Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.20
no.3
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pp.105-122
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1995
Based on linear models, the inference about the true measurement x$_{f}$ and the optimal designs x (nx1) for the calibration experiments are considered via Baysian statistical decision analysis. The posterior distribution of x$_{f}$ given the observation y$_{f}$ (qxl) and the calibration experiment is obtained with normal priors for x$_{f}$ and for themodel parameters (.alpha., .betha.). This posterior distribution is not in the form of any known distributions, which leads to the use of a numerical integration or an approximation for the calculation of the overall expected loss. The general structure of the expected loss function is characterized in the form of a conjecture. A near-optimal design is obtained through the approximation nof the conditional covariance matrix of the joint distribution of (x$_{f}$ , y$_{f}$$^{T}$ )$^{T}$ . Numerical results for the univariate case are given to demonstrate the conjecture and to evaluate the approximation.n.
There are recently some advances in solving numerically topology optimization problems for large-scaled trusses based on ground structure approach. A disadvantage of this approach is that the final design usually includes many bars, which is difficult to be produced in practice. One of efficient tools is a so-called filter scheme for the ground structure to reduce this difficulty and determine several distinct bars. In detail, this technique is valuable for practical uses because unnecessary bars are filtered out from the ground structure to obtain a well-defined structure during the topology optimization process, while it still guarantees the global equilibrium condition. This process, however, leads to a singular system of equilibrium equations. In this case, the minimization of least squares with Tikhonov regularization is adopted. In this paper, a proposed algorithm in controlling optimal Tikhonov parameter is considered in combination with the filter scheme due to its crucial role in obtaining solution to remove numerical singularity and saving computational time by using sparse matrix, which means that the discrete optimal topology solutions depend on choosing the Tikhonov parameter efficiently. Several numerical examples are investigated to demonstrate the efficiency of the filter parameter control algorithm in terms of the large-scaled optimal topology designs.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.17-25
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2023
The alarming global prevalence of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) has catalyzed an urgent need for robust, early diagnostic methodologies. This study unveils a pioneering approach to predicting T2DM, employing the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, renowned for its predictive accuracy and computational efficiency. The investigation harnesses a meticulously curated dataset of 4303 samples, extracted from a comprehensive Chinese research study, scrupulously aligned with the World Health Organization's indicators and standards. The dataset encapsulates a multifaceted spectrum of clinical, demographic, and lifestyle attributes. Through an intricate process of hyperparameter optimization, the XGBoost model exhibited an unparalleled best score, elucidating a distinctive combination of parameters such as a learning rate of 0.1, max depth of 3, 150 estimators, and specific colsample strategies. The model's validation accuracy of 0.957, coupled with a sensitivity of 0.9898 and specificity of 0.8897, underlines its robustness in classifying T2DM. A detailed analysis of the confusion matrix further substantiated the model's diagnostic prowess, with an F1-score of 0.9308, illustrating its balanced performance in true positive and negative classifications. The precision and recall metrics provided nuanced insights into the model's ability to minimize false predictions, thereby enhancing its clinical applicability. The research findings not only underline the remarkable efficacy of XGBoost in T2DM prediction but also contribute to the burgeoning field of machine learning applications in personalized healthcare. By elucidating a novel paradigm that accentuates the synergistic integration of multifaceted clinical parameters, this study fosters a promising avenue for precise early detection, risk stratification, and patient-centric intervention in diabetes care. The research serves as a beacon, inspiring further exploration and innovation in leveraging advanced analytical techniques for transformative impacts on predictive diagnostics and chronic disease management.
The genus Paenibacillus contains a variety of biologically active compounds that have potential applications in a range of fields, including medicine, agriculture, and livestock, playing an important role in the health and economy of society. Our study focused on the bacterium SS4T (KCTC 43402T = GDMCC 1.3498T), which was characterized using a polyphasic taxonomic approach. This strain was analyzed using antiSMASH, BAGEL4, and PRISM to predict the secondary metabolites. Lassopeptide clusters were found using all three analysis methods, with the possibility of secretion. Additionally, PRISM found three biosynthetic gene clusters (BGC) and predicted the structure of the product. Genome analysis indicated that glucoamylase is present in SS4T. 16S rRNA sequence analysis showed that strain SS4T most closely resembled Paenibacillus marchantiophytorum DSM 29850T (98.22%), Paenibacillus nebraskensis JJ-59T (98.19%), and Paenibacillus aceris KCTC 13870T (98.08%). Analysis of the 16S rRNA gene sequences and Type Strain Genome Server (TYGS) analysis revealed that SS4T belongs to the genus Paenibacillus based on the results of the phylogenetic analysis. As a result of the matrix-assisted laser desorption/ionization-time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF/MS) results, SS4T was determined to belong to the genus Paenibacillus. Comparing P. marchantiophytorum DSM 29850T with average nucleotide identity (ANI 78.97%) and digital DNA-DNA hybridization (dDDH 23%) revealed values that were all less than the threshold for bacterial species differentiation. The results of this study suggest that strain SS4T can be classified as a Paenibacillus andongensis species and is a novel member of the genus Paenibacillus.
