In order to find out the environment vulnerable to cigarette fire in which smoldering fire grows into flame fire, a cigarette combustion test and numerical analysis were performed using fallen leaves of P. densiflora and Q. variabilis. Tests were repeated five times on 2,304 conditions with four cases of fuel moisture content, six cases of velocity, two cases of cigaret location against direction of the wind, three cases of cigaret location against fallen leaves, two species of thickness of cigaret, two cases of slope conditions and two cases of fragileness of fallen leaves. Cigaret fire's flammability to the fallen leaves was monitored by analyzing heat transfer process using CFD (Computational Fluid Dynamic) under the most optimal condition through an ignition test on 2,304 conditions. The result of a cigaret fire ignition test for fallen leaves, found ignition in 197 conditions out of 2,304 conditions representing 8.6% while 13 conditions representing approximately 0.6% saw ignition across five repeated tests. The result of CFD analysis, the temperature of the bottom of fallen leaves was reached on self-ignition and pilot-ignition temperature.
Existing techniques for string similarity search first generate a set of candidate strings and then verify the candidates. The efficiency of string similarity search is highly dependent on candidate generation methods. State of the art techniques select fixed length q-grams from a query string and generate candidates using inverted lists of the selected q-grams. In this paper, we propose a technique to generate candidates using variable length grams of a query string and develop a dynamic programming algorithm that selects an optimal combination of variable length grams from a query string. Experimental results show that the proposed technique improves the performance of string similarity search compared with the existing techniques.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.1-5
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2005
The purpose of reinforcement learning is to maximize rewards from environment, and reinforcement learning agents learn by interacting with external environment through trial and error. Q-Learning, a representative reinforcement learning algorithm, is a type of TD-learning that exploits difference in suitability according to the change of time in learning. The method obtains the optimal policy through repeated experience of evaluation of all state-action pairs in the state space. This study chose n-Queen problem as an example, to which we apply reinforcement learning, and used Q-Learning as a problem solving algorithm. This study compared the proposed method using reinforcement learning with existing methods for solving n-Queen problem and found that the proposed method improves the convergence rate to the optimal solution by reducing the number of state transitions to reach the goal.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.4
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pp.157-162
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2010
The cart-pole balancing problem is a pseudo-standard benchmark problem from the field of control methods including genetic algorithms, artificial neural networks, and reinforcement learning. In this paper, we propose a novel approach by using online reinforcement learning(OREL) to solve this cart-pole balancing problem. The objective is to analyze the learning method of the OREL learning system in the cart-pole balancing problem. Through experiment, we can see that approximate faster the optimal value-function than Q-learning.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.22
no.7
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pp.1193-1203
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2000
In this study, in order to remove Cd(II) from aqueous solutions, strongly acidic cation exchange resin(SK1B) by Diaion Co. was employed as an adsorbent. Experiments were mainly performed in two parts at room temperature($25{\pm}5^{\circ}C$) : batch tests and adsorption kinetics tests. In batch tests adsorption equilibrium time, pH effects, temperature effects, several adsorption isotherms, and finally desorption tests were examined. In differential bed tests, an optimum flow rate and an overall adsorption rate were obtained. In the batch experiment, adsorption capability increased with pH and became constant above pH 6 and adsorption quantity increased with temperature. Batch experimental data found that Freundlich and Sips adsorption isotherms were more favorable than Langmuir adsorption isotherm over the range of concentration (5~15ppm). The desorbent used in the desorption test was hydrochloric acid solution with different concentrations(0.01~2N). The degree of regeneration increased with concentration of desorbent and decreased slightly with the number of regeneration. In the continuous flow process using a differential bed reactor, the optimum flow rate was $564m{\ell}/min$ above which the film diffusion resistance was minimized. The overall adsorption rate for the removal of Cd(II) by cation exchange resin was found as follows ; $r=1.3785C_{fc}^{1.2421}-2.0907{\times}10^{0.0746C_i}\;q_e^{0.0121C_i-0.0301}$
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.6
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pp.39-47
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2012
As a scheme to efficiently reduce the effects of multipath fading in next generation wireless communication systems, cooperative communication systems have recently come into the spotlight. Since these cooperative communication systems use cooperative relays with diverse fading coefficients to transmit information, having all relays participate in cooperative communication may result in unnecessary waste of resources, and thus relay selection schemes are required to efficiently use wireless resources. In this paper, we propose an efficient relay selection scheme through self-learning in cooperative wireless networks using Q-learning algorithm. In this scheme, we define states, actions and two rewards to achieve good SER (Symbol Error Rate) performance, while selecting a small number of cooperative relays. When these parameters are well-defined, we can obtain good performance. For demonstrating the superiority of the proposed Q-learning, We compared the proposed scheme with Q-learning and a relay selection scheme with a mathematical analysis. The simulation results show that, compared to a scheme that obtains optimum relays through a mathematical analysis, the proposed scheme uses resources efficiently by using smaller numbers of relays with comparable SER performance. According to these simulation results, the proposed scheme can be considered as a good attempt for future wireless communication.
