Algorithm for passenger flow analysis based on DEM(Discrete Element Method) is newly developed. In the new algorithm, there are many similarity between multi phase flow and passenger flow. The velocity component of 1st phase corresponds to the direction vector of cell, each particle to each passenger, volume fraction to population density and the momentum equation of particle to the walking velocity equation of passenger, etc. And, the walking velocity of passenger is also represented by the function of population density. Key algorithms are developed to determine the position of passenger, population density and numbering to each passenger, To verify the effectiveness of new algorithm, passenger flow analysis for simple railway station model is conducted. The results for passenger flow in the model station are satisfying qualitatively and quantitatively.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.7
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pp.839-846
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1999
This paper presents an efficient algorithm for determining the location, size and number of capacitors in unbalanced radial distribution system. The objective function formulated consists of two terms: cost for energy loss and cost related to capacitor purchase and capacitor installation. The cost function associated with capacitor placement is considered as step function due to banks of standard discrete capacities. Genetic algorithms(GA) are used to obtain the population is derived. The strings in each population consist of the bus number index and size of capacitors to be installed. In order to determine the number of capacitor placement, the length mutation operator is used. Its efficiency is proved through the application in unbalanced radial distribution systems made of 10 buses with 9 distribution lines and 25 buses with 24 distribution lines.
This paper considers a coordinated scheduling problem between multi-suppliers and an manufacture. When the supplier has insufficient inventory to meet the manufacture's order, the supplier may use the expedited production and the expedited transportation. In this case, we consider a scheduling problem to minimize the total cost of suppliers and manufacture. We suggest an population management genetic algorithm with local search and crossover (GALPC). By the computational experiments comparing with general genetic algorithm, the objective value of GALPC is reduced by 8% and the calculation time of GALPC is reduced by 70%.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2009.11a
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pp.273-276
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2009
Interior space of large scale composition facilities influences in walk population of distance according to trade and space rescue and walk population of distance is armed business activity. First, chose representative COEX mall of domestic representative multiplex utilization facilities on greate upper limbs for progress of research. Because executing space analysis of COEX mall interior, can analyzed the walk amount and location and also confirm result that floating population according to accessibility increases. Produced time, day of the week, the passageway passing amount through CCTV on actuality COEX mol interior to compare this. Was proved that it is quantity in the passageway passing amount and analysis incidental of the passing amount that get executing space difference.
Objectives: To estimate the microbial contaminant load discharged from livestock farms, we randomly selected livestock farmers of cattle, swine, and fowl and collected bacterial strains from domestic animals' feces and compost samples. Recently, as multi-antibiotic-resistant bacteria and super bacteria showing resistance to a variety of antibiotics have been reported one after another, the ecological and health hazard of antibiotic-resistant bacteria is emerging as an important issue. Methods: Monitored indicator microorganism constituents were totak coliform (TC), fecal coliform (FC), and aerobic bacteria. The multi-antibiotic-resistant bacteria were identified from investigated indicator microorganisms by 16S rRNA sequencing. Results: By microbiological analysis, the largest population of aerobic bacteria ($1.5{\times}10^5$ CFU/g) was found in cattle fecal compost, and total coliforms ($1.1{\times}10^7$ CFU/g) and fecal coliforms ($1.0{\times}10^5$ CFU/g) were found primarily in swine fecal compost, while the lowest population was found in fowl fecal compost. Among the 67 strains separated from aerobic bacteria, five strains expressing high antibiotic resistance were selected in each sample. We found the multi-antibiotic resistant strains to be Shigella boydii, Staphylococcus lentus, Acinetobacter sp. and Brevibacterium luteolum. Conclusions: These results suggest that increasing numbers of multi-antibiotic-resistant bacteria in the environment have a close relation to the reckless use of antibiotics with livestock.