This paper examines the thermal post-buckling behaviors of graphene-reinforced metal matrix composite (GRMMC) laminated cylindrical panels which possess in-plane negative Poisson's ratio (NPR) and rest on an elastic foundation. A panel consists of GRMMC layers of piece-wise varying graphene volume fractions to obtain functionally graded (FG) patterns. Based on the MD simulation results, the GRMMCs exhibit in-plane NPR as well as temperature-dependent material properties. The governing equations for the thermal post-buckling of panels are based on the Reddy's third order shear deformation shell theory. The von Karman nonlinear strain-displacement relationship and the elastic foundation are also included. The nonlinear partial differential equations for GRMMC laminated cylindrical panels are solved by means of a singular perturbation technique in associate with a two-step perturbation approach and in the solution process the boundary layer effect is considered. The results of numerical investigations reveal that the thermal post-buckling strength for (0/90)5T GRMMC laminated cylindrical panels can be enhanced with an FG-X pattern. The thermal post-buckling load-deflection curve of 6-layer (0/90/0)S and (0/90)3T panels of FG-X pattern are higher than those of 10-layer (0/90/0/90/0)S and (0/90)5T panels of FG-X pattern.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.7
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pp.429-436
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2003
This paper presents a new approach for evaluating the transmission marginal loss factors (MLFs) considering the reactive power. Generally, MLFs are represented as the sensitivity of transmission losses, which is computed from the change of the generation at reference bus by the change of the load at the arbitrary bus-i. The conventional evaluation method for MLFs uses the only H matrix, which is a part of jacobian matrix. Therefore, the MLFs computed by the existing method, don't consider the effect of the reactive power, although the transmission losses are a function of the reactive power as well as the active power. To compensate the limits of the existing method for evaluating MLFs, the power factor at the bus-i is introduced for reflecting the effect of the reactive power in the evaluation method of the MLFs. Also, MLFs calculated by the developed method are applied to energy spot markets to reflect the impacts of reactive power. This method is tested with the sample system with 5-bus, and analyzed how much MLFs have an effect on the bidding/offer price, market clearing price(MCP), and settlement in the competitive energy spot market. This paper compared the results of MLFs calculated by the existing and proposed method for the IEEE 14-bus system, and the KEPCO system.
In Part 1, we derived robust stability conditions for an LTI interconnected to time-varying nonlinear perturbations belonging to several classes of nonlinearities. These conditions were presented in terms of positive definite solutions to LMI. In this paper we address a problem of synthesizing feedback controllers for linear time-invariant systems under structured time-varying uncertainties, combined with a worst-case H$_{2}$ performance. This problem is introduced in [7, 8, 15, 35] in case of time-invariant uncertainties, where the necessary conditions involve highly coupled linear and nonlinear matrix equations. Such coupled equations are in general difficult to solve. A convex optimization approach will be employed in this synthesis problem in order to avoid solving highly coupled nonlinear matrix equations that commonly arises in multiobjective synthesis problem. Using LMI formulation, this convex optimization problem can in turn be cast as generalized eigenvalue minimization problem, where an attractive algorithm based on the method of centers has been recently introduced to find its solution [30, 361. In the present paper we will restrict our discussion to state feedback case with Popov multipliers. A more general case of output feedback and other types of multipliers will be addressed in a future paper.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.6
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pp.547-553
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2006
This paper studies digital control of biodynamic model of HIV-1 via intelligent digital redesign (IDR). The purpose of the IDR is to develop an equivalent digital fuzzy controller maintaining the satisfactory performance of an existing continuous-time fuzzy controller in the sense of the state-matching. Some conditions for the stability as well as the global state-matching are provided.. They are given by the form of the linear matrix inequalities (LMIs) and thereby easily tractable by the convex optimization techniques. The main features of the proposed method are that 1) the generalized control scheme is provided for the multirate as well as the single-rate digital controllers; 2) a new compensated block-pulse function method is applied to closely match the states of the continuous-time and the sampled-data fuzzy systems in the discrete-time domain; 3) the two-step procedure of IDR is presented to prevent the performance degradation caused by the additional stability conditions. The applicability of the proposed approach is shown through the biodynamic model of HIV-1.
In this paper, a Kalman filter-based sensor fusion filter that measures posture by calibrating and combining information obtained from acceleration and gyro sensors was proposed. Recent advancements in sensor network technology have required sensor fusion technology. In the proposed approach, the nonlinear system model of the filter is converted to a linear system model through a Jacobian matrix operation, and the measurement value predicted via Euler integration. The proposed filter was implemented at an operating frequency of 74 MHz using a Virtex-6 FPGA Board from Xilinx Inc. Further, the accuracy and reliability of the measured posture were validated by comparing the values obtained using the implemented filters with those from existing filters.
The removal of the Go Stones is a game that anyone can play through simple rules. It is not only an interesting game but also a mathematical game that requires comprehensive knowledge of several mathematical theories. Through analyzing the rules and theories of this game, students can get a new mathematical perspective and recognize something that they didn't realize as important before. Furthermore, this game is given to students as a mathematical problem unconsciously. This helps them get a mathematical approach to understanding the actual concept of the problem as well as the basic principle of the problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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