International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.2
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pp.88-93
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2024
The main problem with existing edge detection techniques is that they have many limitations in detecting edges for complex and diverse images that exist in the real world. This is because only edges of a defined shape are discovered based on an accurate definition of the edge. One of the methods to solve this problem is the cost minimization method. In the cost minimization method, cost elements and cost functions are defined and used. The cost function calculates the cost for the candidate edge model generated according to the candidate edge generation strategy, and if the cost is found to be satisfactory, the candidate edge model becomes the edge for the image. In this study, we proposed an enhanced candidate edge generation strategy to discover edges for more diverse types of images in order to improve the shortcoming of the cost minimization method, which is that it only discovers edges of a defined type. As a result, improved edge detection results were confirmed.
In this paper, proposed a multi-channel charging control strategy for electric vehicle. This control strategy can adjust the charging power according to the calculated state-of-charge (SOC). Electric vehicle (EV) charging system using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed. A stochastic optimization algorithm technique such as PSO in the time-of-use (TOU) price used for the energy cost minimization. Simulation results show that the energy cost can be reduced using proposed method.
Existing edge discovery techniques only found edges of defined shapes based on precise definitions of edges. Therefore, there are many limitations in finding edges for images of complex and diverse shapes that exist in the real world. A method for solving these problems and discovering various types of edges is a cost minimization method. In this method, the cost function and cost factor are defined and used. This cost function calculates the cost of the candidate edge model generated according to the candidate edge generation strategy. If a satisfactory result is obtained, the corresponding candidate edge model becomes the edge for the image. In this study, a new candidate edge generation strategy was proposed to discover edges for images of more diverse shapes in order to improve the disadvantage of only finding edges of a defined shape, which is a problem of the cost minimization method. In addition, the contents of improvement were confirmed through a simple simulation that reflected these points.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.43
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pp.139-144
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1997
The objective of this study is to establish an actual optimization strategy for the traditional multi-stage distribution system which consists of factory warehouse, central distribution warehouse, and regional distribution warehouse under the basic assumption of distribution system. A minimization algorithm of total operating cost in a multi-stage distribution system was developed by expanding the previously existing algorithm through consideration of additional transportation environment. Alternative non-linear transportation costs for the same travel distance can be applied for the multi-stage distribution system by estimating the corresponding characteristic values through the collection of the actual data representing the change of transportation circumstances.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.1
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pp.83-91
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2010
In this paper, the feasibility of the cost function having two control factors were discussed in compared to two others which has one different control factor respectively. As of the control factors, the dynamic response of a discrete system and the vibrational intensity at the reference point which is the connecting point of a discrete system to a flexible beam were controlled actively by the control force obtained from the minimization of the cost function. The method of feedforward control was employed for the control strategy. The reduction levels of the dynamic response of a discrete system and the vibrational intensity at a reference point, and also the input power induced by the control force were evaluated numerically in cases of the three different cost functions. In comparison with the results obtained from the cost functions of one control factor, which is the dynamic response or the vibrational intensity, in most cases of the cost function of two control factors the better or similar results were obtained. As a conclusion, it is surely noted that both the dynamic response and the vibrational intensity of the vibrating system be controlled up to the expected level by using the single cost function having two control factors.
The system analysis for Korean nuclear power reactor option is made on the basis of reliability, cost minimization, finite uranium resource availability and nuclear engineering manpower supply constraints. The reference reactor scenarios are developed considering the future electricity demand, nuclear share, current nuclear power plant standardization program and manufacturing capacity. The levelized power generation cost, uranium requirement and nuclear engineering professionals demand are estimated for each reference reactor scenarios and nuclear fuel cycle options from the year 1990 up to the year 2030. Based on the outcomes of the analysis, uranium resource utilization, reliability and nuclear engineering manpower requirements are sensitive to the nuclear reactor strategy and associated fuel cycle whereas the system cost is not. APWR, CANDU longrightarrow FBR strategy is to be the best option for Korea. However, APWR, CANDU longrightarrow Passive Safe Reactor(PSR)longrightarrowFBR strategy should be also considered as a contingency for growing national concerns on nuclear safety and public acceptance deterioration in the future. FBR development and establishment of related fuel cycle should be started as soon as possible considering the uranium shortage anticipated between 2007 and 2032. It should be noted that the increasing use of nuclear energy to minimize the greenhouse effects in the early 21st century would accelerate the uranium resource depletion. The study also concludes that the current level of nuclear engineering professionals employment is not sufficient until 2010 for the establishment of nuclear infrastructure.
