In this research, it is proposed that optimization method is introduced and applied to the design of pipeline system in multi-regional water supply project, which has been constructed to settle the regional unbalance problems of available water resources. For the purpose, interface programs are developed to integrate linear programming model and KYPIPE model which is used for optimization and hydraulic analysis, respectively. The developed program is applied to the pipeline system design of multi-regional water supply project. The optimal diameters from the application of linear programming technique are compared with those from conventional method that is time-consuming and tedious trail and error process. Since the conventional design largely depends upon the experience of designers and the results of general hydraulic analysis, it can not be reasonable and consistent. The application of linear programming technique can make it possible to design pipeline system optimally by using same design factors of general hydraulic models. The model can select commercial discrete pipe diameter as optimal size by using pipe length as decision variables. The developed model is applied to Pohang multi-regional water supply system design with two different objective functions, which are initial construction cost and annual cost including electric cost. As results, it is calculated that the initial construction cost of 1,449,740 thousand won is saved and annual cost of 128,951 thousand won is saved for a year within study year. Also, the optimal site of pump station is selected on 5th pipe, which is located between the diverging junction to Kangdong(2) province and the diverging junction to Cheonbuk province. It is explained that pump cost is less than pipe cost in this application case study due to little pump station scale. In the case of water supply with large pump capacity, it is reasonal that the increase of pipe size is more efficient instead the increase of pump station capacity to save annual cost.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.7
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pp.727-734
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2014
This paper describes multi-scale based ductile fracture simulation using finite element (FE) damage analysis. The maximum and crack initiation loads of cracked components were predicted using proposed virtual testing method. To apply the local approach criteria for ductile fracture, stress-modified fracture strain model was adopted as the damage criteria with modified calibration technique that only requires tensile and fracture toughness test data. Element-size-dependent critical damage model is also introduced to apply the proposed ductile fracture simulation to large-scale components. The results of the simulation were compared with those of the tests on SA333 Gr. 6 full-scale pipes at $288^{\circ}C$, performed by the Battelle Memorial Institute.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.199-208
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2023
Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.
Kim, Hyun-su;Danylyuk, Serhiy;Brocklesby, William S.;Juschkin, Larissa
Journal of the Optical Society of Korea
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v.20
no.2
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pp.245-250
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2016
In this paper, we demonstrate a self-imaging technique that can visualize longitudinal interference patterns behind periodically-structured objects, which is often referred to as Talbot carpet. Talbot carpet is of great interest due to ever-decreasing scale of interference features. We demonstrate experimentally that Talbot carpets can be imaged in a single exposure configuration revealing a broad spectrum of multi-scale features. We have performed rigorous diffraction simulations for showing that Talbot carpet print can produce ever-decreasing structures down to limits set by mask feature sizes. This demonstrates that large-scale pattern masks may be used for direct printing of features with substantially smaller scales. This approach is also useful for characterization of image sensors and recording media.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.4
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pp.231-238
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2017
Detecting small infrared targets from the low-SCR images at a long distance is very hard. The previous Local Contrast Method (LCM) algorithm based on the human visual system shows a superior performance of detecting small targets by a background suppression technique through local contrast measure. However, its slow processing speed due to the heavy multi-scale processing overhead is not suitable to a variety of real-time applications. This paper presents a lightweight real-time small target detection algorithm, called by the Improved Selective Local Contrast Method (ISLCM), to reduce the scale-invariant computational overhead. The proposed ISLCM applies the improved local contrast measure to the predicted selective region so that it may have a comparable detection performance as the previous LCM while guaranteeing low scale-invariant computational load by exploiting both adaptive scale estimation and small target feature feasibility. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce its computational overhead considerably while maintaining its detection performance compared with the previous LCM.
In this paper, we propose new unsharp masking technique based on the multiscale gradient planes. The unsharp masking technique is implemented as a high-pass filter and improves the sharpness of degraded images. However, the conventional unsharp masking enhances the noise component simultaneously. To reduce the noise influence, we introduce the edge information from the difference of the gradient values between two consecutive scales of the multiscale gradient. The multiscale gradient indicates the presence of image edges as the ratio between the gradients between two different scales by its multiscale nature. The noise reduction of the proposed method does not depend on the variance of images and noises. In experiment, we demonstrate enhancement results for blurred noisy images and compare with the conventional cubic unsharp masking technique.
