Joutsensalo, Jyrki;Hamalainen, Timo;Sayenko, Alexander;Paakkonen, Mikko
Journal of Communications and Networks
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제6권1호
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pp.68-77
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2004
In the near future packet networks should support applications which can not predict their traffic requirements in advance, but still have tight quality of service requirements, e.g., guaranteed bandwidth, jitter, and packet loss. These dynamic characteristics mean that the sources can be made to modify their data transfer rates according to network conditions. Depending on the customer&; needs, network operator can differentiate incoming connections and handle those in the buffers and the interfaces in different ways. In this paper, dynamic QoS-aware scheduling algorithm is presented and investigated in the single node case. The purpose of the algorithm is in addition to fair resource sharing to different types of traffic classes with different priorities ?to maximize revenue of the service provider. It is derived from the linear type of revenue target function, and closed form globally optimal formula is presented. The method is computationally inexpensive, while still producing maximal revenue. Due to the simplicity of the algorithm, it can operate in the highly nonstationary environments. In addition, it is nonparametric and deterministic in the sense that it uses only the information about the number of users and their traffic classes, not about call density functions or duration distributions. Also, Call Admission Control (CAC) mechanism is used by hypothesis testing.
A modified mechanical model of pre-pressed spring self-centering energy dissipation (PS-SCED) brace is proposed, and the hysteresis band is distinguished by the indication of relevant state variables. The MDOF frame system equipped with the braces is formulated in an incremental form of linear acceleration method. A multi-objective genetic algorithm (GA) based brace parameter optimization method is developed to obtain an optimal solution from the primary design scheme. Parameter sensitivities derived by the direct differentiation method are used to modify the change rate of parameters in the GA operator. A case study is conducted on a steel braced frame to illustrate the effect of brace parameters on node displacements, and validate the feasibility of the modified mechanical model. The optimization results and computational process information are compared among three cases of different strategies of parameter change as well. The accuracy is also verified by the calculation results of finite element model. This work can help the applications of PS-SCED brace optimization related to parameter sensitivity, and fulfill the systematic design procedure of PS-SCED brace-structure system with completed and prospective consequences.
Scheduled inspections of common crossings are one of the main cost drivers of railway maintenance. Prognostics and health management (PHM) approach and modern monitoring means offer many possibilities in the optimization of inspections and maintenance. The present paper deals with data driven prognosis of the common crossing remaining useful life (RUL) that is based on an inertial monitoring system. The problem of scheduled inspections system for common crossings is outlined and analysed. The proposed analysis of inertial signals with the maximal overlap discrete wavelet packet transform (MODWPT) and Shannon entropy (SE) estimates enable to extract the spectral features. The relevant features for the acceleration components are selected with application of Lasso (Least absolute shrinkage and selection operator) regularization. The features are fused with time domain information about the longitudinal position of wheels impact and train velocities by multivariate regression. The fused structural health (SH) indicator has a significant correlation to the lifetime of crossing. The RUL prognosis is performed on the linear degradation stochastic model with recursive Bayesian update. Prognosis testing metrics show the promising results for common crossing inspection scheduling improvement.
Specification selection, Layout, specifications and combinations of Power Drives, and Ship motions were studied for FGPP(Floating Gas-fired Power Plants), which are still needed in areas such as the Caribbean, Latin America, and Southeast Asia where electricity is not sufficiently supplied. From this study, the optimal equipment layout in ships was derived. In addition, the difference between engine and turbine was verified through LCOE(Levelized Cost of Energy) comparison according to the type and combination of Power Drives. Analysis of Hs(Significant Height of wave) and Tp(spectrum Peak Period of wave) for places where this FGPP will be tested or applied enables design according to wave characteristics in Brazil and Indonesia. Normalized Sloshing Pressures of FGPP and LNG Carrier are verified using a sloshing analysis program, which is CFD(Computational Fluid Dynamics) software developed by ABS(American Bureau of Shipping). Power Transmission System is studied with Double bus with one Circuit Breaker Topology. A nd the CFD analysis allowed us to calculate linear roll damping coefficients for more accurate full load conditions and ballast conditions. Through RAO(Response Amplitude Operator) analysis, we secured data that could minimize the movement of ships according to the direction of waves and ship placement by identifying the characteristics of large movements in the beam sea conditions. The FGPP has been granted an AIP(Approval in Principle) from a classification society, the ABS.
Drought occurs due to lack of water resources over an extended period and its intensity has been magnified globally by climate change. In recent years, drought over South Korea has also been intensed, and the prediction was inevitable for the water resource management and water industry. Therefore, drought forecasting over South Korea was performed in the current study with the following procedure. First, accumulated spring precipitation(ASP) driven by the 93 weather stations in South Korea was taken with their median. Then, correlation analysis was followed between ASP and Df4m, the differences of two pair of the global winter MSLP. The 37 Df4m variables with high correlations over 0.55 was chosen and sorted into three regions. The selected Df4m variables in the same region showed high similarity, leading the multicollinearity problem. To avoid this problem, a model that performs variable selection and model fitting at once, least absolute shrinkage and selection operator(LASSO) was applied. The LASSO model selected 5 variables which showed a good agreement of the predicted with the observed value, R2=0.72. Other models such as multiple linear regression model and ElasticNet were also performed, but did not present a performance as good as LASSO. Therefore, LASSO model can be an appropriate model to forecast spring drought over South Korea and can be used to mange water resources efficiently.
