• 동력기계공학회지
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• 제14권4호
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• pp.43-49
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• 2010

In the present study, optimization of throttle margin for high pressure turbine to be retrofitted or partially modified for power uprating or life extension in nuclear power plant, has been performed to increase the electrical output. Throttle margin for high pressure turbine is required to maintain all the time the rated power by opening more of governor valves whenever inlet pressure is decreased due to the tube plugging of steam generator. If throttle margin of high pressure turbine is too much compared to remaining lifetime, loss of electrical output due to pressure drop of governor valves is inevitable. On the contrary, if it is too little, the rated power operation can not be accomplished when inlet pressure of high pressure turbine is dropped after many years operation. So, throttle margin for high pressure turbine in nuclear power plant is compromised considering for the degradation of steam generator, governor valve capacity, manufacturing tolerance of high pressure turbine, future plan of power uprating, and remaining lifetime of power plant.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.97-114
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• 2022

Interest is increasing in electrocardiogram (ECG) signal analysis for embedded devices, creating the need to develop an algorithm suitable for a low-power, low-memory embedded device. Linear approximation of the ECG signal facilitates the detection of fiducial points by expressing the signal as a small number of vertices. However, dynamic programming, a global optimization method used for linear approximation, has the disadvantage of high complexity using memoization. In this paper, the calculation area and memory usage are improved using a linear approximated template. The proposed algorithm reduces the calculation area required for dynamic programming through local optimization around the vertices of the template. In addition, it minimizes the storage space required by expressing the time information using the error from the vertices of the template, which is more compact than the time difference between vertices. When the length of the signal is L, the number of vertices is N, and the margin tolerance is M, the spatial complexity improves from O(NL) to O(NM). In our experiment, the linear approximation processing time was 12.45 times faster, from 18.18 ms to 1.46 ms on average, for each beat. The quality distribution of the percentage root mean square difference confirms that the proposed algorithm is a stable approximation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1258-1275
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• 2023

Cloud computing is a new technology that has adapted to the traditional way of service providing. Service providers are responsible for managing the allocation of resources. Selecting suitable containers and bandwidth for job scheduling has been a challenging task for the service providers. There are several existing systems that have introduced many algorithms for resource allocation. To overcome these challenges, the proposed system introduces an Optimized Task Scheduling Algorithm with Deep Learning (OTS-DL). When a job is assigned to a Cloud Service Provider (CSP), the containers are allocated automatically. The article segregates the containers as' Long-Term Container (LTC)' and 'Short-Term Container (STC)' for resource allocation. The system leverages an 'Optimized Task Scheduling Algorithm' to maximize the resource utilisation that initially inquires for micro-task and macro-task dependencies. The bottleneck task is chosen and acted upon accordingly. Further, the system initializes a 'Deep Learning' (DL) for implementing all the progressive steps of job scheduling in the cloud. Further, to overcome container attacks and errors, the system formulates a Container Convergence (Fault Tolerance) theory with high-level security. The results demonstrate that the used optimization algorithm is more effective for implementing a complete resource allocation and solving the large-scale optimization problem of resource allocation and security issues.

• KSBB Journal
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• 제21권2호
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• pp.79-84
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• 2006

