The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.631-639
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1996
In this paper we discuss the elements which must be considered for collaboration- aware application design and their effcets on user interfaces. Collaboration-aware applications have inter-user and user/system interaction features besides generic real-time distribution system features and this restricts the design freedom with the requirement of consistent user interfaces. Programmers, therefore, must provide uniform and logically consistent user interfaces to user and, for this end, they should consider main design features such as concurrency control algorithms, system topology and object replication scheme. Among the design factors concurrency control algorithms have relatively significant impact on user interfaces and we consider the impact of concurrency control agorithms along with that of thesystem to pologyand the objectreplication scheme. Coshed/SAS, a groupeditor, is given as an example of application of the factors.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.4
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pp.7-15
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2010
This study proposes a rad o resource management scheme to maximize the performance of the LTE(Long Term Evolution) uplink, using SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access). Rather than the single-cell SC-FDMA system the existing studies are mainly concerning, this study focuses on multi-cell system which needs considering the interaction among cells. Radio resource management is divided into two phases, planning and operation phases. The former is for the master eNB(e-NodeB) to allocate RBs(radio bearer) to eNB, the latter for eNB to assign RBs to the mobiles in the cell. For each phase, an optimization model and greedy algorithm are proposed. Optimization models aim to maximize the system performance while satisfying the constraints for both QoS and RB continuity. The greedy algorithms, like generic ones, move from a solution to a neighboring one having the best objective value among neighboring ones. From the numerous numerical experiments, the performance and characteristics of the algorithms are analyzed. This study is expected to play a volunteering role in radio resource management for the multi-cell SC-FDMA system.
In a training simulator for power plant, operator's action in the MCR(Main Control Room) are given to plant process and computer system model as an inputs, and the same response as in real power plant is provided in real time. Inter-process communication and synchronization are especially important among various inputs. In the plant simulator, to simulate the digital control system such as FOXBORO SPEC-200 Micro control system, modification and adaptation of control card(CCC) and its continuous display station(CDS) is necessary. This paper describes the modeling and simulation of FOXBORO SPEC-200 Micro control system applied to Younggwang nuclear power plant unit #3 & 4, and its integration process to the full-scope replica type training simulator. In a simulator, display station like CDS of FOXBORO SPEC-200 Micro control system is classified as ITI(Intelligent Type Instrument), which has a micro processor inside to process information and the corresponding alphanumeric display, and the stimulation of ITI limits the important functions in a training simulator such as backtrack, replay, freeze and IC reset. Therefore, to achieve the better performance of the simulator, modification of CDS and special firmware is developed to simulate the FOXBORO SPEC-200 Micro control system. Each control function inside control card is modeled and simulated in generic approach to accept the plant data and control parameter conveniently, and debugging algorithms are applied for massive coding developed in short period.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.93-101
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2020
Shipyards are potential environments for using IoT services, sensor networks, and delay tolerant networks. Simulations of those services and networks strongly rely on human mobility models. Results obtained with an unrealistic model may not reflect the true performance of applications, protocols, and algorithms in a shipyard. A lot of synthetic models for human movements have been studied but most of them are generic and focus on the daily movements of humans on city scales. Nevertheless, workers in shipyards have unique movement characteristics such as movement speed, pause time, and attractions places. For instance, workers usually move to some places, where they work, and rarely move to other places in the factory. Movement characteristics of workers not only depend on workers but also on tasks, which they do. For instance, workers, who paint ships, have similar movement speed and pause time. Hence, in this paper, human movements in shipyards are studied. We propose a new human mobility model called the human mobility mode in shipyards (MIS). In MIS, workers are classified into multiple types. Movement characteristics of a worker are similar to other workers in the same type. Based on the visiting probability, workers have some places, where they frequently visits, and some places, where they rarely visit. We analyze real mobility traces and studie to achieve human movement characteristics from real traces. The results show that MIS provides a well-match to the movement characteristic from real traces.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.16
no.6
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pp.458-466
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2011
