In this paper, we consider a cognitive radio system operating as secondary user. It uses an empty channel that is not currently used by primary users having the license to the channel. In the previous works, secondary user looks for an empty channel by choosing any channel in order or randomly and by sensing the channel to distinguish whether primary users are using. But if primary user is fixed type, we will find an empty channel faster than the mentioned channel selecting methods by using a method considering prior information about cases that primary user used the channel, since it is possible to analogize the channel access possibility of primary user according to regular time and position. Therefore, we propose a channel searching method based on the channel list for the purpose of reducing the channel searching time and improving throughput of secondary users. Firstly, we determine a weighting value of each channel based on the history of channel activities of primary users. This value is added to current channel state buffer and we search an empty channel from channel with smallest value to one with the biggest value. Finally, we compare the performances of the proposed method with those of the sequential channel searching and the random channel searching methods in terms of the average channel searching time and the average number of transmissions of secondary user.
Purpose: Given the mixture components - process variables experimental data, we propose the strategy to find the proper combined model. Methods: Process variables are factors in an experiment that are not mixture components but could affect the blending properties of the mixture ingredients. For example, the effectiveness of an etching solution which is measured as an etch rate is not only a function of the proportions of the three acids that are combined to form the mixture, but also depends on the temperature of the solution and the agitation rate. Efficient designs for the mixture components - process variables experiments depend on the mixture components - process variables model which is called a combined model. We often use the product model between the canonical polynomial model for the mixture and process variables model as a combined model. Results: First we choose the reasonable starting models among the class of admissible product models and practical combined models suggested by Lim(2011) based on the model selection criteria and then, search for candidate models which are subset models of the starting model by the sequential variables selection method or all possible regressions procedure. Conclusion: Good candidate models are screened by the evaluation of model selection criteria and checking the residual plots for the validity of the model assumption. The strategy to find the proper combined model is illustrated with examples in this paper.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.10
no.3
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pp.168-178
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2005
The Delaunay triangular net is primarily characterized by a balance of the whole by improving divided triangular patches into a regular triangle, which closely resembles an equiangular triangle. A triangular net occurring in certain, point-clustered, data is unique and can always create the same triangular net. Due to such unique characteristics, Delaunay triangulation is used in various fields., such as shape reconstruction, solid modeling and volume rendering. There are many algorithms available for Delaunay triangulation but, efficient sequential algorithms are rare. When these grids involve a set of points whose distribution are not well proportioned, the execution speed becomes slower than in a well-proportioned grid. In order to make up for this weakness, the ids are divided into sub-grids when the sets are integrated inside the grid. A method for finding a mate in an incremental construction algorithm is to first search the area with a higher possibility of forming a regular triangular net, while the existing method is to find a set of points inside the grid that includes the circumscribed sphere, increasing the radius of the circumscribed sphere to a certain extent. Therefore, due to its more efficient searching performance, it takes a shorer time to form a triangular net than general incremental algorithms.
Kim, Gyu-Ho;Lee, Sang-Bong;Lee, Jae-Gyu;Yu, Seok-Gu
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.6
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pp.305-311
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2000
This paper presents a hybrid algorithm for solving optimal power flow(OPF) in order to enhance a systems capability to cope with outages, which is based on combined application of evolutionary computation and local search method. The efficient algorithm combining main advantages of two methods is as follows : Firstly, evolutionary computation is used to perform global exploitation among a population. This gives a good initial point of conventional method. Then, local methods are used to perform local exploitation. The hybrid approach often outperforms either method operating alone and reduces the total computation time. The objective function of the security constrained OPF is the minimization of generation fuel costs and real power losses. The resulting optimal operating point has to be feasible after outages such as any single line outage(respect of voltage magnitude, reactive power generation and power flow limits). In OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method(contingency screening model). The OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method(contingency screening model). The method proposed is applied to IEEE 30 buses system to show its effectiveness.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.21
no.3
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pp.289-303
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2004
This experimental study proposes a multi-document summarization method that produces optimal summaries in which users can find answers to their queries. In order to identify the most effective method for this purpose, the performance of the three summarization methods were compared. The investigated methods are sentence clustering, passage extraction through spreading activation, and clustering-passage extraction hybrid methods. The effectiveness of each summarizing method was evaluated by two criteria used to measure the accuracy and the redundancy of a summary. The passage extraction method using the sequential bnb search algorithm proved to be most effective in summarizing multiple documents with regard to summarization precision. This study proposes the passage extraction method as the optimal multi-document summarization method.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.1235-1242
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2006
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the nonlinear dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature with fewer parameters than conventional spring-dashpot models. However the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. An efficient identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured FRFs coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment. A numerical example shows that the proposed method is efficient and robust in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.3972-3988
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2020
Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.
