This paper proposes an efficient constraint-based optimization model for the design of 3G mobile networks, such as universal mobile telecommunications system (UMTS). The model concerns about finding a set of sites for locating radio network controllers (RNCs) from a set of pre-defined candidate sites, and at the same time optimally assigning node Bs to the selected RNCs. All these choices must satisfy a set of constraints and optimize an objective function. This problem is NP-hard and consequently cannot be practically solved by exact methods for real size networks. Thus, this paper proposes a hybrid search strategy for tackling this complex and combinatorial optimization problem. The proposed hybrid search strategy is composed of three phases: A constraint satisfaction method with an embedded problem-specific goal which guides the search for a good initial solution, an optimization phase using local search algorithms, such as tabu algorithm, and a postoptimization phase to improve solutions from the second phase by using a constraint optimization procedure. Computational results show that the proposed search strategy and the model are highly efficient. Optimal solutions are always obtained for small or medium sized problems. For large sized problems, the final results are on average within $5.77\%$ to $7.48\%$ of the lower bounds.
Solar energy forecasting is essential for (1) power system planning, management, and operation, requiring accurate predictions. It is crucial for (2) ensuring a continuous and sustainable power supply to customers and (3) optimizing the operation and control of renewable energy systems and the electricity market. Recently, research has been focusing on developing solar energy forecasting models that can provide daily plans for power usage and production and be verified in the electricity market. In these prediction models, various data, including solar energy generation and climate data, are chosen to be utilized in the forecasting process. The most commonly used climate data (such as temperature, relative humidity, precipitation, solar radiation, and wind speed) significantly influence the fluctuations in solar energy generation based on weather conditions. Therefore, this paper proposes a hybrid forecasting model by combining the strengths of the Prophet model and the GRU model, which exhibits excellent predictive performance. The forecasting periods for solar energy generation are tested in short-term (2 days, 7 days) and medium-term (15 days, 30 days) scenarios. The experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms the conventional Prophet model by more than twice in terms of Root Mean Square Error (RMSE) and surpasses the modified GRU model by more than 1.5 times, showcasing superior performance.
Domestic LCD TV market is composed of two groups of products produced by major firms and small and medium enterprises. The major companies make the price relatively high, but the other makes lower in the same sizes. The model of the low price products does not make consumers choice when they choose LCD TV. This makes the questions of capability between difference price products. The reason above mentioned, the firms that include group of comparatively lower price, are worried about not increasing sale because of prejudice. This study is to find any interrelationship and evaluate the efficiency between the products using performance, exterior and brand power of product. In order to do this, a hybrid AHP/DEA evaluation model for comparison/valuation of LCD TV products is developed. The proposed process is; first, to derive hierarchy structure of LCD TV evaluation criteria using axiomatic design, second, to calculate the score of each LCD TV product through AHP analysis including weight calculation of evaluation criteria, and last, to evaluate the efficiency of LCD TV product by applying DEA by defining product scores as output and prices as input. It concludes that the high price products shows good efficiency, but there are some products with good exterior and brand power, not performance, also presenting good efficiency.
When an electrokinetic process is applied to a HOC-contaminated soil, hybrid types combined with soil flushing, chemical oxidation, and bioremediation are generally used. Especially when the electrokinetic process is combined with bioremediation, the hybrid technology can solve several limits of bioremediation such as low microbial mobility, low soil temperature, and shortage of nutrients in subsurface circumstance. Because microbial surface is charged negatively, the microorganism moves from cathode to anode under electrical field. In this study, mixed culture mainly-consisted by Pseudomonas sp. was applied to remediate pentadecane-contaminated kaolinite with particle size less than 300${\mu}{\textrm}{m}$. This remediation system was named ‘electrokinetic bioaugmentation’ and consisted of model aquifer, electrode reservoirs, bioreactor, power supply, and pump. The mixed culture above 0.5 of optical density in bioreactor was supplied to two reservoirs and penetrated soil when the electric current was applied. To enhance the removal efficiency, the optimal medium composition, electric current, and voltage were investigated.
In this paper, a new high-speed local area network using a dual mode switching access (DMSA) protocol implemented on a dual unidirectional bus is described. By utilizing the implicit positionalordering of stations on a unidirectional bus, the proposed system switches between random access mode and the token access model withoug unnecessary delay. Therefore, unlike other hybrid systems such as Buzz-net and Z-net, DMSA does not show a rapid degradation in performance as the load increases. We obtain the average channel utilization and the average access delay by using a simplified analytic model. The numerical results obtained via analysis are compared to the simulation resuls for a partial validation of the approximate model. The performance characteristics of DMSA are superior delay-throughput characteristics at light and medium loads, compared to compared to other LAN systems, and the capability of providing a single active station with full capabity of the channel.
