The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.8
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pp.2370-2387
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2000
This paper proposes a new design strategy that can overcome limitations of two existing approaches, focusing on performance and scalability issues among various architectural issues which must be considered in designing workflow systems. In the proposed approach, we suggest to introduce 'delegation model' which corresponds to the high-level strategy utilizing the fundamental characteristics of mobile agents, after establishing a mobile agent-based workflow system architecture focused on performance and scalability. We point out three major issues that should be considered in this approach and propose a 3-tier mobile agent-based workflow system architecture that effectively reflects these considerations. Also, we show that the new approach can provide better performance and scalability than existing ones - approaches based on the client-server paradigm and other approaches based on mobile agent paradigm represented by DartFlow system - by evaluating performance of the proposed architecture through the GSPN simulation.
The comparison between time-lapse seismic datasets is the most popular method in the reservoir monitoring. The method of extracting the changes only due to the change in the reservoir is the essential technique in the comparison of time-lapse seismic datasets. In the paper, the conventional cross-equalization approaches and an enhanced optimized approach have been tested and compared each other. As conventional approaches, the bandwidth equalization and phase rotation methods have been tested in frequency, time and mixed domains, respectively and their results were compared each other. In order to overcome the limit of the conventional approaches, which loses high frequency components, a new constrained optimum filtering method was proposed and experimented. The new constrained filtering method has shown the improvement in broadening the bandwidth of the components of reservoir changes by acquiring optimized match filter.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.12
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pp.3242-3265
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2023
Ensuring reliability of a machinery system involve the prediction of remaining useful life (RUL). In most RUL prediction approaches, noise is always considered for removal. Nevertheless, noise could be properly utilized to enhance the prediction capabilities. In this paper, we proposed a novel RUL prediction approach based on noise injection and a Kalman filter ensemble of modified bagging predictors. Firstly, we proposed a new method to insert Gaussian noises into both observation and feature spaces of an original training dataset, named GN-DAFC. Secondly, we developed a modified bagging method based on Kalman filter averaging, named KBAG. Then, we developed a new ensemble method which is a Kalman filter ensemble of KBAGs, named DKBAG. Finally, we proposed a novel RUL prediction approach GN-DAFC-DKBAG in which the optimal noise-injected training dataset was determined by a GN-DAFC-based searching strategy and then inputted to a DKBAG model. Our approach is validated on the NASA C-MAPSS dataset of aero-engines. Experimental results show that our approach achieves significantly better performance than a traditional Kalman filter ensemble of single learning models (KESLM) and the original DKBAG approaches. We also found that the optimal noise-injected data could improve the prediction performance of both KESLM and DKBAG. We further compare our approach with two advanced ensemble approaches, and the results indicate that the former also has better performance than the latters. Thus, our approach of combining optimal noise injection and DKBAG provides an effective solution for RUL estimation of machinery systems.
The purpose of this study is to analyse the diagrammatic design approaches and programmatic design approaches in contemporary architecture, so that this reveals the sequential systems of circulation in the space and liberal movement of the visitors in the buildings of those diagrammatic and programmatic architecture. Contemporary architecture generates the new forms and meanings through the dynamic visions and perspectives. Such a variation of sequential vistas and dynamic visions produce a perception of time and a potential movements of axis in the perspective. This study give the systematic body to the relations among visions, movements, sequences, forms, circulations and time. Diagrammatic and programmatic design approaches show the heterogeneous spaces and the informal architectures in contemporary architecture. Therefore, movements of various view points, differrentiations of objects in the perspectives, and multiple view frames appears in the designs of initiative architects. In conclusion, this study systemizes the concepts of time, sequential movements, and perceptions of events in contemporary architecture through the analyse of 18 architectural works of important architects in 2000s. And this shows details of the transitional movement of space and the perception of time in contemporary Architecture. The Being of the active time constructs formal transformations, spacial differentiations, accumulations of human behaviors, and movements of circulations involved with experiences of the field of senses. Therefore, Zeitlichkeit is perceived through concepts of the sequences of those spaces, forms, behaviors, and memories.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2001.06a
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pp.117-130
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2001
R&D is the core competence of an enterprise. Furthermore, R&D requires huge capital investment and has very risky characteristics. Therefore, to be successful in R&D process, several approaches of engineering economics are used prior to decision-making. Until now, typical approaches of engineering economics such as NPV(net present value) or DCF(Discounted cash flow) have been used. But, they cannot properly capture managerial flexibility to adapt and revise later decisions in response to unexpected market development. In a constantly changing and always uncertain marketplace, managerial operation flexibility and strategic adaptability have become vital in order to successfully capitalize on favorable future investment opportunities and limit losses from adverse market development. For the alternatives of conventional static decision-making approaches, new concept of using real options is introduced. Real option theory is based on financial option's characteristics and checks every revision interval whether situation have changed favorable to decision maker or not. In advantageous situation, the decision maker has only to go on. In contrast, with unfavorable situation, he abandons the investment immediately. In this aspect, real option model is more suitable in very uncertain and dynamic business environment in that it can provide the opportunity to cope with flexibility. This paper suggests efficient and effective R&D investment strategy by using real options model. In addition, this paper compares financial options and real options.
