Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.19
no.6
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pp.533-546
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2007
This paper studied the design VE (Value Engineering) process among the various methods to satisfy the requirement of user and cost saving in the overall redesign process for the Turn-key base construction project. This study has been estabilished the rational and practical analysis process with the stepwise by using the design VE process. The efficiency and safety were verified with the adoptian of computer simulation to cope with the problem of initial analysis and verification for design VE process in the large construction project. In the previous design VE process, there is a limitation for the analysis of design VE in the planing stage and the execution time period of the large construction project. The previous application of VE technique was only for the construction of harbor facilities, so there was no contribution of cost saving in the function and construction. However, this paper proposed the selection methodology of VE items and hence the redesign VE process can be efficiently improved. It can be also improved the process of functional analysis rationally and practically. About 4.6 billion won has been saved with applying to the harbor construction project with using the VE method proposed in this paper. The study gives the direction of VE to be accomplished efficiently in the similar project.
Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.
In this paper, it has been studied about the CRCO to maintain or rehabilitate the aged JCP. The CRCO and JCO was constructed at useless section of Seo-Hae-Ahn express highway in South Korea. The performance evaluation was conducted. Especially, it was focused on the roll of longitudinal reinforced steels inserted into the CRCO. On crack survey results from field construction section, the reflection cracks at joint of the existing pavement occurred in CRCO. However, due to the constraints of longitudinal reinforced steels, crack width was small. Total crack length and quantity in the CRCO more than that in the JCO. And crack spacing in the CRCO was narrower than it in the CRCP. Through the bonding strength test results, if the cold milling and cleaning as well as surface treatment is applied, there will be no debonding problem at interlayer in the early age. From analysis of the horizontal behavior at the joint, the longitudinal reinforced steels constrained crack width which became wider than initial state over time. Also, that steel in the CRCO reduced the horizontal movement due to temperature variation(4 times than that in the JCO). But, if interface is debonded, the roll decreased. Vertical VWG data showed that CRCO did not occur debonding problem at steel location, but there was some problem in JCO. It was confirmed by field coring. The tensile strain appeared in the CRCO, But the compressive strain occurred in the JCO in early age. Through the FWD test result, deflection in the CRCO was less than that in the JCO. And K value in the CRCO was greater than it in the JCO.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.5
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pp.981-986
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2020
The Internet of Things refers to a space-of-things connection network configured to allow things with built-in sensors and communication functions to interact with people and other things, regardless of the restriction of place or time.IoT is a network developed for the purpose of services for human convenience, but the scope of its use is expanding across industries such as power transmission, energy management, and factory automation. However, the communication protocol of IoT, MQTT, is a lightweight message transmission protocol based on the push technology and has a security vulnerability, and this suggests that there are risks such as personal information infringement or industrial information leakage. To solve this problem, we designed a synchronous MQTT security channel that creates a secure channel by using the characteristic that different chaotic dynamical systems are synchronized with arbitrary values in the lightweight message transmission MQTT protocol. The communication channel we designed is a method of transmitting information to the noise channel by using characteristics such as random number similarity of chaotic signals, sensitivity to initial value, and reproducibility of signals. The encryption method synchronized with the proposed key value is a method optimized for the lightweight message transmission protocol, and if applied to the MQTT of IoT, it is believed to be effective in creating a secure channel.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.307-315
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2010
Although a substantial amount of studies have been carried out in order to improve the performance of IEEE 802.11, most of them focused on how to slowly decrease the Contention Window size, instead of resetting it to its initial value. Slow decreasing of the window size reduces the collision probability and increases the channel throughput. Therefore, it is difficult to achieve good results in a heterogeneous network which coexists with the original DCF. For instance, a Gentle DCF(GDCF) has good performance in a homogeneous environment, while it can hardly transmit frames in a heterogeneous environment including the original DCF. It is because the slow decreasing of the window size reduces the transmission probability. In this paper, we propose a Fast Recovery DCF(FRDCF) to solve this problem. In the FRDCF, the reset mechanism of the original DCF is maintained to keep the transmission probability high, while a new counter is used to enhance the performance of the wireless LAN. We prove that, compared with the GDCF, the FRDCF has better performance in a heterogeneous wireless LAN.
