In recent years, the need for optimal design of structures under time-history loading aroused great attention in researchers. The main problem in this field is the extremely high computational demand of time-history analyses, which may convert the solution algorithm to an illogical one. In this paper, a new framework is developed to solve the size optimization problem of steel truss structures subjected to ground motions. In order to solve this problem, the covariance matrix adaptation evolution strategy algorithm is employed for the optimization procedure, while a generalized regression neural network is utilized as a meta-model for fitness approximation. Moreover, the computational cost of time-history analysis is decreased through a wavelet analysis. Capability and efficiency of the proposed framework is investigated via two design examples, comprising of a tower truss and a footbridge truss.
During the past two decades, a lot of researches have been done on the synthesis of grassroot heat exchanger networks(HEN). However, few have been dedicated to retrofit of existing heat exchanger networks, which usually use more amount of utilities (i.e. steam and/or cooling water) than the minimum requirements. This excess gives motivation of trades-off between energy saving and rearranging investment. In this paper, an algorithmic-evolutionary synthesis procedure for retrofitting heat exchanger networks is proposed. It consists of two stages. First, after the amount of maximum energy recovery(MER) is computed, a grass-root network featuring minimum number of units(MNU) is synthesized. In this stage, a systematic procedure of synthesizing MNU networks is presented. It is based upon the concept of pinch, from which networks are synthesized in a logical way by the heuristics verified by the pinch technology. In the second stage, since an initial feasible network is synthesized based on the pre-analysis result of MER and must-matches, an assignment problem between new and existing units is solved to minimize total required additional areas. After the existing units are assigned, the network can be improved by switching some units. For this purpose, an improvement problem is formulated and solved to utilize the areas of existing units as much as possible. An example is used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5392-5418
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2017
The primary aim of this paper is to propose a non-linear regression based technique for mapping different network Quality of Service (QoS) factors to an integrated end-user Quality of Experience (QoE) or Mean Opinion Score (MOS) value for an online video streaming service on a mobile phone. We use six network QoS factors for finding out the user QoE. The contribution of this paper is threefold. First, we investigate the impact of the network QoS factors on the perceived video quality. Next, we perform an individual mapping of the significant network QoS parameters obtained in stage 1 to the user QoE based upon a non-linear regression method. The optimal QoS to QoE mapping function is chosen based upon a decision variable. In the final stage, we evaluate the integrated QoE of the system by taking the combined effect of all the QoS factors considered. Extensive subjective tests comprising of over 50 people across a wide variety of video contents encoded with H.265/HEVC and VP9 codec have been conducted in order to gather the actual MOS data for the purpose of QoS to QoE mapping. Our proposed hybrid model has been validated against unseen data and reveals good prediction accuracy.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.1
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pp.42-48
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2008
The architecture of WSN based Vehicle Speed Measurement System is presented in this paper from Telematics Sensor Network(TSN) to Management System. To verify the feasibility of the system, we implemented the vehicle speed measurement system and evaluated the accuracy of velocity measured by the system in our testbed, an old highway located near Kyungbu highway. The system performed over 95% of accuracy at 80kmph from the measurement. In addition, the battery life time of the sensor node was evaluated by simulation analysis with real measured current consumption profiles. Assuming the maximum average daily traffic in 2005, the battery life time is expected to be over 1.6 year from the simulation result.
Weighted network link prediction is a challenge issue in complex network analysis. Unsupervised methods based on local structure are widely used to handle the predictive task. However, the results are still far from satisfied as major literatures neglect two important points: common neighbors produce different influence on potential links; weighted values associated with links in local structure are also different. In this paper, we adapt an effective link prediction model-local naive Bayes model into a weighted scenario to address this issue. Correspondingly, we propose a weighted local naive Bayes (WLNB) probabilistic link prediction framework. The main contribution here is that a weighted cluster coefficient has been incorporated, allowing our model to inference the weighted contribution in the predicting stage. In addition, WLNB can extensively be applied to several classic similarity metrics. We evaluate WLNB on different kinds of real-world weighted datasets. Experimental results show that our proposed approach performs better (by AUC and Prec) than several alternative methods for link prediction in weighted complex networks.
Current software cost estimation models, such as the 1951 COCOMO, its 1987 Ada COCOMO update, is composed of nonlinear models, such as product attributes, computer attributes, personnel attributes, project attributes, effort-multiplier cost drivers, and have been experiencing increasing difficulties in estimating the costs of software developed to new lift cycle processes and capabilities. The COCOMO II is developed fur new forms against the current software cost estimation models. This paper provides a case-based analysis result of the cost driver in the software cost models, such as COCOMO and COCOMO 2.0 by fuzzy and neural network.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2006.10a
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pp.223-229
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2006
This paper compares and analyzes the capabilities and application characteristic between the shipborne AIS and ARPA Radar. AIS base station and VTS Radar, give a brief introduction of the AIS base station network's building and application in China, and give a discussion on the information fusion and technology integrated of ATS and ARPA Radar, AIS base station network and VTS Radar.
Tracing an evolutionary technological trajectory in the macroscopic viewpoint is useful for technology policy, but not for corporate technology and intellectual property strategy. Tackling this issue, recent bibliometric studies using patents and papers have made efforts to identify more specific and detailed technological trajectory. However, these studies cannot go beyond simple description of the past trajectory. Also, identification of technology fusion and evolution relies on experts judgments. We suggest a way of identifying microscopic evolutionary technological trajectories by combining patent citation network analysis with dynamic technology tree. Also, using new indicators of generality, diversity and novelty, we can detect key technologies that can be a starting point of next generation technology and derivative technology. HVDC(High Voltage DC transmission) system technology is exemplified.
In this paper, we propose an efficient and simple fair queuing algorithm, called new starting potential fair queuing (NSPFQ), which has O(1) complexity for virtual time computation and also has good delay and fairness properties. NSPFQ introduces a simpler virtual time recalibration method as it follows a rate-proportional property. The NSPFQ algorithm recalibrates the system virtual time to the minimum virtual start time among all possible virtual start times for head-of-line packets in backlogged sessions. Through analysis and simulation, we show that the proposed algorithm has good delay and fairness properties. We also propose a hardware implementation framework for the scheduling algorithm.
This paper presents the design methodology of digital fuzzy controller(DFC) for the systems with time-delay. We propose the fuzzy feedback controller whose output is delayed with unit sampling period and predicted. The analysis and the design problem considering time-delay become easy because the proposed controller is syncronized with the sampling time. The stabilization problem of the digital fuzzy system with time-delay is solved by linear matrix inequality(LMI) theory. Convex optimization techniques are utilized to solve the stable feedback gains and a common Lyapunov function for designed fuzzy control system. To show the effectiveness the proposed control scheme, the network control example is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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