Wang, Zhijie;Ruiken, Axel;Jacobs, Felix;Ziegler, Martin
Geomechanics and Engineering
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v.7
no.6
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pp.665-678
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2014
In discrete element modeling, 2D software has been widely used in order to gain further insights into the fundamental mechanisms with less computational time. The porosities used in 2D DEM studies should be determined with appropriate approaches based on 3D laboratory porosities. This paper summarizes the main approaches for converting porosities from 3D to 2D for DEM studies and theoretical evaluations show that none of the current approaches can be widely used in dealing with soil mechanical problems. Therefore, a parabolic equation and a criterion have been suggested for the determination of 2D porosities in this paper. Moreover, a case study has been used to validate that the 2D porosity obtained from the above suggestion to be rational with both the realistic contact force distribution in the specimen and the good agreement of the DEM simulation results of direct shear tests with the corresponding experimental data. Therefore, the parabolic equation and the criterion are suggested for the determination of 2D porosities in a wide range of polydisperse particle systems, especially in dealing with soil mechanical problems.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.514-517
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1996
In solving multi-level knapsack problems, conventional heuristic approaches often assume a short-sighted plan within a static decision enviornment to find a near optimal solution. These conventional approaches are inflexible, and lack the ability to adapt to different problem structures. This research approaches the problem from a totally different viewpoint, and a new method is designed and implemented. This method performs intelligent actions based on memories of historic data and learning. These actions are developed not only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal solution, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The method intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this method uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. A side effect of so-called "pseudo moves", similar to "aspirations", supports these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied for intensification. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intermediate-term (cycle detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversification) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.
The stiffness of a structure is one of several structural signals that are useful indicators of the amount of damage that has been done to the structure. To accurately estimate the stiffness, an equation of motion containing a stiffness parameter must first be established by expansion as a linear series model, a Taylor series model, or a power series model. The model is then used in multivariate autoregressive modeling to estimate the structural stiffness and compare it to the theoretical value. Stiffness assessment for modeling purposes typically involves the use of one of three statistical model refinement approaches, one of which is the efficient Akaike information criterion (AIC) proposed in this paper. If a newly added component of the model results in a decrease in the AIC value, compared to the value obtained with the previously added component(s), it is statistically justifiable to retain this new component; otherwise, it should be removed. This model refinement process is repeated until all of the components of the model are shown to be statistically justifiable. In this study, this model refinement approach was compared with the two other commonly used refinement approaches: principal component analysis (PCA) and principal component regression (PCR) combined with the AIC. The results indicate that the proposed AIC approach produces more accurate structural stiffness estimates than the other two approaches.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.1951-1972
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2018
Wi-Fi Access Point (AP) optimization approaches are used in indoor positioning systems for signal coverage enhancement, as well as positioning precision improvement. Although the huge power consumption of the AP optimization forms a serious problem due to the signal coverage requirement for large-scale indoor environment, the conventional approaches treat the problem of power consumption independent from the design of indoor positioning systems. This paper proposes a new Fast Water-filling algorithm Group Power Constraint (FWA-GPC) based Wi-Fi AP optimization approach for indoor positioning in which the power consumed by the AP optimization is significantly considered. This paper has three contributions. First, it is not restricted to conventional concept of one AP for one candidate AP location, but considered spare APs once the active APs break off. Second, it utilizes the concept of water-filling model from adaptive channel power allocation to calculate the number of APs for each candidate AP location by maximizing the location fingerprint discrimination. Third, it uses a fast version, namely Fast Water-filling algorithm, to search for the optimal solution efficiently. The experimental results conducted in two typical indoor Wi-Fi environments prove that the proposed FWA-GPC performs better than the conventional AP optimization approaches.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.51-56
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2022
The main purpose of the article is to analyze the main approaches to the formation of the food system in modern conditions. The constant growth of the population, the increase in the level of use of natural resources against the background of a decrease in their reserves causes a number of risks for the food security of both a person and the country as a whole. The problem of the formation of food security has always remained at the center of scientific interests of both domestic and foreign researchers. In the context of globalization, this issue is considered as one of the key global problems in the system. Theoretical and metodological basis studia systematic approach to study of fundamental provisions of economic science regarding the formation of the food system. Based on the results of the study, the main approaches to the formation of the food system in modern conditions were characterized. The study has limitations associated with the lack of the ability to analyze the food system on the practical activities of a single socio-economic system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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