model of non-linear burning surfaces with a number of small, planar circles. Then, we demonstrate the capability of the proposed measurement model by simulation of the surface echo signals from four different burning surfaces that have been generated by the combination of two factors; the base shape (flat or paraboloidal) and the surface roughness (perfectly smooth or randomly rough). From the simulation presented here, we can confirm the fact that the non-linear burning of the propellant can cause the waveform change of the burning surface echo and the corresponding spectrum variation.
This research was motivated by our encounter with the situation where an optimization was done based on statistically non-significant models having poor fits. Such a situation took place in a research to optimize manufacturing conditions for improving storage stability of coffee-supplemented milk beverage by using response surface methodology, where two responses are $Y_1$=particle size and $Y_2$=zeta-potential, two factors are $F_1$=speed of primary homogenization (rpm) and $F_2$=concentration of emulsifier (%), and the optimization objective is to simultaneously minimize $Y_1$ and maximize $Y_2$. For response surface analysis, practically, the second-order polynomial model is almost solely used. But, there exists the cases in which the second-order model fails to provide a good fit, to which remedies are seldom known to researchers. Thus, as an alternative to a failed second-order model, we present the heterogeneous third-order model, which can be used when the experimental plan is a two-factor central composite design having -1, 0, and 1 as the coded levels of factors. And, for multi-response optimization, we suggest a modified desirability function technique. Using these two methods, we have obtained statistical models with improved fits and multi-response optimization results with the predictions better than those in the previous research. Our predicted optimum combination of conditions is ($F_1$, $F_2$)=(5,000, 0.295), which is different from the previous combination. This research is expected to help improve the quality of response surface analysis in experimental sciences including food science of animal resources.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.491-500
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2020
The present study proposes a time domain model for the Vortex-induced Vibration (VIV) simulation of a catenary riser under the combination of the current and oscillatory flow induced by vessel motion. In this model, the hydrodynamic force of VIV comprises excitation force, hydrodynamic damping and added mass, which are taken as functions of the non-dimensional frequency and amplitude ratio. The non-dimensional frequency is related with the response frequency, natural frequency, lock-in range and the fluid velocity. The relatively oscillatory flow induced by vessel motion is taken into account in the fluid velocity. Considering that the added mass coefficient and the non-dimensional frequency can affect each other, an iterative analysis is conducted at each time step to update the added mass coefficient and the natural frequency. This model is in detail validated against the published test models. The results show that the model can reasonably reflect the effect of the added mass coefficient on the VIV, and can well predict the riser's VIV under stationary and oscillatory flow induced by vessel motion. Based on the model, this study carries out the VIV simulation of a catenary riser with harmonic vessel motion. By analyzing the bending moment near the touchdown point, it is found that under the combination of the ocean current and oscillatory flow the vessel motion may decrease the VIV response, while increase the excited frequencies. In addition, the decreasing rate of the VIV under vessel surge is larger than that under vessel heave at small vessel motion velocity, while the situation becomes opposite at large vessel motion velocity.
Kim, Min Su;Kim, Bo Yeon;Saghetlians, Allen;Zhang, Xiang;Okida, Takuya;Kim, So Yeon
The Korean Journal of Pain
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제35권2호
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pp.173-182
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2022
Background: Neurokinin-1 (NK1) and calcitonin gene-related peptide (CGRP) play a vital role in pain pathogenesis, and these proteins' antagonists have attracted attention as promising pharmaceutical candidates. The authors investigated the anti-nociceptive effect of co-administration of the CGRP antagonist and an NK1 antagonist on pain models compared to conventional single regimens. Methods: C57Bl/6J mice underwent sciatic nerve ligation for the neuropathic pain model and were injected with 4% formalin into the hind paw for the inflammatory pain model. Each model was divided into four groups: vehicle, NK1 antagonist, CGRP antagonist, and combination treatment groups. The NK1 antagonist aprepitant (BIBN4096, 1 mg/kg) or the CGRP antagonist olcegepant (MK-0869, 10 mg/kg) was injected intraperitoneally. Mechanical allodynia, thermal hypersensitivity, and anxiety-related behaviors were assessed using the von Frey, hot plate, and elevated plus-maze tests. The flinching and licking responses were also evaluated after formalin injection. Results: Co-administration of aprepitant and olcegepant more significantly alleviated pain behaviors than administration of single agents or vehicle, increasing the mechanical threshold and improving the response latency. Anxiety-related behaviors were also markedly improved after dual treatment compared with either naive mice or the neuropathic pain model in the dual treatment group. Flinching frequency and licking response after formalin injection decreased significantly in the dual treatment group. Isobolographic analysis showed a meaningful additive effect between the two compounds. Conclusions: A combination pharmacological therapy comprised of multiple neuropeptide antagonists could be a more effective therapeutic strategy for alleviating neuropathic or inflammatory pain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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