Zhang, Wenjuan;Ma, Haomiao;Zhang, Junli;Chen, Lingling;Qu, Yang
Journal of Power Electronics
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v.15
no.4
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pp.1119-1130
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2015
This study investigates the multi-objective fuzzy optimization of crowbar resistance for the doubly fed induction generator (DFIG) low-voltage ride-through (LVRT). By integrating the crowbar resistance of the crowbar circuit as a decision variable, a multi-objective model for crowbar resistance value optimization has been established to minimize rotor overcurrent and to simultaneously reduce the DFIG reactive power absorbed from the grid during the process of LVRT. A multi-objective genetic algorithm (MOGA) is applied to solve this optimization problem. In the proposed GA, the value of the crowbar resistance is represented by floating-point numbers in the GA population. The MOGA emphasizes the non-dominated solutions and simultaneously maintains diversity in the non-dominated solutions. A fuzzy-set-theory-based is employed to obtain the best solution. The proposed approach has been evaluated on a 3 MW DFIG LVRT. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach for solving the crowbar resistance multi-objective optimization problem in the DFIG LVRT.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.827-839
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2021
Due to climate change and population growth, water scarcity is getting worse all over the world. Among various methods for desalination of seawater, the Multi-Effect Adsorptive Desalination method, which combines the existing Multi-Effect Desalination method and the Adsorptive Desalination method and can produce high-concentration-high-concentration freshwater, is emerging. Because the Multi-Effect Adsorptive Desalination method combines the two different methods, the system becomes complicated and the possibility of failure increases. Therefore, in this study, availability analysis was performed on the Multi-Effect Adsorptive Desalination process. A total of four types of reliability block diagrams were presented, and availability analysis was conducted based on them. The first form of a reliability block diagram is configured in series without any redundancy. The availability of the reliability block diagram composed of the serial system was found to be lower than the required availability. In order to increase availability, the redundancy to pumps and boiler are added to system. As a result of availability analysis, it was confirmed that designing desalination systems with redundancy to pump meets the 93% availability, which is typically required availability for various plants.
Population learning algorithm (PLA) is a population-based method that was inspired by the similarities to the phenomenon of social education process in which a diminishing number of individuals enter an increasing number of learning stages. The study aims to develop a framework that repeatedly applying the PLA to solve the discrete resource constrained project scheduling problem with two objectives: minimizing project makespan and renewable resource availability, which are two most common concerns of management when a project is being executed. The PLA looping framework will provide a number of near Pareto optimal schedules for the management to make a choice. Different improvement schemes and learning procedures are applied at different stages of the process. The process gradually becomes more and more sophisticated and time consuming as there are less and less individuals to be taught. An experiment with ProGen generated instances was conducted, and the results demonstrated that the looping framework using PLA outperforms those using genetic local search, particle swarm optimization with local search, scatter search, as well as biased sampling multi-pass algorithm, in terms of several performance measures of proximity. However, the diversity using spread metric does not reveal any significant difference between these five looping algorithms.
Cancer is a major health problem in the Arab region including Iraq. An adequate database is essential for effective cancer control strategies. Such a database may be provided through cancer registration but supportive household surveys may be useful. This article reports selected results on the feasibility of household surveys to support and validate cancer registration in Basrah governorate - southern Iraq. A large scale multi-stage cluster sample household survey was carried out in Basrah during 2013. It covered 6,999 households and involved gathering data on demographic characteristics and both incident cancer cases and cancer-related deaths among members of these households during a three-year recall period (2010-2012). The data obtained yielded an average annual incidence rate of 91 per 100,000 population (age-standardized incidence rate of 148.8 /100,000) and cancer specific mortality rate of 68 per 100,000 population (age-standardized mortality rate of 126.3/100,000). The results showed an overall pattern of cancer similar to that reported according to cancer registration but the household survey results were consistently higher than those of the cancer registration by a margin of approximately 20- 30% with respect to incident cancer and about 70 % with respect to cancer-specific mortality. Household surveys on cancer, while costly and time consuming, are a very useful additional source of information on cancer at the population level. They can be performed for specific purposes with effective resource mobilization.
Hwang, Eun Kyoung;Boo, Ga Hun;Graf, Louis;Yarish, Charles;Yoon, Hwan Su;Kim, Jang Kyun
ALGAE
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v.37
no.2
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pp.85-103
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2022
Korea is one of the most advanced countries in kelp aquaculture. The brown algae, Undaria pinnatifida and Saccharina japonica are major aquaculture species and have been principally utilized for human food and abalone feed in Korea. This review discusses the diversity, population structure and genomics of kelps. In addition, we have introduced new cultivar development efforts considering climate change, and potential carbon sequestration of kelp aquaculture in Korea. U. pinnatifida showed high diversity within the natural populations but reduced genetic diversity in cultivars. However, very few studies of S. japonica have been conducted in terms of population structure. Since studies on cultivar development began in early 2000s, five U. pinnatifida and one S. japonica varieties have been registered to the International Union for the Protection of New Varieties of Plants (UPOV). To meet the demands for seaweed biomass in various industries, more cultivars should be developed with specific traits to meet application demands. Additionally, cultivation technologies should be diversified, such as integrated multi-trophic aquaculture (IMTA) and offshore aquaculture, to achieve environmental and economic sustainability. These kelps are anticipated to be important sources of blue carbon in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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