Purpose: Online food delivery platforms face challenges to operational efficiency due to increasing demand, a shortage of drivers, and the constraint of a one-order-at-a-time delivery policy. It is imperative to find solutions to address the inefficiencies in the food delivery industry. Bundling multiple orders can help resolve these issues, but it requires complex computations due to the exponential increase in possible order combinations. Research design, data and methodology: This study proposes three bundle delivery systems-static, dynamic, and hybrid-utilizing a machine learning-based classification model to reduce the number of order combinations for efficient bundle computation. The proposed systems are analyzed through simulations using market data from South Korea's online food delivery platforms. Results: Our findings indicate that implementing bundle systems extends service coverage to more customers, increases average driver earnings, and maintains lead times comparable to standalone deliveries. Additionally, the platform experiences higher service completion rates and increased profitability. Conclusions: This suggests that bundle systems are cost-effective and beneficial for all stakeholders in online food delivery platforms, effectively addressing the inefficiencies in the industry.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.37-44
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2016
Optical fiber temperature sensing systems have incomparable advantages over traditional electrical-cable-based monitoring systems. However, the fiber optic interrogators and sensors have often been rejected as a temperature monitoring technology in real-world industrial applications because of high cost and over-specification. This study proposes a multiplexed fiber optic temperature monitoring sensor system using an economical Optical Time-Domain Reflectometer (OTDR) and Hard-Polymer-Clad Fiber (HPCF). HPCF is a special optical fiber in which a hard polymer cladding made of fluoroacrylate acts as a protective coating for an inner silica core. An OTDR is an optical loss measurement system that provides optical loss and event distance measurement in real time. A temperature sensor array with the five sensor nodes at 10-m interval was economically and quickly made by locally stripping HPCF clad through photo-thermal and photo-chemical processes using a continuous/pulse hybrid-mode laser. The exposed cores created backscattering signals in the OTDR attenuation trace. It was demonstrated that the backscattering peaks were independently sensitive to temperature variation. Since the 1.5-mm-long exposed core showed a 5-m-wide backscattering peak, the OTDR with a spatial resolution of 40 mm allows for making a sensor node at every 5 m for independent multiplexing. The performance of the sensor node included an operating range of up to $120^{\circ}C$, a resolution of $0.59^{\circ}C$, and a temperature sensitivity of $-0.00967dB/^{\circ}C$. Temperature monitoring errors in the environment tests stood at $0.76^{\circ}C$ and $0.36^{\circ}C$ under the temperature variation of the unstrapped fiber region and the vibration of the sensor node. The small sensitivities to the environment and the economic feasibility of the highly multiplexed HPCF temperature monitoring sensor system will be important advantages for use as system-integrated temperature sensors.
국내 소화물 운송 시장의 공로의존도가 꾸준히 증가하는 추세에 따라 도로정체, 온실가스 배출, 유가상승에 대한 물류비용 증가 등 사회적 비용이 높게 발생되고 있다. 이에 대해 정부는 철도 활성화 정책을 모색하고 있지만 낮은 표정속도와 선로용량 제약, 문전수송의 불가능 등 기존 철도물류시스템으로는 철도물류를 활성화시키기 어려운 특성이 있다. 이에 따라 본 연구는 현 철도물류시스템의 제약을 극복하고 활성화시키기 위한 방안으로 국가R&D과제로 개발 연구 중인 여객/화물 복합 열차(Hy-SoBex; Hybrid-Surface Optimal Baggage Express)을 활용한 다양한 연계 수송 서비스 모델들 중 최적의 서비스 모델을 선정하였다.
Multi-phase machines can be used in variable speed drives. Their applications include electric ship propulsion, 'more-electric aircraft' and traction applications, electric vehicles, and hybrid electric vehicles. Multi-phase machines enable independent control of a few numbers of machines that are connected in series in a particular manner with their supply being fed from a single voltage source inverter(VSI). The idea was first implemented for a five-phase series-connected two-motor drive system, but is now applicable to any number of phases more than or equal to five-phase. The number of series-connected machines is a function of the phase number of VSI. Theoretical and simulation studies have already been reported for number of multi-phase multi-motor drive configurations of series-connection type. Variable speed induction motor drives without mechanical speed sensors at the motor shaft have the attractions of low cost and high reliability. To replace the sensor, information concerning the rotor speed is extracted from measured stator currents and voltages at motor terminals. Open-loop estimators or closed-loop observers are used for this purpose. They differ with respect to accuracy, robustness, and sensitivity against model parameter variations. This paper analyses operation of an MRAS estimator based sensorless control of a vector controlled series-connected two-motor five-phase drive system with current control in the stationary reference frame. Results, obtained with fixed-voltage, fixed-frequency supply, and hysteresis current control are presented for various operating conditions on the basis of simulation results. The purpose of this paper is to report the first ever simulation results on a sensorless control of a five-phase two-motor series-connected drive system. The operating principle is given followed by a description of the sensorless technique.
