As pointed out in the OECD BEMUSE Program, when a high computation time is taken to obtain the relevant output values of a complex physical model (or code), the number of statistical samples that must be evaluated through it is a critical factor for the sampling-based uncertainty analysis. Two alternative methods have been utilized to avoid the problem associated with the size of these statistical samples: one is based on Wilks' formula, which is based on simple random sampling, and the other is based on the conventional nonlinear regression approach. While both approaches provide a useful means for drawing conclusions on the resultant uncertainty with a limited number of code runs, there are also some unique corresponding limitations. For example, a conclusion based on the Wilks' formula can be highly affected by the sampled values themselves, while the conventional regression approach requires an a priori estimate on the functional forms of a regression model. The main objective of this paper is to assess the feasibility of the ACE-RSM approach as a complementary method to the Wilks' formula and the conventional regression-based uncertainty analysis. This feasibility was assessed through a practical application of the ACE-RSM approach to the LOFT L2-5 LBLOCA PCT uncertainty analysis, which was implemented as a part of the OECD BEMUSE Phase III program.
Scanning Laser Optical Tweezers(SLOT) is an optical instrument frequently employed on a microscope with laser being delivered through its various ports. In most SLOT systems, a mechanical tilt stage with a mirror on top is used to dynamically move the laser focal point in two-dimensions. The focal point acts as a tweezing spot, trapping nearby microscopic objects. By adding a mechanical translational stage with a lens, SLOT can be expanded to work in three-dimensions. When two mechanical stages operate together, the focal point can address a closed three-dimensional volume that we call a workspace. It would be advantageous to have a large workspace since it means one can trap and work on multiple objects without interruptions, such as translating the microscope stage. However, previous studies have paid less consideration of the volumetric size of the workspace. In this paper, we propose a new method for designing a SLOT such that its workspace is maximized through optimization. The proposed method utilizes a matrix based ray tracing method and genetic algorithm(GA). To demonstrate the performance of the proposed method, experimental results are shown.
Gentamicin is a broad-spectrum aminoglycoside antibiotic used in the treatment of bacterial infection. Although side effects of gentamicin such as nephrotoxicity and ototoxicity have been investigated, the information on the hepatic effects of gentamicin is still limited. In the present study, gene expression profiles were analyzed in the liver of gentamicin treated mice using Affymetrix GeneChip$^{(R)}$ Mouse Expression 430A 2.0 Array. Totally, 400 genes were identified as being either up- or down-regulated over 1.5-fold changes (P<0.01) in the liver of gentamicin treated mice. Among these deregulated genes, 16 up-regulated genes mainly involved in transport (Kif5b, Pex14, Rab14, Clcn3, and Necap1) and 20 down-regulated genes involved in lipid and other metabolisms (Hdlbp, Gm2a, Uroc1, and Dak) were selected using k-means clustering algorithm. The functional classification of differentially expressed genes represented that several stress-related genes were regulated in the liver by gentamicin treatment. This data may contribute in understanding the molecular mechanism in the liver of gentamicin treated mice.
In this study, the optimal design of a mooring system was carried out. Unlike almost all design methods, which are based on the deterministic method, this study focused on the probabilistic method. The probabilistic method, especially the design of experiment (DOE), could be a good way to cover some of the drawbacks of the deterministic approach. There various parameters for a mooring system, as widely known, including the weight, length, and stiffness of line. Scenarios for the mooring system parameters were produced using the Latin Hypercube Sampling method of the probabilistic approach. Next, a vessel-mooring system coupled analysis was performed in Orcaflex. A total of 50 scenarios were used in this study to optimize the initial design by means of a genetic algorithm. Finally, after determining the optimal process, a reliability analysis was performed to understand the system validity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.12
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pp.2355-2373
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2011
Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.
