The concepts of graph theory are applied to model and analyze dynamics of computer networks, biochemical networks and, semantics of social networks. The analysis of dynamics of complex networks is important in order to determine the stability and performance of networked systems. The analysis of non-stationary and nonlinear complex networks requires the applications of ordinary differential equations (ODE). However, the process of resolving input excitation to the dynamic non-stationary networks is difficult without involving external functions. This paper proposes an analytical formulation for generating solutions of nonlinear network ODE systems with functional decomposition. Furthermore, the input excitations are analytically resolved in linearized dynamic networks. The stability condition of dynamic networks is determined. The proposed analytical framework is generalized in nature and does not require any domain or range constraints.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.329-340
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1999
We consider a Bayesian forcasting method for the analysis of repeated surveys. It is assumed that the parameters of the superpopulation model at each time follow a stochastic model. We propose Bayesian prediction procedures for the finite population total under multiprocess dynamic generalized linear models. The multiprocess dynamic model offers a powerful framework for the modelling and analysis of time series which are subject to a abrupt changes in pattern. Some numerical studies are provided to illustrate the behavior of the proposed predictors.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.55
no.5
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pp.185-190
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2006
The security analysis relates to the ability of the electric systems to survive sudden disturbances such as electric short circuits or unanticipated loss of system elements. It is composed of both steady state and dynamic security analyses, which are not two separate issues but should be considered together. In steady state security analysis including voltage security analysis, the analysis checks that the system is operated within security limits by OPF (optimal power flow) after the transition of a new operating point. On the other hand, dynamic security analysis deals that the transition will lead to an acceptable operating condition. Transient stability, which is the ability of power systems to maintain synchronism when subjected to a large disturbance, is a principal component in dynamic security analysis. Usually any loss of synchronism will cause additional outages. They make the present steady state analysis of the post-contingency condition inadequate for unstable cases. This is the reason of the need for dynamics of systems. Probabilistic criterion can be used to recognize the probabilistic nature of system components and shows the possibility of system security. A comprehensive conceptual framework for probabilistic static and dynamic assessment is presented in this paper. The simulation results of the Western System Coordinating Council (WSCC) system compare an analytical method with Monte-Carlo simulation (MCS). Also, a case study of the extended IEEE Reliability Test System (RTS) shows the efficiency of this approach.
This paper proposes a new model as a framework for forecasting demand and technological substitution, which can accommodate different patterns of technological change. This model, which we named, "Adaptive Diffusion Model", is formalized from a conceptual framework that incorporates several underlying factors determining the market demand for technological products. The formulation of this model is given in terms of a period analysis to improve its explanatory power for dynamic processes in the real world, and is described as a continuous form which approximates a discrete derivation of the model. In order to illustrate the applicability and generality of this model, time-series data of the diffusion rates for some typical products in electronics and telecommunications market have been empirically tested. The results show that the model has higher explanatory power than any other existing model for all the products tested in our study. It has been found that this model can provide a framework which is sufficiently robust in forecasting demand and innovation diffusion for various technological products.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.1142-1149
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2003
Various organizational factors effect successful implementation of IT enabled business transformation. Among them, the most critical success factor is deemed to overcoming change management problem. Lots of studies have been made on Implementation methodologies and business process formalizations to encourage organizational members to accept new business process changes. However, the logic or process redesign still depends on qualitative problem solving techniques mostly depending on basically human intuition such as brainstorming. cause-and-effect analysis. and so on. In this paper, we focused on developing analytic framework to design to-be business process structure. which can complement qualitative problem solving procedures. With effective use of IT as an enabler, we provide algorithmic framework applicable to designing various business process changes such as process automation, business process resequencing, and more radical process integration. The framework follows dynamic programming approach in the literature, which is based on the decision making paradigm of organizations to abstract business processes as quantitative decision models. As such, our research ran fill the gap of limited development of theory based analytic methodologies for business process design, by providing objective rationale to reach the consensus among the organizational members including senior management.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.7
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pp.1-10
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2002
Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is a new design approach, which aims to reduce the design cycle and the development cost, while improving the performance of the product. In order to develop a framework software where the multidisciplinary design is possible, several methods about the analysis codes integration, the analysis and optimization process management, and the software architecture, are proposed in this study. Centralized DataBase Management System (DBMS) is adopted. Both the Dynamic Link Library(DLL) and the File Interface are suggested and implemented as analysis codes integration methods. To efficiently manage the optimization process and the data flow, the Graphic Programming approach is introduced. The proposed integration methods are verified by two test case examples: Simple house design example and the aircraft wing design problem using three dimensional Panel Code.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.6
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pp.91-98
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1998
A DEDS is a system whose stated change in response to the occurrence of events from a predefined event set. A major difficulty in developing analytical results for the system is the lack of appropriate modeling techniques. In this paper, we consider the modeling and control problem for Discrete Event Dynamic Systems(DEDS) in the Temporal Logic framework(TLF) which have been recently defined. The traditional TLF is enhanced with time functions for real time control of Discrete Event Dynamic Systems. A sequence of event which drive the system from a given initial state to a given final state is generated by pertinently operating the given plants. This paper proposes the use of Real-time Temporal Logic as a modeling tool for the analysis and control of DEDS. An given example of fixed-time traffic control problem is shown to illustrate our results with Real-time Temporal Logic Framework.
