The main objective of this paper is to develop a concrete inverse formula of the system induced by the fourth-order finite difference method for two-point boundary value problems with Robin boundary conditions. This inverse formula facilitates to make a fast algorithm for solving the problems. Our numerical results show the efficiency and accuracy of the proposed method, which is implemented by the Thomas algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.2
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pp.356-363
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2002
Transactions in real-time active databases have the notion of activeness where transactions are generated by external effects and another transaction. In this paper, we improve the real -time active concurrency control algorithm by applying Thomas' write rule and considering relationship between transactions fired by active rules. We also present the experimental results of our algorithm comparing other real-time active concurrency control algorithms. The experimental results show that our algorithm has superior performance with respect to the raio of transactions satisfying deadline.
First, we give a linear-time algorithm to find the first overlap in an arbitrary binary word. Second, we implement the algorithm in the C language and show that the number of comparisons in this algorithm is less than 31n, where n$\geq$3 is the length of the input word.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2003.11a
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pp.37-42
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2003
Development of light sources has been constantly grown after incandescent lamps had been invented by Thomas Edison. Recently, the eletrodeless lamp is introduced as a new light source of a high efficacy and long life. But, despite of such advantages, luminaires of electrodeless lamps are not widely used. It is necessary to develope the design of the luminaire together with light source development. In this paper, design algorithm of the luminaire that is adaptable to electrodeless lamp and use Genetic Algorithm as a optimization method to find luminous intensity distribution required is introduced.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.1
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pp.52-58
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2005
We have developed a Group Method of Data Handling (GMDH) type algorithm for designing multi-layered neural networks. The algorithm is general enough that it will accept any number of inputs and any sized training set. Each neuron of the resulting network is a function of two of the inputs to the layer. The equation for each of the neurons is a quadratic polynomial. Several forms of the equation are tested for each neuron to make sure that only the best equation of two inputs is kept. All possible combinations of two inputs to each layer are also tested. By carefully testing each resulting neuron, we have developed an algorithm to keep only the best neurons at each level. The algorithm's goal is to create as accurate a network as possible while minimizing the size of the network. Software was developed to train and simulate networks using our algorithm. Several applications were modeled using our software, and the result was that our algorithm succeeded in developing small, accurate, multi-layer networks.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.5
no.4
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pp.357-368
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1993
With the assumption of the diffusion dominated flow, a numerical model has been developed for undertow and turbulence structure under the breaking wave by using the $textsc{k}$-$\varepsilon$ turbulence model. Undertow is a strong mean current which moves seqwards below the level of wave trough in the surf zone. The turbulence, generated by wave breaking in the roller, spreads and dissipates downwards. The governing equations are composed of the equation of motion with the period-averaged shear stress due to waves; $textsc{k}$- and $\varepsilon$-equations with the turbulence energy Production due to wave breaking. They are discretised by the three-level fully implicit scheme, which can be solved by using Thomas algorithm. The model gives good agreements with measurements except for the station that is closest to the breaking point.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1350-1353
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1993
A fuzzy control system typically requires“tuning,”or adjuctment of the parameters defining its linguistic variables. Automating this process amounts to applying a second“metacontrol”layer to drive the controller and plant to desired performance levels. Current methods of automated tuning rely on a single crisp numeric functional to evaluate control system performance. A generalization of Box's complex algorithm allows more realistic tuning based on lexicographic aggregation of multiple ordinal scales of performance, such as effectiveness and efficiency. The method is presented and illustrated using a simple inverted pendulum control system.
Suspension bridges have the extended in plan configuration which makes them prone to dynamic events like earthquake. The longer span lead to more flexibility and slender of them. So, control systems seem to be essential in order to protect them against ground motion excitation. Tuned mass damper or in brief TMD is a passive control system that its efficiency is practically proven. Moreover, its parameters i.e. mass ratio, tuning frequency and damping ratio can be optimized in a manner providing the best performance. Meta-heuristic optimization algorithm is a powerful tool to gain this aim. In this study, TMD parameters are optimized in different-length suspension bridges in three distinct cases including 3, 4 and 5 TMDs by observer-teacher-learner based algorithm under a complete set of ground motions formed from both near-field and far-field instances. The Vincent Thomas, Tacoma Narrows and Golden Gate suspension bridges are selected for case studies as short, mean and long span ones, respectively. The results indicate that All cases of used TMDs result in response reduction and case 4TMD can be more suitable for bridges in near and far-field conditions.
Thomas Weikert;Luca Andre Noordtzij;Jens Bremerich;Bram Stieltjes;Victor Parmar;Joshy Cyriac;Gregor Sommer;Alexander Walter Sauter
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.7
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pp.891-899
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2020
Objective: To assess the diagnostic performance of a deep learning-based algorithm for automated detection of acute and chronic rib fractures on whole-body trauma CT. Materials and Methods: We retrospectively identified all whole-body trauma CT scans referred from the emergency department of our hospital from January to December 2018 (n = 511). Scans were categorized as positive (n = 159) or negative (n = 352) for rib fractures according to the clinically approved written CT reports, which served as the index test. The bone kernel series (1.5-mm slice thickness) served as an input for a detection prototype algorithm trained to detect both acute and chronic rib fractures based on a deep convolutional neural network. It had previously been trained on an independent sample from eight other institutions (n = 11455). Results: All CTs except one were successfully processed (510/511). The algorithm achieved a sensitivity of 87.4% and specificity of 91.5% on a per-examination level [per CT scan: rib fracture(s): yes/no]. There were 0.16 false-positives per examination (= 81/510). On a per-finding level, there were 587 true-positive findings (sensitivity: 65.7%) and 307 false-negatives. Furthermore, 97 true rib fractures were detected that were not mentioned in the written CT reports. A major factor associated with correct detection was displacement. Conclusion: We found good performance of a deep learning-based prototype algorithm detecting rib fractures on trauma CT on a per-examination level at a low rate of false-positives per case. A potential area for clinical application is its use as a screening tool to avoid false-negative radiology reports.
With the improvement of computer hardware, GPUs(Graphics Processor Units) have tremendous memory bandwidth and computation power. This leads GPUs to use in general purpose computation. Especially, GPU implementation of compute-intensive physics based simulations is actively studied. In the solution of differential equations which are base of physics simulations, tridiagonal matrix systems occur repeatedly by finite-difference approximation. From the point of view of physics based simulations, fast solution of tridiagonal matrix system is important research field. We propose a fast GPU implementation for the solution of tridiagonal matrix systems. In this paper, we implement the cyclic reduction(also known as odd-even reduction) algorithm which is a popular choice for vector processors. We obtained a considerable performance improvement for solving tridiagonal matrix systems over Thomas method and conjugate gradient method. Thomas method is well known as a method for solving tridiagonal matrix systems on CPU and conjugate gradient method has shown good results on GPU. We experimented our proposed method by applying it to heat conduction, advection-diffusion, and shallow water simulations. The results of these simulations have shown a remarkable performance of over 35 frame-per-second on the 1024x1024 grid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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