본 연구를 통하여 화학 방사능 재난 발생 시 통합대응이 가능한 민방위담당관을 위한 새로운 프로그램 패키지를 개발하였다. 개발을 위하여 화학재난 대응시스템과 방사능재난 대응시스템을 통합하는 방향을 모색하였다. 이 프로그램은 625개의 화학 및 방사능재난 시나리오를 탑재하고 있으며 이를 통해 재난에 대한 보다 체계적인 지역 공공보호 계획을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 실시간으로 재난 정보를 공유함으로써 재난으로부터 발생할 수 있는 피해를 최소화 할 수 있다.
Visual object tracking is a fundamental problem in the field of computer vision, as it needs a proper model to account for drastic appearance changes that are caused by shape, textural, and illumination variations. In this paper, we propose a feature-based visual-object-tracking method with a sparse representation. Generally, most appearance-based models use the gray-scale pixel values of the input image, but this might be insufficient for a description of the target object under a variety of conditions. To obtain the proper information regarding the target object, the following combination of features has been exploited as a corresponding representation: First, the features of the target templates are extracted by using the HOG (histogram of gradient) and LBPs (local binary patterns); secondly, a feature-based sparsity is attained by solving the minimization problems, whereby the target object is represented by the selection of the minimum reconstruction error. The strengths of both features are exploited to enhance the overall performance of the tracker; furthermore, the proposed method is integrated with the particle-filter framework and achieves a promising result in terms of challenging tracking videos.
An active contour model called snake is powerful tool for object contour extraction. But, conventional snakes require exhaustive computing time, sometimes can´t extract complex shape contours due to the properties of energy function, and are also heavily dependent on the position and the shape of an initial snake. To solving these problems, we propose in this paper an improved snake called "shaking snake", based on a greedy algorithm. A shaking snake consist of two steps. According to their appropriateness, we in the first step move each points directly to locations where contours are likely to be located. In the second step, we then align some snake points with a tolerable bound in order to prevent local minima. These processes shake the proposed snake. In the experimental results, we show the process of shaking the proposed shake and comparable performance with a greedy snake. The proposed snake can extract complex shape contours very accurately and run fast, approximately by the factor of five times, than a greedy snake.
In this paper, we focus on the total transmission power minimization problem for downlink beamforming multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems while ensuring each user's QoS requirement. Although the linear integer programming (LIP) solution we formulate provides the performance upper bound of the margin adaptive (MA) optimization problem, it is hard to be implemented in practice due to its high computational complexity. By regarding each user's equivalent channel gain as approximate independent values and using iterative descent method, we present a heuristic MA resource allocation algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm efficiently converges to the local optimum, which is very close to the performance of the optimal LIP solution. Compared with existing space division multiple access (SDMA) OFDM systems with or without adaptive resource allocation, the proposed algorithm achieves significant performance improvement by exploiting the frequency diversity and multi-user diversity in downlink multiple-input single-output (MISO) OFDM systems.
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.
Genetic algorithms are powerful optimization methods based on the mechanism of natural genetics and natural selection. Genetic algorithms reduce chance of searching local optima unlike most conventional search algorithms and especially show good performances in complex nonlinear optimization problems because they do not require any information except objective function value. This paper presents a new model based on sexual reproduction in nature. In the proposed Sexual Reproduction model(SR model), individuals consist of the diploid of chromosomes, which are artificially coded as binary string in computer program. The meiosis is modeled to produce the sexual cell(gamete). In the artificial meiosis, crossover between homologous chromosomes plays an essential role for exchanging genetic informations. We apply proposed SR model to optimization of the design parameters of Single-sided Linear Induction Motor(SLIM). Sequential Unconstrained Minimization Technique(SUMT) is used to transform the nonlinear optimization problem with many constraints of SLIM to a simple unconstrained problem, We perform optimal design of SLIM available to FA conveyer systems and discuss its results.
본 연구에서는 쌍동형 표면효과선 선체 구조의 최소 중량 설계를 수행하는 방법을 제시하고, 이에 따르는 전산 프로그램을 개발하고자 한다. 본 방법은 DnV의 설계 하중 및 강도 기준을 이용하며, 격자 구조 해석을 통해 종거어더와 횡늑골의 상호 영향을 반영하여 설계에 활용하고, 쌍동 선체 사이의 연결 구조에 대해 비틂 강도 해석을 수행하여 횡격벽 설계를 수행한다. 또한 부분구조의 최적화를 통해 중앙 단면 전체의 최적화에 도달하는 방법을 적용함으로써 최적화의 효율을 증가시키고 있다. 본 방법을 적용한 결과, 초기 설계 결과에 비해 20% 정도의 선체 중량 감소효과를 확인할 수 있고, 최적의 횡늑골 간격도 계산될 수 있다.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
Coastal erosion is becoming a significant problem in Greece, Bangladesh, and globally. For the prevention and minimization of damage from coastal erosion, combinations of various structures have been used conventionally. However, most of these methods are expensive. Therefore, creating artificial beachrock using local ureolytic bacteria and the MICP (Microbially Induced Carbonate Precipitation) method can be an alternative for coastal erosion protection, as it is a sustainable and eco-friendly biological ground improvement technique. Most research on MICP has been confined to land ureolytic bacteria and limited attention has been paid to coastal ureolytic bacteria for the measurement of urease activity. Subsequently, their various environmental effects have not been investigated. Therefore, for the successful application of MICP to coastal erosion protection, the type of bacteria, bacterial cell concentration, reaction temperature, cell culture duration, carbonate precipitation trend, pH of the media that controls the activity of the urease enzyme, etc., are evaluated. In this study, the effects of temperature, pH, and culture duration, as well as the trend in carbonate precipitation of coastal ureolytic bacteria isolated from two coastal regions in Greece and Bangladesh, were evaluated. The results showed that urease activity of coastal ureolytic bacteria species relies on some environmental parameters that are very important for successful sand solidification. In future, we aim to apply these findings towards the creation of artificial beachrock in combination with a geotextile tube for coastal erosion protection in Mediterranean countries, Bangladesh, and globally, for bio-mediated soil improvement.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.239-246
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2021
This article substantiates the scientific provisions for modelling the level of Ukraine's public financial security taking into account the impact of budget policy, in the process of which identified indicators of budget policy that significantly affect the public financial security and the factors of budget policy based on regression analysis do not interact closely with each other. A seven-factor regression equation is constructed, which is statistically significant, reliable, economically logical, and devoid of autocorrelation. The objective function of maximizing the level of public financial security is constructed and strategic guidelines of budget policy in the context of Ukraine's public financial security are developed, in particular: optimization of the structure of budget revenues through the expansion of the resource base; reduction of the budget deficit while ensuring faster growth rates of state and local budget revenues compared to their expenditures; optimization of debt serviced from the budget through raising funds from the sale of domestic government bonds, mainly on a long-term basis; minimization of budgetary risks and existing threats to the public financial security by ensuring long-term stability of budgets etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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