Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.13
no.6
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pp.463-474
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1997
Metallic elements in dustfall have been known as notable air pollutants directly or indirectly influencing human health and wealth. The first aim of this study was to obtain precise spatial distribution patterns of 5 elements (Pb, Zn, K, Cr, and Al) in dustfall around Suwon area. To predict isometric lines of metal fluxes deposited on unsupervised random sites, the study has applied both spatial statistics as a receptor model and a GIS (geographic information system). Total of 31 sampling sites were selected in the study area (roughly 3 by 3 km grid basis) and dustfall samples were then collected monthly basis by the British deposit gauges from Dec., 1995 to Nov., 1996. The metallic elements in the dustfall were then analyzed by an atomic absorption spectrometer (AAS). On the other hand, a base map overlapped by 7 layers was constructed by using the AutoCAD R13 and ARC/INFO 3.4D. Four different spatial interpolation and expolation techniques such as IDW (inverse distance weighted averaging), TIN (triangulated irregular network), polynomial regression, and kriging technique were examined to compare spatial distribution patterns. Each pattern obtained by each technique was substantally different as varing pollutant types, land of use types, and topological conditions, etc. Thus, our study focused intensively on uncertainty analysis based on a concept of the jackknife and the sum of error distance. It was found that a kriging technique was the best applicalbe in this study area.
There are some previous studies on the determination wave equation soil constants by SPT. However, methods suggested in previous researches had such analytical defects as the non-uniqueness of solutions, long-time consuming in computation, and lacking of accuracy due to the limit of available point values in time domain. In this paper, a modified procedure is proposed to improve the accuracy of determination of wave equation soil constants. It is based upon the least-error approach which minimizes the sum of errors between the measured and the recalculated wave values in total time domain. Finally, its applicability was verified by analyzing measured data presented on the released references.
This paper is concerned with forecasting the existing number of errors in the computer software and optimizing the stopping time of the software test based upon the forecasted number of errors. The most commonly used models have assessed software reliability under the assumption that the software failure late is proportional to the current fault content of the software but invariant to time since software faults are independents of others and equally likely to cause a failure during testing. In practice, it has been observed that in many situations, the failure rate decrease. Hence, this paper proposes a mathematical model to describe testing situations where the failure rate of software limearly decreases proportional to testing time. The least square method is used to estimate parameters of the mathematical model. A cost model to optimize the software testing time is also proposed. In this cost mode two cost factors are considered. The first cost is to test execution cost directly proportional to test time and the second cost is the failure cost incurred after delivery of the software to user. The failure cost is assumed to be proportional to the number of errors remained in the software at the test stopping time. The optimal stopping time is determined to minimize the total cost, which is the sum of test execution cast and the failure cost. A numerical example is solved to illustrate the proposed procedure.
Adsorption of melamine was examined using columns packed with granular activated carbon (GAC). Raw GAC was sieved with 20, 40, 60 and 80 mesh to determine the influence of adsorbent particle size on reaction and diffusion. The mass ratio of the adsorption capacity of GAC for melamine ranged from 9.19 to 11.06%, and adsorption rates increased with decreasing particle size within this range. Rate constants between 3.295 ~ 4.799 $min^{-1}$ were obtained using a pseudofirst-order equation that was used to determine adsorption kinetics. A surface diffusion model was adapted to take into account the unsteady-state equation of a spherical adsorbent by converting the surface concentration from a constant to a variable governed by a dispersion equation. The calculated values were fit with the experimental results by using the diffusion coefficients as regression parameters. The modified equation exhibited a more precise agreement with respect to the sum of the absolute error (SAE).