Several prediction model of penetration rate (PR) of tunnel boring machines (TBMs) have been focused on applying to design stage. In construction stage, however, the expected PR and its trends are changed during tunneling owing to TBM excavation skills and the gap between the investigated and actual geological conditions. Monitoring the PR during tunneling is crucial to rescheduling the excavation plan in real-time. This study proposes a sequential prediction method applicable in the construction stage. Geological and TBM operating data are collected from Gunpo cable tunnel in Korea, and preprocessed through normalization and augmentation. The results show that the sequential prediction for 1 ring unit prediction distance (UPD) is R2≥0.79; whereas, a one-step prediction is R2≤0.30. In modeling algorithm, a gradient boosted regression tree (GBRT) outperformed a least square-based linear regression in sequential prediction method. For practical use, a simple equation between the R2 and UPD is proposed. When UPD increases R2 decreases exponentially; In particular, UPD at R2=0.60 is calculated as 28 rings using the equation. Such a time interval will provide enough time for decision-making. Evidently, the UPD can be adjusted depending on other project and the R2 value targeted by an operator. Therefore, a calculation process for the equation between the R2 and UPD is addressed.
공진형 파동에너지 추출시스템은 권혁민 등(2010)에 의해 최초로 제안되었다. 본 시스템은 계류장치와 직렬발전기 그리고 발전기를 가진하는 부이로 구성되어 있으며 직렬발전기의 운동자는 부이의 수직운동에 의해 내부 진동하는 시스템이다. 하지만, 우리나라와 같이 파랑에너지가 비교적 적은 지역에서는 가진체인 부이의 수직운동 크기를 증폭시킬 필요가 있다. 본 연구는 발전기를 탑재한 부이가 공진할 수 있도록 제원을 조절하고 이의 증폭효과를 실험적으로 확인하였다. 모형부이는 공진주기 1.96 sec에 해당하는 흘수를 확보하도록 제원을 조절하였다. 부이공진 실험은 최대수심 6.0 m, 폭 8 m, 길이 110 m인 대형수조에서 규칙파 및 불규칙파에 대하여 수행되었다. 실험파는 평상파의 파형경사에 해당하는 약 0.01에 상응하도록 파를 선택하였다. 부이의 수직변위 관측시계열 자료는 규칙파의 진폭증폭율과 불규칙파의 스펙트럼 면적비에 대하여 분석하였다. 분석결과, 규칙파실험은 모형 전력생산부이의 공진주기 1.96 sec에서 최대 진폭증폭율 5.66을 얻었으며 불규칙파의 경우는 첨두주기가 1.96 sec보다 약간 짧은 1.85 sec에서 최대 스펙트럼면적비 20.73을 얻었다. 본 실험성과로부터 부이의 공진설계가 전력생산의 증대에 유효하며 우리나라와 같이 비교적 파랑에너지가 적은 지역에서 상업적 전력생산을 위하여 필수불가결함을 알았다.
Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R2 and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R2 value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1229-1244
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2017
최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.
본 연구에서는 국부적인 퍼지제어 셀(fuzzy control cell:cell)을 도입하여 계산량 감소를 달성하고, 추론과정을 선형근사화한 조직적인 설계를 통하여 선형제어 이론을 FLC의 실용적인 면에 접목하고자 한다. 이를 위하여, 확률밀도함수 형태의 멤버쉽함수(membership function)와 선형화된 제어공간이 얻어지도록 전반적인 제어방 책을 결정한 다음, 주어진 상태에 가장 지배적(dominant)인 규칙을 갖는 몇 개의 대표 점을 찾아서 그 점들로 구성된 퍼지제어 셀을 생성하고, 퍼지연산을 생성된 셀에서만 수행하여 알고리즘과 계산을 단순화시킨다. 평가기준을 공평함에 두어서 조건부연결 어 'AND'에 T-norm인 대수곱을 적용하여 적합도를 취하고, 규칙들의 작용이 병렬발화 라는 관점으로 규칙연결어 'ALSO'는 'AND'의 공액인 'OR'에 해당되는 대수합연산 대신 에 확률측도와 유사한 산술평균을 적용하여 퍼지추론을 한다. 그리고, 각각의 제어 규칙에 대하여 퍼지추론한 결과와 그것의 평균중심을 곱하여 통합한 후, 무게중심법으 로 역퍼지화하여 일반화된 제어값을 얻는다. 이 값을 PID제어기를 이용하여 구현한 디지틀 보상기를 통과시켜 시스템에 한 제어를 얻는 조직적인 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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