The morphology of a bone is closely associated with its biomechanical response. Thus, much research has been focused on analyzing the effects of variation of bone morphology with subject-specific models. Subject-specific models, which are generally achieved from 3D imaging devices like CT and MRI, incorporate more of the detailed information that makes a model unique. Hence, it may predict individual responses more accurately. Despite these powerful characteristics, specific models are not easily parameterized to the extent possible with statistical models because of their morphologic complexities. Thus, it is still proven challenging to analyze morphologic variations of subject-specific models across changes due to aging or disease. The aim of this article is to propose a generic and robust parametric morphing method for a subject-specific bone structure. We demonstrate this by using the proposed method on a model of a human proximal femur. Automatic segmentation algorithms are also presented to parameterize the specific model efficiently. A total of 48 femur models were evaluated for defining morphing vector fields. Also, several anatomical and mechanical functions of femur were considered as morphing constraints, and the NURBS interpolating technique was applied in the method to guarantee the generality of our morphed results.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2011.11a
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pp.127-134
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2011
A genetic algorithm (GA) has been employed to optimize the major design variables of the liquid rocket engine. Pressure of the main combustion chamber, nozzle expansion ratio and O/F ratio have been selected as design variables. The target engine has the open gas generator cycle using the LO2/RP-1 propellant. The gas properties of the combustion chamber have been obtained from CEA2 and the mass has been estimated using reference data. The objective function has been set as multi-objective function with the specific impulse and thrust to weight ratio using the weight method. The result shows about 4% improvement of the specific impulse and 23% increase of the thrust to weight ratio. The Pareto frontier line has been also obtained for various thrust requirements.
This paper deals with data association using 3 sets of passive linear array sonars (PUS) geometrically positioned in a Y-shaped configuration, but fixed in an underwater environment. The data association problem is directly transformed into a 3-D assignment problem, which is known to be NP-hard. For generic passive sensors, it can be sotted using conventional algorithms, while it in PLAS becomes a formidable task due to the presence of bearing ambiguity. In particular, we proposed data association method robust to bearing measurements errors by incorporating frequency information and analyze a region of ghost problem by geometrical relation PUS and target. We analyzed the effectiveness of the proposed method by representative simulation in multi-target.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.1
no.2
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pp.27-31
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2000
Thermal imaging system is implemented for the measurement and the analysis of the thermal distribution of the target objects. The main Part of the system is thermal camera in which a focal plane array typed sensor is introduced The sensor detects mid-range infrared spectrum or target objects and then it output generic video signal which should be processed to form a thermal image frame. A digital signal processor(DSP) in the system inputs analog to digital converted data. performs algorithms to improve the thermal images and then outputs the corrected frame data to frame buffers for NTSC encoding and for digital outputs.. To enhance the quality of the thermal images, two point correction method is applied. Figures indicate that the corrected thermal images are much improved.
In this paper, we introduce a new structure of fuzzy-neural networks Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The two underlying design mechanisms of such networks involve genetic optimization and information granulation. The resulting constructs are Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN) with fuzzy set-based polynomial neurons (FSPNs) regarded as their generic processing elements. First, we introduce a comprehensive design methodology (viz. a genetic optimization using Genetic Algorithms) to determine the optimal structure of the FSPNNs. This methodology hinges on the extended Group Method of Data Handling (GMDH) and fuzzy set-based rules. It concerns FSPNN-related parameters such as the number of input variables, the order of the polynomial, the number of membership functions, and a collection of a specific subset of input variables realized through the mechanism of genetic optimization. Second, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over systems variables and formed through the process of information granulation. This granulation is realized with the aid of the hard C- Means clustering (HCM). The performance of the network is quantified through experimentation in which we use a number of modeling benchmarks already experimented with in the realm of fuzzy or neurofuzzy modeling.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.81-86
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2012
In this paper, we proposed a new design methodology of a pattern classification rule based on the local linear discriminant analysis expanded from the generic linear discriminant analysis which is used in the local area divided from the whole input space. There are two ways such as k-Means clustering method and the differential evolutionary algorithm to partition the whole input space into the several local areas. K-Means clustering method is the one of the unsupervised clustering methods and the differential evolutionary algorithm is the one of the optimization algorithms. In addition, the experimental application covers a comparative analysis including several previously commonly encountered methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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