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.1
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pp.90-97
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2004
In this paper, the optimal position selection of error microphones and control speakers to attenuate interior noise from outside noise sources using active noise control techniques is presented. To get an optimal control characteristics of adaptive noise control systems, it is necessary to optimize the positions of microphones and speakers. New type of simulated annealing method has been proposed as searching techniques to find optimal speakers and microphones positions in which the sum of the squared pressures at microphone positions in an enclosure can be best minimized. Computer simulations and experiments have been performed to show the effectiveness of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1998.04a
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pp.340-346
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1998
In order to improve the prediction of dynamic behavior in structures, several lower vibration modes from FFT analysis through experiments are used to update the mechanical properties followed by the updated frequencies from numerical analysis. Performance index consists of the sum of error norms between the chosen frequencies and corresponding frequencies from numerical analysis. As an updating process of the natural frequencies, the optimization algorithm based on conjugate gradient method is adopted. The gradient of performance index is calculated using the sensitivity of selected eigenvalues with respect to each design parameter. The mechanical properties of lamina, E$\_$l/, E$\_$2/, .nu.$\_$12/ and G$\_$12/, are design parameters for the updating process. The proposed method is applied to predict the dynamic behavior of composite laminated plates of [0]$\_$8T/ and [.+-.45]$\_$2S/ separately or interchangeably. Also, the mixed case for [0]$\_$8T/ and [.+-.45]$\_$2S/ is exarm'ned to check the possibility for the improved prediction generally. The good agreement is obtained between the measured frequencies and the numerical ones. Based on the results for all the cases studied, the proposed approach has a clear potential in characterizing the mechanical properties of composite lamina.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.5
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pp.95-106
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1992
Active control of acoustic noise is an application area of adaptive digital signal processing with increasingly interest along the last year. This work studies the implementation of the multichannel LMS filter and the application of this algorithm for the reduction of the noise inside a vechicle cabin using a number of 'secondary sources' drived by adaptive filtering of a reference noise source. Firstly, we propose the use of an adaptive method for the time-varient optimal convergence factor. Secondly, we propose the use of adaptive delayed inverse model to estimate the elastic-acoustic transfer function presented in vechicle cabin. The original, primary source is often periodic, with a known fundamental frequency. A suitably filtered reference signal can thus be used to drive the secondary sources. An algorithm is presented for adapting the coefficients of an FIR filter feeding such a secondary source in such a way as to minimize the output of a suitably placed microphone. In this algorithm, the coefficients of adaptive filter driving an array of secondary sources can be adapted to minimize the sum of the squares of the outputs of a number of error microphones. The multichannel LMS algorithm displays that such an algorithm is considered suitable to used for the global suppression of noise in vehicle cabin.
This paper considers a variation of the customer order scheduling problem, and the variation is the case where the machine-job assignment is fixed. We examine the parallel machine environment, and the objective is to minimize the sum of the completion times of the batches. While a machine can process only one job at a time, different machines can simultaneously process different jobs in a batch. The recognition version of this problem is known to be NP-complete in the strong sense even if there exist only two parallel machines. When there are an arbitrary number of parallel machines, we establish three lower bounds and develop a dynamic programming (DP) algorithm which runs in exponential time on the number of batches. We present two simple but intuitive heuristics, SB and GR, and find some special cases where SB and GR generate an optimal schedule. We also find worst case upper bounds on the relative error. For the case of the two parallel machines, we show that GR generates an optimal schedule when processing times of all batches are equal. Finally, the heuristics and the lower bounds are empirically evaluated.
This paper considers a scheduling problem where a customer orders multiple products(jobs) from a production facility. The objective is to minimize the sum of the order(batch) completion times. While a machine can process only one job at a time, multiple machines can simultaneously process jobs in a batch. Although each job has a unique processing time, we consider the case where batch processing times are identical. This simplification allows us to develop heuristics with improved performance bounds. This problem was motivated by a real world problem encountered by foreign electronics manufacturers. We first establish the complexity of the problem. For the two parallel machine case, we introduce two simple but intuitive heuristics, and find their worst case relative error bounds. One bound is tight and the other bound goes to 1 as the number of orders goes to infinity. However, neither heuristic is superior for all instances. We extend one of the heuristics to an arbitrary number of parallel machines. For a fixed number of parallel machines, we find a worst case bound which goes to 1 as the number of orders goes to infinity. Then, a tighter bound is found for the three parallel machine case. Finally, the heuristics are empirically evaluated.
In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm using initial matching errors by sorting square sub-blocks to find complex sub-block area adaptively based on partial calculation of SAD(sum of absolute difference) while keeping the same prediction quality compared with the PDE(partial distortion elimination) algorithm. We reduced unnecessary calculations with square sub-block adaptive matching scan based initial SAD calculation of square sub-block in each matching block. Our algorithm reduces about 45% of computations for block matching error compared with conventional PDE(partial distortion elimination) algorithm without any degradation of prediction quality, and for algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-4 AVC or MPEG-2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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