This paper deals with the behavior of positive solutions to the following nonlocal polytropic filtration system $$\{u_t=(\mid(u^{m_1})_x{\mid}^{{p_1}^{-1}}(u^{m_1})_x)_x+u^{l_{11}}{{\int_0}^a}v^{l_{12}}({\xi},t)d{\xi},\;(x,t)\;in\;[0,a]{\times}(0,T),\\{v_t=(\mid(v^{m_2})_x{\mid}^{{p_2}^{-1}}(v^{m_2})_x)_x+v^{l_{22}}{{\int_0}^a}u^{l_{21}}({\xi},t)d{\xi},\;(x,t)\;in\;[0,a]{\times}(0,T)}$$ with nonlinear boundary conditions $u_x{\mid}{_{x=0}}=0$, $u_x{\mid}{_{x=a}}=u^{q_{11}}u^{q_{12}}{\mid}{_{x=a}}$, $v_x{\mid}{_{x=0}}=0$, $v_x|{_{x=a}}=u^{q21}v^{q22}|{_{x=a}}$ and the initial data ($u_0$, $v_0$), where $m_1$, $m_2{\geq}1$, $p_1$, $p_2$ > 1, $l_{11}$, $l_{12}$, $l_{21}$, $l_{22}$, $q_{11}$, $q_{12}$, $q_{21}$, $q_{22}$ > 0. Under appropriate hypotheses, the authors establish local theory of the solutions by a regularization method and prove that the solution either exists globally or blows up in finite time by using a comparison principle.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.6
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pp.411-418
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2020
In this paper, approximation and optimization methods are proposed for the structural performance of the composite fan blade. Using these methods, we perform the optimal design of the stacking sequence to maximize stiffnesses without changing the mass and the geometric shape of the composite fan blade. In this study, the lamination parameters are introduced to reduce the design variables and space. From the characteristics of lamination parameters, we generate response surface model having a high fitness value. Considering the requirements of the optimal stacking sequence, the multi-objective optimization problem is formulated. We apply the two-step optimization method that combines gradient-based method and genetic algorithm for efficient search of an optimal solution. Finally, the finite element analysis results of the initial and the optimized model are compared to validate the approximation and optimization methods based on the lamination parameters.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.7
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pp.3-8
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2016
We propose a modified form of the decision-directed least mean square (DD LMS) algorithm that is widely used in the optimization of self-adaptive equalizers, and show the modified version greatly improves the initial convergence properties of the conventional algorithm. Existing DD LMS regards the difference between a equalizer output and a quantization value for it as an error, and achieves an optimization of the equalizer based on minimizing the mean squared error cost function for the equalizer coefficients. This error generating method is useful for binary signal or a single-level signals, however, in the case of multi-level signals, it is not effective in the initialization of the equalizer. The modified DD LMS solves this problem by modifying the error generation. We verified the usefulness and performance of the modified DD LMS through experiments with multi-level signals under distortions due to intersymbol interference and additive noise.
Current risk assessment practices largely reflect the need for a consistent set of relatively rapid, first-cut procedures to assess 'plausible upper limits' of various risks. These practices have important roles to play in 1) screening candidate hazards for initial attention and 2) directing attention to cases where moderate-cost measures to control exposures are likely to be warranted, in the absence of further extensive (and expensive) data gathering and analysis. A problem with the current practices, however, is that they have led assessors to do a generally poor job of analyzing and expressing uncertainties, fostering 'One-Number Disease' (in which everything from one's social policy position on risk acceptance to one's technical judgment on the likelihood of different cancer dose-response relationships is rolled into a single quantity). At least for analyses that involve relatively important decisions for society (both relatively large potential health risks and relatively large potential economic costs or other disruptions), we can and should at least go one further step - and that is to assess and convey both a central tendency estimate of exposure and risk as well as our more conventional 'conservative' upper-confidence-limit values. To accomplish this, more sophisticated efforts are needed to appropriately represent the likely effects of various sources of uncertainty along the casual chain from the release of toxicants to the production of adverse effects. When the effects of individual sources of uncertainty are assessed (and any important interactions included), Monte Carlo simulation procedures can be used to produce an overall analysis of uncertainties and to highlight areas where uncertainties might be appreciably reduced by further study. Beyond the information yielded by such analyses for decision-making in a few important cases, the value of doing several exemplary risk assessments in. this way is that a set of benchmarks can be defined that will help calibrate the assumptions used in the larger number of risk assessments that must be done by 'default' procedures.
A suspension is the most prior apparatus to decide vehicle's running safety and ride comfort, also the suspension stiffness is the most important parameter for the designing of the vehicle. Providing the strong stiffness with the primary suspension in order to improve the running safety with high speed, but it causes a problem with a curve running performance of a railway vehicle. Therefore, many studies deal with the optimal value of suspension stiffness. In this paper, we aim to optimize the suspension system to improve running safety by varying stiffness values of railway vehicle suspension. We have proceeded an analysis by design variables which are position, length, width, stiffness and damping coefficients of primary and secondary suspension to optimize the suspension characteristics. As a result of the optimization, we verified that the derailment coefficients of inside and outside of wheel are decreased in comparison with initial model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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