With the rise in CPU power and the generalization and popularity of computers, engineering practice also changed from hand calculations to 3D computer models, from elastic linear analysis to 3D nonlinear static analysis and 3D nonlinear transient dynamic analysis. Thanks to holistic design approach and current trends in freeform and contemporary architecture, BIM concept is no longer a dream but also a reality. BIM is not just providing a media for better co-ordination but also to shorten the round-the-clock time in updating models to match with other professional disciplines. With the parametric modeling tools, structural information is also linked with BIM system and quickly produces analysis and design results from checking to fabrication. This paper presents a new framework which not just linked the BIM system by means of parametric mean but also create and produce connection FE model and fabrication drawings etc. This framework will facilitate structural engineers to produce well co-ordinate, optimized and safe structures.
The dynamic cast operation allows flexibility in the design and use of data management facilities in object-oriented programs. Dynamic cast has an important role in the implementation of the Data Management Services (DMS) of the Mission Data System Project (MDS), the Jet Propulsion Laboratory's experimental work for providing a state-based and goal-oriented unified architecture for testing and development of mission software. DMS is responsible for the storage and transport of control and scientific data in a remote autonomous spacecraft. Like similar operators in other languages, the C++ dynamic cast operator does not provide the timing guarantees needed for hard real-time embedded systems. In a recent study, Gibbs and Stroustrup (G&S) devised a dynamic cast implementation strategy that guarantees fast constant-time performance. This paper presents the definition and application of a cosimulation framework to formally verify and evaluate the G&S fast dynamic casting scheme and its applicability in the Mission Data System DMS application. We describe the systematic process of model-based simulation and analysis that has led to performance improvement of the G&S algorithm's heuristics by about a factor of 2. In this work we introduce and apply a library for extracting semantic information from C++ source code that helps us deliver a practical and verifiable implementation of the fast dynamic casting algorithm.
The high frequency force balance (HFFB) technique provides convenient measurements of integrated forces on rigid building models in terms of base bending moments and torque and/or base shear forces. These base moments or forces are then used to approximately estimate the generalized forces of building fundamental modes with mode shape corrections. This paper presents an analysis framework for coupled dynamic response of tall buildings with HFFB technique. The empirical mode shape corrections for generalized forces with coupled mode shapes are validated using measurements of synchronous pressures on a square building surface from a wind tunnel. An alternative approach for estimating the mean and background response components directly using HFFB measurements without mode shape corrections is introduced with a discussion on higher mode contributions. The uncertainty in the mode shape corrections and its influence on predicted responses of buildings with both uncoupled and coupled modal shapes are examined. Furthermore, this paper presents a comparison of aerodynamic base moment spectra with available data sets for various tall building configurations. Finally, e-technology aspects in conjunction with HFFB technique such as web-based on-line analysis framework for buildings with uncoupled mode shapes used in NALD (NatHaz Aerodynamic Loads Database) is discussed, which facilitates the use of HFFB data for preliminary design stages of tall buildings subject to wind loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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