In this paper, we propose a parametric optimization approach to simultaneously determining trip distribution, mode choice, and user-equilibrium assignment. In our model, mode choice decisions are based on a binomial logit model and passenger and cargo demands are divided into appropriate mode according to the user equilibrium minimum travel time. Underlying network consists of road and rail networks combined and mode choice available is auto, bus, truck, passenger rail, and cargo rail. We provide an equivalent convex optimization problem formulation and efficient algorithm for solving this problem. The proposed algorithm was applied to a large scale network examples derived from the National Intermodal Transportation Plan (2000-2019).
최근 라이프 스타일의 변화에도 불구하고 서점이라는 콘텐츠는 그 양태를 바꾸면서 꾸준히 우리 곁을 지키고 있다. 본고는 이런 환경에서 개인의 혁신성이 복합서점의 서비스 디자인 요인과 구전 의도에 미치는 영향을 정량적으로 실증한 연구이다. 연구자들은 개인의 혁신성이 복합서점의 서비스 디자인 요인에 영향을 줄 것으로 보았다. 또한 선행연구를 통하여 추론한 복합서점의 서비스 디자인 요인 상호간에도 상당한 인과관계가 있을 것으로 가정하였다. 나아가 매개변인으로서 이들이 내부변인인 지각된 용이성과 지각된 유용성 및 만족, 구전 의도에 영향을 줄 것이라는 가설을 제시하였고, 확장된 기술수용모델과 후기수용모델의 통합모델을 이용하여 검증하였다. 연구자들은 본 연구가 대형 유통시설 내 주요 테넌트로 주목받는 복합서점에 대하여 개발자의 입장으로 접근한 연구라는 점에서 상당한 기여가 있을 것으로 기대한다.
The network equilibrium theory is to estimate the travel choices on a transportation network when the resulting travel times and costs are one basis for the choices. Increasing use of this principle on travel assignment problem lead to develop the combined choice models including not only travel options such as mode and route, but location options like trip distribution problems. This paper, first, reviews earlier developments of variable demand network equilibrium models, combined modeles of trip distribution and assignment, and entropy constrained combined models. Then various model structures of combining travel choice models based on network equilibrium theory and entropy constraints are discussed.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.
Combined convection and radiation heat transfer in a circular tube with circumferential fins and circular disks is investigated for various operating conditions. Using a finite volume technique for steady laminar flow, the governing equations are solved in order to study the flow and temperature fields. The P- 1 approximation and the weighted sum of gray gases model (WSGGM) are used for solving the radiation transport equation. The results show that the total Nusselt number of combined convection and radiation is higher than that of pure convection. If the temperatures of the combustion gas and the wall in a tube are high, radiation becomes dominant. Therefore, it is necessary to evaluate the effect of radiation on the total heat transfer.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권3호
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pp.773-788
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2000
Statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC) are based on different strategies for processes quality improvement. SPC reduces process variability by detecting and eliminating special causes of process variation. while EPC reduces process variability by adjusting compensatory variables to keep the quality variable close to target. Recently there has been needs for a process control proceduce which combines the tow strategies. This paper considers a combined scheme which simultaneously applies SPC and EPC techniques to reduce the variation of a process. The process model under consideration is an integrated moving average(IMA) process with a step shift. The EPC part of the scheme adjusts the process back to target at every fixed monitoring intervals, which is referred to a repeated adjustment scheme. The SPC part of the scheme uses an exponentially weighted moving average(EWMA) of observed deviation from target to detect special causes. A Markov chain model is developed to relate the scheme's expected cost per unit time to the design parameters of he combined control scheme. The expected cost per unit time is composed of off-target cost, adjustment cost, monitoring cost, and false alarm cost.
This paper presents a new method that can solve the integrated problem of combined location routing and inventory problem (CLRIP) efficiently. The CLRIP is used to establish facilities from several candidate depots, to find the optimal set of vehicle routes, and to determine the inventory policy in order to minimize the total system cost. We propose a mathematical model for the CLRIP with budget constrained. Because this model is a nonpolynomial (NP) problem, we propose a endosymbiotic evolutionary algorithm (EEA) which is a kind of symbiotic evolutionary algorithm (SEA). The heuristic method is used to obtaining the initial solutions for the EEA. The experimental results show that EEA perform very well compared to the existing heuristic methods with considering inventory control decisions.
Many load modeling concepts have been proposed in the past. Efforts of load modeling may be summarized into three approaches ; the first one is to find an aggregation of various different load components scattered and distributed in an area. The second one is to find parameters to represent load from field tests, if any. And the third one is how to present the load of motor components could be represented. This paper proposes a system identification of combined load modeling to cover the second approach. In this paper, an improved method of system identification is suggested for the combined load model (dynamic and static load model) in which parameters of the equivalent induction motor. polynomial type load and their compositions.
The important requirement for microgrid operation is to meet the balance between supply and demand. To meet, Combined Heat and Power (CHP) generation should be considered in microgrid scheduling. CHP generation is economical on the side of a consumer because it products heat and power. Therefore, it is high efficient. This paper presents a mathematical model for optimal microgrid operation including CHP generation using the optimal ratio of heat and power due to demand. The objective function and constraints are modeled by linear program (LP). Through the case study, the validation of the proposed model is shown.
A combined convective heat transfer study for non-Newtonian fluids was experimentally performed in uniformly heated horizontal tubes with laminar flow in the thermal entry region. Velocity profiles were fully developed at the entrance of the heated sections in the tubes. Aqueous solutions of sodium carboxymethylcellulose(CMC ) were used; their behavior showed a reasonably good fit into the power-law model, .tau.=K.gamma.$^{n}$ . The test sections were made of copper with inside diameters of 3.23 cm and 5.042 cm and lengths of approximately 300 cm. Most experimental runs displayed noticeable secondary flows caused by buoyancy ; when present, secondary flows caused significant increase in the rate of heat transfer over the purely forced-convection case. A correlation, which relates the rate of heat transfer for flows with temperature-dependent properties, free convection effects, and non-newtonian effects, was suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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