Data mining that can not be extracted with a simple query in the form of "useful" means to find information in large databases from the existing and unknown knowledge. It is based on this insight about the data can be defined as a gain. In this paper, we use the Internet to find useful patterns on the Web or saved data to the target Web site, which is to analyze the characteristics of users. A general statistical information on Internet users to the data by applying a relevance analysis, Internet use affect the amount of time to analyze the characteristics of Internet users. Only through experiments extracting data from the association rules, producing optimal results apply for the data pre-processing and algorithm for mining the Web to Internet users. characteristics were analyzed.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.3
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pp.331-343
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2002
This paper proposes a fuzzy rule-based model as a means to build usability models between emotional satisfaction and design variables of consumer products. Based on a subtractive clustering algorithm, this model obtains partially overlapping rules from existing data and builds multiple local models each of which has a form of a linear regression equation. The best subset procedure and cross validation technique are used to select appropriate input variables. The proposed technique was applied to the modeling of luxuriousness, balance, and attractiveness of office chairs. For comparison, regression models were built on the same data in two different ways; one using only potentially important variables selected by the design experts, and the other using all the design variables available. The results showed that the fuzzy rule-based model had a great benefit in terms of the number of variables included in the model. They also turned out to be adequate for predicting the usability of a new product. Better yet, the information on the product classes and their satisfaction levels can be obtained by interpreting the rules. The models, when combined with the information from the regression models, are expected to help the designers gain valuable insights in designing a new product.
A new optical one-time password (OTP) authentication method using digital holography is proposed, which enhances security strength in the authentication system. A challenge-response optical OTP algorithm based on two-factor authentication is presented using two-step phase-shifting digital holography, and two-way authentication is also performed using challenge-response handshake in both directions. Identification (ID), password (PW), and OTP are encrypted with a shared key by applying phase-shifting digital holography, and these encrypted pieces of information are verified by each party by means of the shared key. The encrypted digital holograms are obtained by Fourier-transform holography and are recorded on a CCD with 256 quantized gray-level intensities. Because the intensity pattern of such an encrypted digital hologram is distributed randomly, it guards against a replay attack and results in higher security level. The proposed method has advantages, in that it does not require a time-synchronized OTP, and can be applied to various authentication applications. Computer experiments show that the proposed method is feasible for high-security OTP authentication.
In-network storage is an effective technique for avoiding network congestion and reducing power consumption in continuous data collection in wireless sensor networks. In recent years, network coding based storage design has been proposed as a means to achieving ubiquitous access that permits any query to be satisfied by a few random (nearby) storage nodes. To maintain data consistency in continuous data collection applications, the readings of a sensor over time must be sent to the same set of storage nodes. In this paper, we present an efficient approach to updating data at storage nodes to maintain data consistency at the storage nodes without decoding out the old data and re-encoding with new data. We studied a transmission strategy that identifies a set of storage nodes for each source sensor that minimizes the transmission cost and achieves ubiquitous access by transmitting sparsely using the sparse matrix theory. We demonstrate that the problem of minimizing the cost of transmission with coding is NP-hard. We present an approximation algorithm based on regarding every storage node with memory size B as B tiny nodes that can store only one packet. We analyzed the approximation ratio of the proposed approximation solution, and compared the performance of the proposed coding approach with other coding schemes presented in the literature. The simulation results confirm that significant performance improvement can be achieved with the proposed transmission strategy.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.1
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pp.25-33
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2015
This paper presents the d-q axis equivalent circuit model of an interior permanent magnet (IPM) which includes the iron loss resistance. The model is implemented to be able to run in real-time on the FPGA-based HIL simulator. Power electronic devices are removed from the motor control unit (MCU) and a separated controller is interfaced with the real-time simulated motor drive through a set of proper inputs and outputs. The inputs signals of the HIL simulation are the gate driver signals generated from the controller, and the outputs are the winding currents and resolver signals. This paper especially presents iron loss prediction which is introduced by means of comparing the torque calculated from d-q axis currents and the desired torque; and minimizing the torque difference. This prediction method has stable prediction algorithm to reduce torque difference at specific speed and load. Simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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