An interlocking equipment of railway signalling systems is manufactured with electrical devices and electrical interlocking equipment has been substituted for existing interlock equipment(relay sequential logic type). But interlock conditions are still generated from rail diagram and used to make Interlock Table manually. In order to make EIS(Electrical Interlock System) operate, we should write interlock data which is made from interlock table. But, as the station is larger and more complicated, handwork may becomes a very tediou work and makes more mistakes. Therefore the development of CAD system for Interlocking System is very significant, if CAD can reduce the mistakes from handwork and help the configuring the interlocking system. In this paper, we first arrange some rules which can be used to extract route information automatically from rail diagram and interlocking rules. And then we propose "Search-And-Rollback" algorithm to extract route information and individual interlocking rules. The proposed algorithm is implemented and tested through the signal design process of the Hyundai-Steel private railway to carry melted pig iron from the blast furnace to the steel-making workshop. some cases. It shows that CAD for Interlocking system is very helpful in time saving aspect and system reliability.
Kim, Chang-Hyun;Hur, Dong-Ryol;Kim, Sang-Hyo;Chung, Hyeng-Hwan
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.07d
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pp.2479-2481
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2000
It is the time-varying dissolved oxygen(DO) dynamics that requires controlling for maintaining the DO concentration in the aeration tank. Many linear controllers have thus been applied. Because of the nonlinearity of the oxygen transfer function together with the time-varying respiration rate, however, the linear controllers are found to poorly perform in many cases. To overcome this limitation, a number of advanced controlling techniques have been developed and applied. In this study, designed GA-PI Controller using genetic algorithm(GA). Genetic algorithms(GAs) are search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics. As result of computer simulation, GA-PI controller shows the better control performance especially under the condition of the continuously changing DO set-point. This result represents that GA-PI controller can be a good measure to control the DO concentration in the SBR process which requires the sequential DO set-point change to accomplish the nitrification and denitrification in a single reactor.
There is a wide variety of existing Genetic Algorithms (GA) operators and parameters in the literature. However, there is no unique technique that shows the best performance for different classes of optimization problems. Hence, the evaluation of these operators and parameters, which influence the effectiveness of the search process, must be carried out on a problem basis. This paper presents a comparison for the influence of GA operators and parameters on the performance of the damage identification problem using the finite element model updating method (FEMU). The damage is defined as reduction in bending rigidity of the finite elements of a reinforced concrete beam. A certain damage scenario is adopted and identified using different GA operators by minimizing the differences between experimental and analytical modal parameters. In this study, different selection, crossover and mutation operators are compared with each other based on the reliability, accuracy and efficiency criteria. The exploration and exploitation capabilities of different operators are evaluated. Also a comparison is carried out for the parallel and sequential GAs with different population sizes and the effect of the multiple use of some crossover operators is investigated. The results show that the roulettewheel selection technique together with real valued encoding gives the best results. It is also apparent that the Non-uniform Mutation as well as Parent Centric Normal Crossover can be confidently used in the damage identification problem. Nevertheless the parallel GAs increases both computation speed and the efficiency of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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