Coenzyme Q10 (CoQ10) is a natural lipid cofactor with antioxidant and anti-aging properties as cosmetic and food ingredients, involved in cellular energy metabolism. Here, nano-emulsions with CoQ10 were fabricated with lecithin, ethanol, oil, and sorbitan monostearate (Arlacel 60), as major components. Phase inversion emulsion method with ultrasonicator was utilized in producing CoQ10 solution, and stabilization effects from lecithin and ethanol and other diverse perturbation factors were evaluated over time. Physical properties of the emulsion were characterized such as its size, surface charges by zeta-potential, and the overall structures. Optimal concentrations of CoQ10 and Arlacel 60 were 0.8% and 3%, respectively, for producing the smallest sizes of nanoemersions in a 100 nm diameter with best morphology. No notable changes in the size were observed over 7 days from Ostwald ripening, when the concentration of Arlacel 60 was higher than 2%. Even after 270 days at room temperature, the size of nanoemulsions maintained as 115 nm in diameter, revealing only a 10% increase with high degrees of long termed stability and substantiality. In addition, changes in the surface potential occurred possible due to the flocculation effect on the nanoparticles.
5,10-Methenyltetrahydrofolate synthetase from chicken liver was purified through 30-70% ammonium sulfate fractionation, Q Sepharose Fast Flow anion exchange and Source 15Phe hydrophobic interaction chromatography. Specific activities of cell extract, ammonium sulfate, Q Sepharose Fast Flow and Source 15Phe were 0.0085, 0.031, 0.80 and 1.27 U/mg, respectively. Purification fold activities of cell extract, ammonium sulfate, Q Sepharose Fast Flow and Source 15Phe were 1, 3.7, 94.1 and 149.4, respectively. HPLC gel permeation chromatography and SDS-polyacrylamide electrophoresis experiments indicated that the enzyme is a monomeric protein with a molecular weight of 22.8 kDa. Km for 5-methyl THF and Mg-ATP were $7.1\;{\mu}M$ and $63\;{\mu}M$, respectively. Optimum temperature and pH were $30^{\circ}C$ and 6.0, respectively. The data for metal ion specificity and stoichiometry showed that the maximum activity was obtained with a 1:l. ratio of $Mg^{2+}$. The ATP and Km values increased in the order of MgATP, MgCTP, MgUTP and MgGTP, and the maximum activities also decreased in the same order, indicating MgATP as the most efficient substrate. The enzyme was chemically modified only by tetranitrometane and 1-ethyl-3-(3-dimethyl aminopropyl)-carbodiimide, indicating that tyrosine and carboxylate are present in the active site.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.36
no.3
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pp.257-265
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2000
Brushless DC(BLDC) motors are widely used as AC servo motors in factory automation fields because of their quick instantaneous mobility, good energy saving efficiency and easiness of design for control system comparing with induction motors. Recently, a Two-Degree-of-Freedom(2DOF) PI control law has been adopted to some application parts to accomplish an advanced speed control of BLDC motors. The method can treat the two conflicting performances, minimum tracking errors versus reference inputs without large overshoot and rejection of some disturbances including modeling errors, independently. However, the method can not design the optimal system which is able to minimize tracking errors and energy consumption simultaneously. In this paper, a 2DOF integral type optimal servo control method is investigated to promote the speed control performances of BLDC motors considering energy consumption. In order to applicate the method to the speed servo system of the BLDC motor, the motor is modeled in the state space using the vector control and decoupling technique. To verify the validity of the suggested method, some simulations and experiments are performed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.16
no.6
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pp.95-109
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2006
Elliptic Curve Cryptosystem (ECC) is suitable for resource-constrained devices such as smartcards, and sensor motes because of its short key size. This paper presents an efficient multi-scalar multiplication algorithm which is the main component of the verification procedure in Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA). The proposed algorithm can make use of a precomputed table of variable size and provides an optimal efficiency for that precomputed table. Furthermore, the given scalar is receded on-the-fly so that it can be merged with the main multiplication procedure. This can achieve more savings on memory than other receding algorithms. Through experiments, we have found that the optimal sizes of precomputed tables are 7 and 15 when uP+vQ is computed for u, v of 163 bits and 233 bits integers. This is shown by comparing the computation time taken by the proposed algorithm and other existing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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