본 연구에서는 Corynebacterium glutamicum I 균주에 salt tolerance를 도입하여 L-lysine 생산량을 증가시키고자 하였다. I 균주를 이용하여 mutagenesis를 수행한 후 모균주가 생장하는 못하는 9%의 NaCl이 포함된 배지에서 빠르게 생장하는 C14-49-3-15-7-3-20 균주를 선별하였다. flask 배양으로 L-lysine 생산을 조사한 결과 모균주 I의 경우 L-lysine 농도가 53.3 g/L, 수율이 51.6%인 반면 변이주 C14-49-3-15-7-3-20의 경우에는 L-lysine 농도 61.2 g/L, 수율 61.0%로 나타났다. 그리고 5 L 발효조에서 유가식 배양법으로 배양하여 L-lysine 생산량을 조사하였다. 그 결과 모균주는 113.0 g/L의 L-lysine을 생산하였고 수율은 41.8%이었다. 하지만 변이주의 경우에는 $33^{\circ}C$로 유지하여 배양한 후 PCV가 7.5%가 되는 시점에 배양 온도를 $35^{\circ}C$로 올려주고 배양하였을 때 L-lysine 생산량이 130.6 g/L, 수율이 48.6%로 모균주보다 많은 양의 L-lysine을 생산하였다. L-lysine 생산과 균주의 생장에 대한 osmotic pressure의 영향을 조사하기 위해 변이주 C14-49-3-15-7-3-20을 고농도의 NaCl과 당이 포함되어 있는 배지에 각각 배양하여 균체 생장 및 L-lysine 생산량을 조사하였다. 그 결과 모균주는 균체 생장이 느리고 생산량도 낮은 반면 변이주 C14-49-3-15-7-3-20의 경우에는 균체 생장 정도가 높고 생산량도 모균주보다 높았다. 그리고 2%의 NaCl이 포함되어 있는 배지에 osmoprotectant 를 첨가하였을 경우 모균주는 균체 생장 및 L-lysine 생산량이 높아졌다. 하지만 C14-49-3-15-7-3-20 균주의 경우에는 proline의 영향을 받지 않았다. 이러한 결과로 Corynebacterium glutamicum 균주에 salt tolerance를 도입하면 L-lysine 생산성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권6호
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• pp.649-653
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• 2014

대부분의 신뢰성 기반 최적설계는 최적설계 과정에서 설계점이 이동함에도 불구하고 설계변수의 불확실성은 변하지 않는다. 하지만 실제 문제에서 설계변수의 값에 따라 불확실성이 변하는 경우가 있다. 예를 들어 철판의 두께가 설계변수이고, 철판의 제작공차가 불확실성인 경우, 철판의 두께에 따라 철판의 제작공차가 달라지기 때문에 설계변수의 값에 따라 그 값의 불확실성이 변한다. 본 연구에서는 설계변수의 값에 따라 불확실성이 변하는 것을 변동 불확실성으로 정의하고, 이를 신뢰성 기반 최적설계에 적용하는 변동 불확실성을 고려한 신뢰성 기반 최적설계 기법을 제안한다. 수학예제에서 변동 불확실성을 고려하지 않은 신뢰성 기반 최적설계와 변동 불확실성을 고려한 신뢰성 기반 최적설계의 비교를 통해 제안한 방법의 필요성을 확인한다. 또한 엔진 크래들의 변동 불확실성을 고려한 신뢰성 기반 최적설계를 통해 제안한 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.29-34
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• 2017

본 논문에서는 압연 공정을 통해 리드용 와이어를 생산할 때 생산성을 향상시키기 위해 와이어의 직진 속도를 증가시키는 방법을 연구했다. 직진 속도를 증가시킬 때 가장 중요한 점은 와이어가 원래의 목적을 바르게 수행할 수 있는 것이다. 즉, 와이어의 직진 속도가 증가함과 동시에 균열이 발생하지 않으며, 치수 공차를 만족시켜야 한다. 하지만 와이어의 직진속도를 증가시키게 되면 기존의 압하량 보다 더 큰 수치를 주어야 하고 이는 와이어에 보다 큰 손상을 주어 표면에 무리를 주게 된다. 따라서 기존의 2단계 평압연 공정을 통해 생산되었던 와이어의 필요스펙을 충족시키면서 생산성 향상까지 도모할 수 있는 3단계 평압연 공정에 관해 연구하였다. 본 연구에서는 3단계 평압연 롤러의 압하량만을 변수로 가정하고 다른 조건은 현장 조건과 일치시킨다. 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIANO (Process Integration, Design and Optimization)를 통해 지정한 변수 3가지를 조작하면서 실험점을 분포하고 이를 바탕으로 최적설계를 진행하여 와이어의 생산성을 향상시킴과 동시에 필요 스펙인 최대 응력의 최소화가 가능하도록 설계되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.120-127
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• 2011