This paper deals with the temperature characteristics according to the cooling medium and the duct size in model transformers. For the analysis and the temperature-rise tests, two 400kVA model transformers have been manufactured. One has been filled with the alpha oil as the cooling medium and constructed the duct sizes of $3\textrm{mm}$ and $5\textrm{mm}$ in the low-voltage and high-voltage windings respectively. The other has been filled the beta oil and the duct sizes were $4\textrm{mm}$ and $6\textrm{mm}$. The temperature-rise tests have been performed by the back-to-back method and the load factor has been controlled the range of 90%∼130%. The temperature values have been measured by the thermocouple and from the sixteen points in each transformer. A commercial CFD program "FLUENT" has been used for the analysis of temperature distribution. The geometry of transformer has been modeled to 3-dimensional by using the hybrid calculation mesh including the radiator. And also, the natural convection velocity has been measured at the oil top position, and compared with the calculated results.
Visual effects are important cues for providing occupants with virtual reality in a vehicle simulator which imitates real driving. The viewpoint of an occupant is sensitively dependent upon the occupant's posture, therefore, the total human body motion must be considered in a graphic simulator. A real-time simulation is required for the dynamic analysis of complex human body motion. This study attempts to apply a neural network to the motion analysis in various driving situations. A full car of medium-sized vehicles was selected and modeled, and then analyzed using ADAMS in such driving conditions as bump-pass and lane-change for acquiring the accelerations of chassis of the vehicle model. A hybrid III 50%ile adult male dummy model was selected and modeled in an ellipsoid model. Multibody system analysis software, MADYMO, was used in the motion analysis of an occupant model in the seated position under the acceleration field of the vehicle model. Acceleration data of the head were collected as inputs to the viewpoint movement. Based on these data, a back-propagation neural network was composed to perform the real-time analysis of occupant motions under specified driving conditions and validated output of the composed neural network with MADYMO result in arbitrary driving scenario.
In order to develop a medium voltage class gas circuit breaker by our own technology, we designed and manufactured the model interrupters using the hybrid arc extinguishing principle which adopts the thermal expansion principle in the large current region and the arc rotation principle by permanent magnet in the small current region. As the results of the first year research out of three years' research period, the main design parameters such as the volume of thermal expansion chamber, the distance between fixed contact and nozzle, the length of nozzle throat, the nozzle expansion angle and the magnitude of permanent magnet etc. have been determined. 4 types of model interrupters have been designed and manufactured considering the main design parameters. The 25kA short-circuit test and capacitive current breaking test have been performed for the model interrupters and the test results analyzed to improve the model interupters.
본 연구는 한반도 연안 해역에서 발생할 수 있는 다양한 작전유형을 바탕으로 소형 고속 함정의 적정 소요를 산출하기 위한 방법론적 접근이다. 이 연구방법은 운용 해역을 단위 경비구역으로 구분하고 구역할당 모형과 군집화 모형 등을 활용하였다. 이는 지금까지 작전 운용 장비의 적정 소요 산정시 선형기법등을 여러 가지 다양한 방법을 통해 검증해온 방법과는 달리, 최적화 기법을 활용한 작전 함정의 소요를 모델링하는 방법을 채택하였다. 이러한 경비구역에서 임무수행이 가능한 소형 고속 함정의 적정 소요는 "소요 최적화 프로세스"를 거쳐 소위 "하이브리드 적정 소요 모형"에 의하여 적정성을 산출, 검증하는 모델링 방법으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 토양으로부터 분리한 Indole-3-acetic acid (IAA) 고생산 균주인 Pantoea agglomerans SRCM 119864의 IAA 생산량을 증가시키기 위해 반응표면분석법을 활용하여 배지 조성 최적화를 수행하였다. Plackett-Burman design (PBD)을 이용하여 전구체인 L-tryptophan 이외의 IAA 생산에 영향을 주는 배지 성분 11개의 영향을 조사하였으며, 통계학적 분석을 통해 IAA 최적생산을 위한 배지 인자로 sucrose, tryptone, sodium chloride를 선정하였다. PBD에서 선정된 3가지 인자와 L-tryptophan의 농도 최적화를 수행하기 위해 적은 실험수로도 최적값을 분석할 수 있는 hybrid design을 설계하였다. 실험 모형에서 예측한 P. agglomer- ans SRCM 119864 균주의 IAA 최적 생산을 위한 배지 조성과 농도는 sucrose 13.38 g/l, tryptone 18.34 g/l, sodium chloride 9.71 g/l, L-tryptophan 6.25 g/l로 분석되었으며, 이때의 IAA 생산량은 64.34 ±1.07 mg/l로 예측되었다. ANOVA 분석을 통하여 실험 모형의 통계학적 유의성과 적합성을 검증하였으며, 설계한 최적 조성배지에서 모델 검증실험을 수행하여 IAA 생산량을 측정한 결과, 예측된 IAA 생산량과 매우 유사함을 확인하였으며, 최종 최적화 수행을 통해 IAA 생산량을 기본 배지 대비 44.56% 증가시켰다. 본 연구를 통하여 토양에서 IAA를 고생산하는 균주를 선별하여 배지 조성 최적화를 수행하였으며, 이를 바탕으로 지속가능한 농업 및 작물 생산량 증대를 위한 산업화 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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