Makespan and cost minimization are two important factors in project investment. This paper considers a multi-mode resource-constrained project scheduling problem with the objective of minimizing costs, subject to a deadline constraint. A number of studies have focused on minimizing makespan or resource availability cost with a specified deadline. This problem assumes a fixed cost for the availability of each renewable resource per period, and the project cost to be minimized is the sum of the variable cost associated with the execution mode of each activity. The presented memetic algorithm (MA) consists of three features: (1) a truncated branch and bound heuristic that serves as effective preprocessing in forming the initial population; (2) a strategy that maintains two populations, which respectively store deadline-feasible and infeasible solutions, enabling the MA to explore quality solutions in a broader resource-feasible space; (3) a repair-and-improvement local search scheme that refines each offspring and updates the two populations. The MA is tested via ProGen generated instances with problem sizes of 18, 20, and 30. The experimental results indicate that the MA performs exceptionally well in both effectiveness and efficiency using the optimal solutions or the current best solutions for the comparison standard.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.15
no.1
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pp.83-97
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1990
We consider an insured who wishes to determine his optimal reporting strategy over a given planning horizon, when he has option of reporting of not reporting his at-fault accidents. Assuming that the premium in future period is continually adjusted by the insured's loss experience, the insured would not report every loss incurred. Rather, considering the benefits and costs of each decision, the insured may want to seek a way of optimizing his interests over the planning horizon. The situation is modeled as a dynamic programming problem. We consider an insured's discounted expected cost minimization problem, where the premium increase in future period is affected by the size of the current claim. More specifically, we examine two cases ; (1) the premium increase in the next is a linear function (a constant fraction) of the current claim size; (2) the premium increase in the next period is a concave function of the current claim size. In each case, we derive the insured's optimal reporting strategy.
This study verifies whether the sustainable tax strategy provides unique information on earnings persistence and brings about the difference of value relevance of accounting information. Sustainability is measured by the 5-year coefficient of variation in cash ETR, such as in McGuire et al.(2013), which measures variability in long-term performance of tax avoidance. The value relevance of accounting information in this study is modified by the Ohlson model(1995), which explains the value of the firm by using accounting information such as net assets and net income and other non-accounting information. The samples of this study are the firms listed on the securities market from 2004 to 2015 and the final samples are 3,133 firm-year. The results of this empirical analysis show that the value relevance of accounting information increases as firms have long-term and sustainable tax strategies. Most of the prior studies on tax strategies have examined the tax minimization strategy that minimizes the tax cost. However, this study is different in that the sustainability of the tax strategy affects the value relevance of accounting information. The results of this study will be useful for the users to make decision using the value relevance of accounting information.
The voluntary agreement between industries and government on the recycling of wastes has been analysed. The agreement is one of the threatened voluntary agreements. Theoretically these agreements make it possible to fulfill recycling goals with minimized cost. It is the objective of this paper to evaluate the efficiency of the voluntary agreement on recycling wastes by examining of Nash Equilibrium. In the first place, the equilibrium of a bilateral agreement between the representative of industries (association of firms) and government will be analysed to confirm if cost minimization strategies by the association result in a sub-game perfect Nash Equilibrium. This is followed by an analysis of a multilateral agreement among the members of the association to see how the equilibrium and efficiency conditions change. We tried to find some implications that the result of the analysis casts on the environmental policy matters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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