Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.20
no.4
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pp.412-418
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2011
Reliability-based Topology optimization(RBTO) is to get an optimal design satisfying uncertainties of design variables. Although RBTO based on homogenization and density distribution method has been done, RBTO based on BESO has not been reported yet. This study presents a reliability-based topology optimization(RBTO) using bi-directional evolutionary structural optimization(BESO). Topology optimization is formulated as volume minimization problem with probabilistic displacement constraint. Young's modulus, external load and thickness are considered as uncertain variables. In order to compute reliability index, four methods, i.e., RIA, PMA, SLSV and ADL(adaptive-loop), are used. Reliability-based topology optimization design process is conducted to obtain optimal topology satisfying allowable displacement and target reliability index with the above four methods, and then each result is compared with respect to numerical stability and computing time. The results of this study show that the RBTO based on BESO using the four methods can effectively be applied for topology optimization. And it was confirmed that DLSV and ADL had better numerical efficiency than SLSV. ADL and SLSV had better time cost than DLSV. Consequently, ADL method showed the best time efficiency and good numerical stability.
The clustering environment with heterogeneous workstations provides the cost effectiveness and usability for executing applications in parallel. Load balancing is considered a necessary feature for a cluster of heterogeneous workstations to minimize the turnaround time. Previously, static load balancing that assigns a predetermined weight for the processing capability of each workstation, or dynamic approaches which execute a benchmark program to get relative processing capability of each workstation were proposed. The execution of the benchmark program, which has nothing to do with the application being executed, consumes the computation time and the overall turnaround time is delayed. In this paper, we present efficient methods for task distribution and task migration, based on the relative load index. We designed and implemented a load balancing system for the clustering environment with heterogeneous workstations. Turnaround times of our methods and the round-robin approach, as well as the load balancing method using a benchmark program, were compared. The experimental results show that our methods outperform all the other methods that we compared.
It is general that the impact of supply chain risk spread out to the whole network along the connected structure. Due to the risk propagation the probability to exposure a certain risk is affected by not only the characteristics of each risk factor but also network structure. It means that the structural connectivity among vertices should be considered while designing supply chain network in order to minimize disruption cost. In this research, the betweenness centrality has been utilized to quantitatively assess the structural vulnerability. The betweenness centrality is interpreted as the index which can express both the probability of risk occurrence and propagation of risk impact. With the structural vulnerability index, it is possible to compare the stability of each alternative supply chain structure and choose the better one.
Control strategy and corresponding parameters have significant impacts on the overall technical and economic characteristics of composite energy storage systems (CESS). A better control strategy and optimized control parameters can be used to improve the economic and technical characteristics of CESS, and determine the maximum power and stored energy capacity of CESS. A novel coordinated control strategy is proposed considering the coordination of various energy storage systems in CESS. To describe the degree of coordination, a new index, i.e. state of charge coordinated response margin of supercapacitor energy storage system, is presented. Based on the proposed control strategy and index, an optimization model was formulated to minimize the total equivalent cost in a given period for two purposes. The one is to obtain optimal control parameters of an existing CESS, and the other is to obtain the integrated optimal results of control parameters, maximum power and stored energy capacity for CESS in a given period. Case studies indicate that the developed index, control strategy and optimization model can be extensively applied to optimize the economic and technical characteristics of CESS. In addition, impacts of control parameters are discussed in detail.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.19
no.4
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pp.611-634
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2017
In rapid urbanization, demand for utility tunnel increases more, and tunnel boring machine (TBM) has been used widely. Prediction of TBM penetration rate is important for proper estimation of construction period and cost. Although there are several methods, such as NTNU model and CSM model that require many input parameters, fundamental understanding on correlations between rock properties and TBM penetration rate is critical. In this study, we explored the brittleness indices of hard rocks according to various definitions, and the correlations between the brittleness indices and the TBM penentration rates.
Previous studies provided that limiting the number of services provided in hospital had influences in decreasing cost in delivering medical services. Hospitals could have positive effects on their profit by concentrating small number of services which they have comparative advantages. This study purposed to analyze the relationship between the concentration status of hospitals and medical charge for inpatients. National Inpatient sample data provided by the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) for three years, 2009 to 2011 was used to compute the three concentration indices (Information Theory Index (ITI), Internal Herfindahl Index (IHI), and number of distinct Diagnosis-Related Groups (DRGs) treated) and total medical charge per inpatient case in each year. It was also used to select the control variables such as bed size, number of doctors per 100 beds, and locations. The ordinary least square regression models were developed and tested for hospital and general hospitals separately. The results showed that the total medical charge per inpatient case was significantly differed depending on the concentration indices, and there were positive relationships in ITI and IHI. The number of distinct DRGs had different directions in regression coefficients depending on the locations and hospital types. Hospitals had larger absolute standardized regression coefficients compare to those of general hospitals. However, their effects could be varied by the hospital types, number of doctors, and locations. It seems that hospitals have more influences on medical charges by concentrating their services than general hospitals. Study results provide knowledges to hospital administrators that concentration strategy can positive influences on the performance of small size hospitals.
