International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.39-46
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2019
Human mobility estimation plays a key factor in a lot of promising applications including location-based recommendation systems, urban planning, and disease outbreak control. We study the human mobility estimation problem in the case where recent locations of a person-of-interest are unknown. Since matrix decomposition is used to perform latent semantic analysis of multi-dimensional data, we propose a human location estimation algorithm based on matrix factorization to reconstruct the human movement patterns through the use of information of persons with correlated movements. Specifically, the optimization problem which minimizes the difference between the reconstructed and actual movement data is first formulated. Then, the gradient descent algorithm is applied to adjust parameters which contribute to reconstructed mobility data. The experiment results show that the proposed framework can be used for the prediction of human location and achieves higher predictive accuracy than a baseline model.
A multi-level design synthesis (MLDA) algorithm for efficiently optimizing orthotropic steel deck bridges is proposed in the paper, because it is usually very difficult to optimize orthotropic steel deck bridges using a conventional single-level (CSL) algorithn since the bridges have a large number of members and show complex structural behaviors. In the proposed MLDS algorithms a coordination method is introduced to divide the bridges into main girders and orthotropic steel decks and decomposition method is also used to reduce the number of design variables of the decks for system level optimization. For efficient optimization of the bridges the MLDS algorithm incorporates the crucial approximation techliques such as constraints deletion and stress reanalysis. The constraint deletion technique for deflection is found to be very useful for the optimization problem of the bridges, since a deflection constraint is usually inactive in the design. Considering the complex system of the bridges, the proposed the efficient stress reanalysis technique may prove to be a very effective method, since it does not require expensive design sensitivity analyses. The applicability and robustness of the MLDS algorithm is demonstrated using various numerical examples and compared with other algorithm presently available so far.
암모니아 처리용 플라즈마 스크러버 공정 최적화 연구를 수행하였다. 여러 반도체공정 중 확산과 이온주입공정에서는 불가피하게 부산물로서 암모니아가 배출되며, 따라서 효율적인 건식처리공정기술이 필요하다. 플라즈마 처리공정은 연소공정에서 배출되는 NOx가 발생하지 않으며, 촉매공정에서 나타나는 비활성문제가 없다. 그러나 전기에너지를 사용하기 때문에 실제 적용을 위한 최적화 연구가 필요하며, 본 연구에서는 공정 최적화를 위한 해결책으로 회전아크 반응기의 모드제어에 대한 연구를 수행하였다. 기존 회전아크 반응기에 대한 스케일 업 및 그에 대한 모드 매핑을 수행하였다. 설계 반응기를 이용하여 암모니아 분해특성을 평가하였고, 최적화 설계가 가능한 것으로 나타났다. 또한 열교환기를 포함한 전체 스케일의 스크러버 실험에서 암모니아 분해공정이 보다 안정적이고, 효율적인 것으로 나타났다.
This paper deals with MCMBPC(Multivariable Constrained Model Based Predictive Controller) for nonlinear boiler system with noise and disturbance. MCMBPC is designed by linear state space model obtained from some operating point of nonlinear boiler system and Kalman filter is used to estimate the state with noise and disturbance. The solution of optimization of the cost function constrained on input and/or output variables is achieved using quadratic programming, viz. singular value decomposition (SVD). The controller designed is shown to have excellent tracking performance via simulation applied to nonlinear dynamic drum boiler turbine model for 16OMW unit.
This paper is concerned with the problem of designing a guaranteed cost state feedback controller for singular systems with time-varying delays. The sufficient condition for the existence of a guaranteed cost controller, the controller design method, and the optimization problem to get the upper bound of guaranteed cost function are proposed by LMI(linear matrix inequality), singular value decomposition, Schur complements, and change of variables. Since the obtained sufficient conditions can be changed to LMI form, all solutions including controller gain and upper bound of guaranteed cost function can be obtained simultaneously.
We consider a hybrid combiner design for downlink massive multiple-input multiple-output systems when there is residual inter-user interference and each user is equipped with a limited number of radio frequency (RF) chains (less than the number of receive antennas). We propose a hybrid combiner that minimizes the mean-squared error (MSE) between the information symbols and the ones estimated with a constant amplitude constraint on the RF combiner. In the proposed scheme, an iterative alternating optimization method is utilized. At each iteration, one of the analog RF and digital baseband combining matrices is updated to minimize the MSE by fixing the other matrix without considering the constant amplitude constraint. Then, the other matrix is updated by changing the roles of the two matrices. Each element in the RF combining matrix is obtained from the phase component of the solution matrix of the optimization problem for the RF combining matrix. Simulation results show that the proposed scheme performs better than conventional matrix-decomposition schemes.
A new quadratic response surface modeling method is presented. In this method, the incomplete small composite design (ISCD) is newly proposed to .educe the number of experimental runs than that of the SCD. Unlike the SCD, the proposed ISCD always gives a unique design assessed on the number of factors, although it may induce the rank-deficiency in the normal equation. Thus, the singular value decomposition (SVD) is employed to solve the normal equation. Then, the duality theory is used to newly develop the conservative least squares fitting (CONFIT) method. This can directly control the ever- or the under-estimation behavior of the approximate functions. Finally, the performance of CONFIT is numerically shown by comparing its'conservativeness with that of conventional fitting method. Also, optimizing one practical design problem numerically shows the effectiveness of the sequential approximate optimization (SAO) combined with the proposed ISCD and CONFIT.
In this paper, we examine the fundamental performance of image coding schemes based on multipulse model. First, we introduce several kinds of pulse search methods (i.e., correlation method, pulse overlap search method and pulse amplitude optimization method) for the model. These pulse search methods are derived from auto-correlation function of impulse responses and cross-correlation function between host signals and impulse responses. Next, we explain the basic procedure of multipulse image coding scheme, which uses the above pulse search methods in order to encode the high frequency component of an original image. Finally, by means of computer simulation for some test images, we examine the PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) and computational complexity of these methods.
Structural optimization often requires the evaluation of design sensitivities. The Semi Analytic Method(SAM) fur computing sensitivity is popular in shape optimization because this method has several advantages. But when relatively large rigid body motions are identified for individual elements. the SAM shows severe inaccuracy. In this study, the improvement of design sensitivities corresponding to the rigid body mode is evaluated by exact differentiation of the rigid body modes. Moreover. the error of the SAM caused by numerical difference scheme is alleviated by using a series approximation for the sensitivity derivatives and considering the higher order terms. Finally the present study shows that the refined SAM including the iterative method improves the results of sensitivity analysis in dynamic problems.
This study considers a joint congestion control, routing and power control for energy-constrained wireless networks. A mathematical model is introduced which includes maximization of network utility, maximization of network lifetime, and trade-off between network utility and network lifetime. The framework would maximize the overall throughput of the network where the overall throughput depends on the data flow rates which in turn is dependent on the link capacities. The link capacity on the other hand is a function of transmit power levels and link Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio (SINR) which makes the power allocation problem inherently difficult to solve. Using dual decomposition techniques, subgradient method, and logarithmic transformations, a joint algorithm for rate and power allocation problems was formulated. Numerical examples for each optimization problem were also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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