Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.441-445
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2004
In this paper, we deal with an inventory model of a multi-stage, serial supply chain system where a single product type and nonstationary customer demand pattern are considered. The retailer and suppliers place their orders according to an echelon-stock based replenishment control policy. We assume that the suppliers can access online information on the demand history and use this information when making their replenishment decisions. Using a reinforcement learning technique, the inventory control parameters are designed to adaptively change as the customer demand pattern is altered, in order to maintain a given target service level. Through a simulation based experiment, we verified that our approach is good for maintaining the target service level.
Tidal circulation in a closed bay using a variation of bottom roughness was investigated through the numerical experiments based on a finite difference multi-level model. Various distributions of bottom roughness in the bay were implemented to determine their effects. It hadbeen determined that residual currents can be generated from the differences of the bottom roughness between streaming and reverse flow directions. The magnitude of residual currents and volume flow rate increase when the relative ratio of bottom roughness between streaming and reverse flow directions increase. Circulation in the closed bay is also improved by the employment of the change of bottom roughness.
Ramani, Kannan;Sathik, Mohd. Ali Jagabar;Sivakumar, Selvam
Journal of Power Electronics
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v.15
no.1
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pp.96-105
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2015
In recent years, the multilevel converters have been given more attention due to their modularity, reliability, failure management and multi stepped output waveform with less total harmonic distortion. This paper presents a novel symmetric multilevel inverter topology with reduced switching components to generate a high quality stepped sinusoidal voltage waveform. The series and parallel combinations of switches in the proposed topology reduce the total number of conducting switches in each level of output voltages. In addition, a comparison between the proposed topology with another topology from the literature is presented. To verify the proposed topology, the computer based simulation model is developed using MATLAB/Simulink and experimentally with a prototype model results are then compared.
In recent years, the planning of livable communities has emerged as a new paradigm. The concept of livable communities is related to both the spatial balance of working, playing, and living and the promotion of green modes of transportation, such as walking and biking. This study uses a disaggregate travel survey conducted by the Seoul Metropolitan Area in 2006. I applied a multi-level random intercept logit model to estimate the effects of land-use characteristics on the choice of green modes, holding a traveler's socio-demographic characteristics constant. The empirical results show that higher density and more mixed land-use development encourages people to walk and bike even when individuals have the same socio-economic characteristics. This paper demonstrates that land-use planning by itself can play a role in the creation of livable cities and the decline of greenhouse gas production.
In this paper, multilevel models are adopted to identify interactions among household members in trip making behaviors. The multilevel approach is a proper methodology to handle samples, which are extracted from a hierarchical structure universe. PSTP dataset is used in developing models and understand proportion of variations among individuals and household. The results of this study show that for activity participation and travel behavior household level variance is more than 1/4 of person level variance and therefore not negligible. The results confirm the importance of multilevel model in travel behavior analysis.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.10
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pp.1121-1232
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1990
A hierarchical neural network structure is described for robot PTP trajectory planning. In the first level, the multi-layered Perceptron neural network is used for the inverse kinematics with the back-propagation learning procedure. In the second level, a saccade generation model based joint trajectory planning model in proposed and analyzed with several features. Various simulations are performed to investigate the characteristics of the proposed neural networks.
In an environment where a large number of weapons are operated compared to a large number of ground targets, it is important to monitor and manage the targets to set up a fire plan, and through their multilateral analysis, to equip them with a priority order process for targets having a high threat level through the quantitative calculation of the threat level. Existing studies consider the anti-aircraft and anti-ship targets only, hence, it is impossible to apply the existing algorithm to ground weapon system development. Therefore, we proposed an effective threat evaluation algorithm for multiple ground targets in multi-target and multi-weapon environments. Our algorithm optimizes to multiple ground targets by use of unique ground target features such as proximity degree, sorts of weapons and protected assets, target types, relative importance of the weapons and protected assets, etc. Therefore, it is possible to maximize an engagement effect by deducing an effective threat evaluation model by considering the characteristics of ground targets comprehensively. We carried out performance evaluation and verification through simulations and visualizations, and confirmed high utility and effect of our algorithm.
This paper presents a new Internet-based computational framework for the realistic simulation of multi-scale response of structural systems. Two levels of parallel processing are involved in this frame work: multiple local distributed computing environments connected by the Internet to form a cluster-to-cluster distributed computing environment. To utilize such a computing environment for a realistic simulation, the simulation task of a structural system has been separated into a simulation of a simplified global model in association with several detailed component models using various scales. These related multi-scale simulation tasks are distributed amongst clusters and connected to form a multi-level hierarchy. The Internet is used to coordinate geographically distributed simulation tasks. This paper also presents the development of a software framework that can support the multi-level hierarchical simulation approach, in a cluster-to-cluster distributed computing environment. The architectural design of the program also allows the integration of several multi-scale models to be clients and servers under a single platform. Such integration can combine geographically distributed computing resources to produce realistic simulations of structural systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4A
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pp.259-270
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2005
This paper proposes a mathematical model to analyze call-and packet-level performance of the TD-CDMA/TDD system which could serve a flexible radio resource management against multi-type heterogeneous and asymmetrical traffic conditions. On call-level analysis, the mathematical model based on queueing theory performs multi-dimensional operations using random vectors or matrices to consider multiple types of traffic and also deal with asymmetrical up- and down-direction transmissions separately. Employing the mathematical model, we obtain rail blocking probability for each type of traffic and also the optimum switching-point with the smallest call flocking probability. And on packet-level analysis, employing a non-prioritized queueing scheme between circuit and packet calls, we solve 2-dimensional random vector problem composed of the queue length for packets and the number of circuit calls being served. Finally, packet-level performance is analyzed in terms of the packet loss probability and the buffer size required under mixed-traffic conditions of multiple types of circuit and packet calls.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.21
no.2
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pp.63-73
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2017
Segmenting the image into multiple regions is at the core of image processing. Many segmentation formulations of an images with multiple regions have been suggested over the years. We consider segmentation algorithm based on the multi-phase level set method in this work. Proposed method gives the best result upon other methods found in the references. Moreover it can segment images with intensity inhomogeneity and have multiple junction. We extend our method (GLIF) in [T. Dultuya, and M. Kang, Segmentation with shape prior using global and local image fitting energy, J.KSIAM Vol.18, No.3, 225-244, 2014.] using a multiphase level set formulation to segment images with multiple regions and junction. We test our method on different images and compare the method to other existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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