MapReduce provides high levels of system scalability and fault tolerance for large-size data processing. A MapReduce-based k-nearest-neighbor(k-NN) join algorithm seeks to produce the k nearest-neighbors of each point of a dataset from another dataset. The algorithm has been considered important in bigdata analysis. However, the existing k-NN join query-processing algorithm suffers from a high index-construction cost that makes it unsuitable for the processing of bigdata. To solve the corresponding problems, we propose a new grid-based, k-NN join query-processing algorithm. Our algorithm retrieves only the neighboring data from a query cell and sends them to each MapReduce task, making it possible to improve the overhead data transmission and computation. Our performance analysis shows that our algorithm outperforms the existing scheme by up to seven-fold in terms of the query-processing time, while also achieving high extent of query-result accuracy.
Recent applications on continuous queries on moving objects are extended quickly to various parts. These applications need not only 2-dimensional space data but also high-dimensional space data. If we use previous index for overlapped continuous range queries on high-dimensional space data, as the number of continuous range queries on a large number of moving objects becomes larger, their performance degrades significantly. We focus on stationary queries, non-exponential increase of storage cost and efficient processing time for large data sets. In this paper, to solve these problems, we present a novel query indexing method, denoted as PAB(Projected Attribute Bit)-based query index. We transfer information of high-dimensional continuous range query on each axis into one-dimensional bit lists by projecting technique. Also proposed query index supports incremental update for efficient query processing. Through various experiments, we show that our method outperforms the CES(containment-encoded squares)-based indexing method which is one of the most recent research.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.2
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pp.55-60
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2009
By applying NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and TCT(Tasseled-Cap Transformation) image algorithm on the basis of KOMSAP-2 MSC(Multi Spectral Camera) image(Jun. 12, 2007) for Naenam-myeon, Gyeongju city in this study, DN distribution map was drawn up. Discrimination analysis of image algorithm for the accuracy improvement of forest type classification was conducted through the comparative analysis between the distribution maps of NDVI and TCT DN, and forest field surveying data, and finally, the accuracy of the forest type classification was verified through the overlay analysis with the forest field surveying data. Through this study, it is thought that low cost and high efficiency will be able to be expected in the process of the examination for the automation practicality of the forest type classification and of the production of the accurate forest type classification map by using KOMPSAT-2 MSC image.
Pafitanis, Georgios;Serrar, Yasmine;Raveendran, Maria;Ghanem, Ali;Myers, Simon
Archives of Plastic Surgery
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v.44
no.4
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pp.293-300
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2017
Background Simulation training is becoming an increasingly important component of skills acquisition in surgical specialties, including Plastic Surgery. Non-living simulation models have an established place in Plastic Surgical microsurgery training, and support the principles of replacement, reduction and refinement of animal use. A more sophisticated version of the basic chicken thigh microsurgery model has been developed to include dissection of a type 1-muscle flap and is described and validated here. Methods A step-by-step dissection guide on how to perform the chicken thigh adductor profundus free muscle flap is demonstrated. Forty trainees performed the novel simulation muscle flap on the last day of a 5-day microsurgery course. Pre- and post-course microvascular anastomosis assessment, along with micro dissection and end product (anastomosis lapse index) assessment, demonstrated skills acquisition. Results The average time to dissect the flap by novice trainees was $82{\pm}24$ minutes, by core trainees $90{\pm}24$ minutes, and by higher trainees $64{\pm}21$ minutes (P=0.013). There was a statistically significant difference in the time to complete the anastomosis between the three levels of training (P=0.001) and there was a significant decrease in the time taken to perform the anastomosis following course completion (P<0.001). Anastomosis lapse index scores improved for all cohorts with post-test average anastomosis lapse index score of $3{\pm}1.4$ (P<0.001). Conclusions The novel chicken thigh adductor profundus free muscle flap model demonstrates face and construct validity for the introduction of the principles of free tissue transfer. The low cost, constant, and reproducible anatomy makes this simulation model a recommended addition to any microsurgical training curriculum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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