본 논문에서는 유 무선 네트워 킹을 지원하는 TRS 중계기의 전체적인 RF 시스템들을 디지털 방식으로 제어 할 수 있는 고성능 병렬 제어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 순 역방향 LPA(Linear Power Amplifier), 순 역방향 LNA(Low Noise Amplifier), 채널카드, 직렬통신(RS-232), 유 무선 TCP/IP 통신의 제어를 담당하는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 칩과 전체 시스템의 제어를 관장하는 마스터(Master) 마이크로프로세서, 순 역방향 스펙트럼 분석기(Spectrum Analyzer, SA)를 내장하여 현재 통신되고 있는 채널의 주파수 스펙트럼을 5KHz 단위의 해상도로 관찰할 수 있도록 하는 슬레이브 마이크로프로세서, 각각의 채널카드들을 개별적으로 감시하고 채널카드내의 주파수 합성기(Frequency Synthesizer)를 프로그래밍하기 위한 10개의 채널카드용 마이크로프로세서, 그리고 그 밖의 몇 가지 주변기기들과 회로들로 구성된다. 전체 시스템은 동작의 효율성과 병렬성을 비롯하여 구현의 적합성과 비용을 고려하여 H/W(Hardware) 및 S/W(Software) 부분으로 나누었고, H/W도 FPGA과 마이크로프로세서로 나누어서 최적화를 이루고자 노력하였다.
Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
In this paper, the organic material Poly(methyl methacrylate) PMMA is used with inorganic $Al_2O_3$ to fabricate organic-inorganic multilayer barrier thin films. The organic thin films are developed using a roll-to-roll electrohydrodynamic atomization system, whereas the inorganic are grown using a roll-to-roll low-temperature atmospheric pressure atomic layer deposition system. For the first time, these two technologies are used together to develop organic-inorganic multilayer barrier thin films in atmospheric condition. The films are grown under optimized parameters and classified into three classes based on the layer structures, when the total thickness of the barrier is maintained at ~ 160 nm. All classes of barriers show good morphological, optical and chemical properties. The $Al_2O_3$ films with a low average arithmetic roughness of 1.58 nm conceal the non-uniformity and irregularities in PMMA thin films with a roughness of 5.20 nm. All classes of barriers show a notably good optical transmission of ~ 85 %. The hybrid organic-inorganic barriers show water vapor and oxygen permeation in the range of ${\sim}3.2{\times}10^{-2}g/m^2/day$ and $0.015cc/m^2/day$ at $23^{\circ}C$ and 100% relative humidity. It has been confirmed that it can be mass-produced and used as a low-cost barrier thin film in various printing electronic devices.
There are continuous efforts to mitigate structural losses from earthquakes and manage risk through seismic risk assessment; seismic fragility curves are widely accepted as an essential tool of such efforts. Seismic fragility curves can be classified into four groups based on how they are derived: empirical, judgmental, analytical, and hybrid. Analytical fragility curves are the most widely used and can be further categorized into two subgroups, depending on whether an analytical function or simulation method is used. Although both methods have shown decent performances for many seismic fragility problems, they often oversimplify the given problems in reliability or structural analyses owing to their built-in assumptions. In this paper, a new method is proposed for the development of seismic fragility curves. Integration with sophisticated software packages for reliability analysis (FERUM) and structural analysis (ZEUS-NL) allows the new method to obtain more accurate seismic fragility curves for less computational cost. Because the proposed method performs reliability analysis using the first-order reliability method, it provides component probabilities as well as useful byproducts and allows further fragility analysis at the system level. The new method was applied to a numerical example of a 2D frame structure, and the results were compared with those by Monte Carlo simulation. The method was found to generate seismic fragility curves more accurately and efficiently. Also, the effect of system reliability analysis on the development of seismic fragility curves was investigated using the given numerical example and its necessity was discussed.
최근 교통정책이 '녹색교통', '저탄소 녹색성장', '지속가능 발전'이라는 주제로 혼잡감소 및 환경오염감소에 초점이 맞춰짐에 됨에 따라 철도를 포함한 친환경적인 신교통수단의 도입이 중요한 이슈로 거론되고 있다. 현재 신교통수단은 BRT시스템, 바이모달 트램, 경전철 등으로 구분되어 있으며 그 중에서도 본 논문에서는 바이모달 트램을 중심으로 BRT시스템과 비교 및 분석하여 이에 대한 연구를 진행하였다. 바이모달트램의 경우, 하이브리드 타입의 추진장치로 인해 타 신교통수단보다 매연과 소음, 진동이 작아 미래지향적이고 친환경적이며 공사비가 상대적으로 저렴할 뿐 만 아니라 철도의 정시성과 버스의 접근성을 갖춘 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 수도권과 지방 대도시권을 중심으로 도로로부터의 수단전환 교통량, 통행속도, CO2 배출량을 지표로 선정하여 타 신교통수단(BRT시스템)에 비해 바이모달 트램의 도입 적절성이 가장 높음을 제시하고자 하며, 향후 국내 도시의 다양한 기능적 측면에 부응할 수 있는 도입전략에 활용될 수 있는 방안을 모색하고자 한다.
현재 분리막 여과 공정은 정수처리에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 분리막의 효율적인 운영을 위하여 '혼화/응집(/침전)' 등의 전처리 시설 설치로 인한 부지면적 및 비용증가와 5~10%의 배출수 문제가 추가적으로 발생한다. 그래서 본 연구에서는 전처리 공정 없이 지표수(한강)에 대하여 가압식 PVDF 분리막[(주)에코니티]으로 운전하여 성능을 검토하였으며 그 결과 1년 동안 화학적 세정 없이 여과 flux가 1~2.4 m/d (at $25^{\circ}C$)로 운전되었고, 유입원수의 탁도와 상관없이 분리막 처리수의 탁도는 0.05 NTU 이하로 안정되게 유지되었다. 또한, 회수율 제고를 위하여 1개월 동안 가압식 배출수(역세수 + 배수)를 침지식 PE 분리막[(주)에코니티]으로 연계하여 2단 막여과 운영을 한 결과 전체 공정 회수율을 99.5%까지 증가시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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