Nitrogen-Vacancy (NV) center in diamond has been an emerging versatile tool for quantum sensing applications. Amongst various applications, nano-scale nuclear magnetic resonance (NMR) using a single or ensemble NV centers has demonstrated promising results, opening possibility of a single molecule NMR for its chemical structural studies or multi-nuclear spin spectroscopy for quantum information science. However, there is a key challenge, which limited the spectral resolution of NMR detection using NV centers; the interrogation duration for NV-NMR detection technique has been limited by the NV sensor spin lifetime (T1 ~ 3ms), which is orders of magnitude shorter than the coherence times of nuclear spins in bulk liquid samples (T2 ~ 1s) or intrinsic 13C nuclear spins in diamond. Recent studies have shown that quantum memory technique or synchronized readout detection technique can further narrow down the spectral linewidth of NMR signal. In this short review paper, we overview basic concepts of nanoscale NMR using NV centers, and introduce further developments in high spectral resolution NV NMR studies.
Dielectric discharges are an emerging technique in environmental pollutant degradation, which that are characterized by the production of hydroxyl radicals as the primary degradation species. For practical application of the plasma reactor, reactor that can handle large amounts of water are needed. Plasma research to date has focused on small-scale water treatment. This study was carried out basic study for scale-up of a single DBD (dielectric barrier discharge) plasma reactor. The degradation of N, N-Dimethyl-4-nitrosoaniline (RNO, indicator of the generation of OH radical) was used as a performance indicator of multi-plasma reactor. The experiments is divided into two parts: design parameters [effect of distance of single plasma module (1~14 cm), arrangement of ground electrode (single and multi), rector number (1~5) and power number (1~5)]; operation parameter [effect of applied voltage (60~220 V), air flow rate (1~5 L/min), electric conductivity of solution ($1.4{\mu}S/cm$, deionized water)~18.8 mS/cm (addition of NaCl 10 g/L) and pH (5~9)]. Considering the electric stability of the plasma reactor, optimum spacing between the single plasma module was 2 cm. Multi discharge electrodes - single ground electrode array was selected. Combination of power 3-plasma module 5 was the optimal combination for maximum RNO degradation. The optimum 1st voltage and air flow rate for RNO degradation were 180 V and 4 L/min, respectively. The pH and conductivity of the solution was not influencing the RNO degradation.
Han, Chung-Shin;Go, Min Soo;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Ji-Sang
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.1
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pp.27-35
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2013
This paper proposes a face tracking algorithm for a viewpoint adaptive multi-view synthesis system. The original scene captured by a depth camera contains a texture image and 8 bit gray-scale depth map. From this original image, multi-view images that correspond to the viewer's position can be synthesized using geometrical transformations, such as rotation and translation. The proposed face tracking technique gives a motion parallax cue by different viewpoints and view angles. In the proposed algorithm, the viewer's dominant face, which is established initially from a camera, can be tracked using the statistical characteristics of face colors and deformable templates. As a result, a motion parallax cue can be provided by detecting the viewer's dominant face area and tracking it, even under a heterogeneous background, and synthesized sequences can be displayed successfully.
Magnetic separation technology for small paramagnetic particles has been desired for the volume reduction of contaminated soil from the Fukushima nuclear power plant accident and for the separation of scale and crud from nuclear power plants. However, the magnetic separation for paramagnetic particles requires a superconducting high gradient magnetic separation system applied, hence expanding the bore diameter of the magnets is necessary for mass processing and the initial and running costs would be enormous. The use of high magnetic fields makes safe onsite operation difficult, and there is an industrial need to increase the magnetic separation efficiency for paramagnetic particles in as low a magnetic field as possible. Therefore, we have been developing a magnetic separation system combined with a selection tube, which can separate small paramagnetic particles in a low magnetic field. In the previous technique we developed, a certain range of particle size was classified, and the classified particles were captured by magnetic separation. In this new approach, the fluid control method has been improved in order to the selectively classify particles of various diameters by using a multi-stage selection tube. The soil classification using a multi-stage selection tube was studied by calculation and experiment, and good results were obtained. In this paper, we report the effectiveness of the multi-stage selection tube was examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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