체크포인트 기법은 실시간 시스템의 내고장성을 구현하는 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 확률 최적화를 이용하여 체크 포인트 구간을 결정하는 기법을 제시한다. 본 논문에서 다루는 실시간 시스템은 멀티 태스크(multi-task)들로 구성되며 Poisson 분포를 가지는 과도 고장이 발생한다. 또 멀티 태스크들은 비선점형 Rate Monotonic 알고리듬으로 스케줄링된다. 이번 연구에서는 멀티 태스크들의 수행 성공 확률을 체크포인트 삽입 개수로 표현하는 최적화 문제를 설정하고 이 확률값을 최대로 만드는 체크포인트 개수와 구간 길이를 구한다. 제안된 확률 계산 과정은 체크포인트 재수행 횟수에 대한 비선점형 RM 알고리듬의 스케줄링 가능성을 판별하는 방법도 포함한다. 사례 연구를 통해서 제안된 기법의 적용가능성을 입증한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권4호
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• pp.1414-1420
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• 2022

High dose rate (HDR) brachytherapy treatment planning usually involves optimization methods to deliver uniform dose to the target volume and minimize dose to the healthy tissues. Four optimizations were used to evaluate the high-risk clinical target volume (HRCTV) coverage and organ at risk (OAR). Dose-volume histogram (DVH) and dosimetric parameters were analyzed and evaluated. Better coverage was achieved with PGO (mean CI = 0.95), but there were no significant mean CI differences than GrO (p = 0.03322). Mean EQD₂ doses to HRCTV (D₉₀) were also superior for PGO with no significant mean EQD₂ doses than GrO (p = 0.9410). The mean EQD₂ doses to bladder, rectum, and sigmoid were significantly higher for NO plan than PO, GrO, and PGO. PO significantly reduced the mean EQD₂ doses to bladder, rectum, and sigmoid but compromising the conformity index to HRCTV. PGO was superior in conformity index (CI) and mean EQD₂ doses to HRCTV compared with the GrO plan but not statistically significant. The mean EQD₂ doses to the rectum by PGO plan slightly exceeded the limit from ABS recommendation (mean EQD₂ dose = 78.08 Gy EQD₂). However, PGO can shorten the treatment planning process without compromising the CI and keeping the OARs dose below the tolerance limit.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1305-1308
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• 2003

A new technique is presented to construct a predictive model of plasma etch process. This was accomplished by combining a backpropagation neural network (BPNN) and a genetic algorithm (GA). The predictive model constructed in this way is referred to as a GA-BPNN. The GA played a role of controlling training factors simultaneously. The training factors to be optimized are the hidden neuron, training tolerance, initial weight magnitude, and two gradients of bipolar sigmoid and linear functions. Each etch response was optimized separately. The proposed scheme was evaluated with a set of experimental plasma etch data. The etch process was characterized by a $2^3$ full factorial experiment. The etch responses modeled are aluminum (A1) etch rate, silica profile angle, A1 selectivity, and dc bias. Additional test data were prepared to evaluate model appropriateness. The GA-BPNN was compared to a conventional BPNN. Compared to the BPNN, the GA-BPNN demonstrated an improvement of more than 20% for all etch responses. The improvement was significant in the case of A1 etch rate.

• 한국기계가공학회지
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• 제5권2호
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• pp.36-41
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• 2006

This study was carried out to install the lifting force of a two hinge type stand mechanism by 6 Sigma process in advance. This unit is designed for the display device in order to enhance the ergonomics for effective height adjustment and maintenance at any preferred position. The unit will be very useful for the mechanism fabricated with coil springs and disc springs as a torque generator. The 6 Sigma process was applied to select two key factors among 7 elements to lift the head unit and to find out applicable tolerance securing the 3.4 ppm of defects as well as what deviation of lifting force we can expect between calculation and experiment at the design stage of development. The result of this study can be applied to various units for the optimization of the smooth lift.