KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.10
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pp.477-482
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2016
As being the advanced analytics indispensable on big data for agile decision-making and tactical planning in enterprises, distributed processing platforms, such as Hadoop and Spark which distribute and handle the large volume of data on multiple nodes, receive great attention in the field. In Spark platform stack, Spark SQL unveiled recently to make Spark able to support distributed processing framework based on SQL. However, Spark SQL cannot effectively handle advanced analytics that involves machine learning and graph processing in terms of iterative tasks and task allocations. Motivated by these issues, this paper proposes the design of SQL-based big data optimal processing engine and processing framework to support advanced analytics in Spark environments. Big data optimal processing engines copes with complex SQL queries that involves multiple parameters and join, aggregation and sorting operations in distributed/parallel manner and the proposing framework optimizes machine learning process in terms of relational operations.
A new wide laser beam optical system for the laser materials processing has been developed with a polygonal mirror. It consists of polygonal mirror and cooling part that prevents the surface of rotating polygonal mirror from damage by heat. The polygonal minors have been designed and made as 24 and 30 facets in pyramid type. This system provides a uniform linear laser heat source with the surface scanning width from 15 to 50mm according to the scanning height To examine the wide laser beam, He-Ne laser is used. Also, Acryl is used to confirm the laser beam pattern by bum-pattern print To analyze the energy distribution of the wide laser ben empirical values and theoretical values are compared and discussed. To improve the efficiency of the wide laser beam optical system, methods are suggested by the optical theories. For larger area processing like turbine blade, drawing blade, cold roller and guide plate, optimal overlapping locations have been calculated and analyzed by geometric and optical theories.
In this study, researches were conducted as follows. First, as the basic experiment, the cutting speed, feedrate, and the depth of cut were set as the process parameters, and by setting the surface roughness as the factor of measurement for each of the combinations, and the analysis about cutting tendency of the material was conducted by proceeding the turning process of Co-Cr-Mo alloy. Second, by setting the feature of the surface roughness according to the 'turning processing condition' that was confirmed in the previous experiment, and by applying the Taguchi Method, the conditions that influence the features of the surface roughness according to the 'turning processing condition' of Co-Cr-Mo was analyzed, and also by measuring the surface roughness according to each of the 'cutting conditions', the optimal processing condition was generated. As the result of analysis, it was possible to understand that the factor that mostly affects the surface roughness was the cutting speed, followed by the dept of cutting and transfer speed, and as for the optimal processing condition, it was possible to find that the cutting speed was 5,000rpm, and the depth of cut was 0.1mm, and the feedrate was 0.003mm/rev, and the value of the surface roughness at this point is $0.197{\mu}m$.
Ha, Bom-Bi;Jo, Eun-Hee;Cho, Suengmok;Kim, Seon-Bong
Fisheries and Aquatic Sciences
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v.19
no.7
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pp.30.1-30.7
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2016
Due to decreased supplies of marine resources and byproducts, new processing technologies for the development of analogs for natural fishery products are becoming increasingly important in the fishing industry. In the present study, we investigated the optimal processing conditions for flying fish roe analogs based on alginate hydrogels. Optimized processing of these analogs was performed by response surface methodology. The optimal processing conditions for the flying fish roe analogs (based on sphericity) were at a sodium alginate concentration of 2.41 %, calcium chloride solution curing time of 40.65 min, calcium chloride concentration of 1.51 %, and a reactor stir speed of $254{\times}g$. When the experiment was performed under these optimized conditions, the size (mm), sphericity (%), and rupture strength (kPa) of the analogs were $2.2{\pm}0.12$, $98.2{\pm}0.2$, and $762{\pm}24.68$, respectively, indicating physical properties similar to their natural counterparts.
Micro lens array(MLA) is widely used in information technology(IT) industry fields for various applications such as a projection display, an optical power regulator, a micro mass spectrometer and for medical appliances. Recently, MLA have been fabricated and developed by using a reflow method having the processes of micro etching, electroplating, micro machining and laser local heating. Laser thermal relaxation method is introduced in marking of microdots on the surface of densified glass. In this paper, we have proposed a new direct fabrication process using UV laser local thermal-expansion(UV-LLTE) and investigated the optimal processing conditions of MLA on the surface of negative photo-resist material. We have also studied the 3D shape of the micro lens obtained by UV laser irradiation and the optimal process conditions. And then, we made chrome mold by electroplating. After that, we made MLA using chrome mold by hot embossing processing. Finally, we have measured the opto-physical properties of micro lens and then have also tested the possibility of MLA applications.
Clinicians should looking for techniques that helps to early diagnosis of cancer, because early cancer detection is critical to increase survival and cost effectiveness of treatment, and as a result decrease mortality rate. Medical images are the most important tools to provide assistance. However, medical images have some limitations for optimal detection of some neoplasias, originating either from the imaging techniques themselves, or from human visual or intellectual capacity. Image processing techniques are allowing earlier detection of abnormalities and treatment monitoring. Because the time is a very important factor in cancer treatment, especially in cancers such as the lung and breast, imaging techniques are used to accelerate diagnosis more than with other cancers. In this paper, we outline experience in use of image processing techniques for lung and breast cancer diagnosis. Looking at the experience gained will help specialists to choose the appropriate technique for optimization of diagnosis through medical imaging.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.5
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pp.407-412
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2003
An effective methodology is .reported for determining the optimal capacity (lot-size) of batch processing and storage networks which include material recycle or reprocessing streams. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, be internally produced, internally consumed and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing stages that use or produce the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. The objective for optimization is to minimize the total cost composed of raw material procurement, setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory hold-up. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two subproblems. The first yields analytical solutions for determining batch sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks. For the special case in which the number of storage is equal to the number of process stages and raw materials storage units, a complete analytical solution for average flow rates can be derived. The analytical solution for the multistage, strictly sequential batch-storage network case can also be obtained via this approach. The principal contribution of this study is thus the generalization and the extension to non-sequential networks with recycle streams. An illustrative example is presented to demonstrate the results obtainable using this approach.
Liu, Yufei;Cho, Soojin;Spencer, Billie F. Jr;Fan, Jiansheng
Smart Structures and Systems
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v.14
no.4
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pp.719-741
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2014
Monitoring surface cracks is important to ensure the health of concrete structures. However, traditional visual inspection to monitor the concrete cracks has disadvantages such as subjective inspection nature, associated time and cost, and possible danger to inspectors. To alter the visual inspection, a complete procedure for automated crack assessment based on adaptive digital image processing has been proposed in this study. Crack objects are extracted from the images using the subtraction with median filter and the local binarization using the Niblack's method. To adaptively. determine the optimal window sizes for the median filter and the Niblack's method without distortion of crack object an optimal filter size index (OFSI) is proposed. From the extracted crack objects using the optimal size of window, the crack objects are decomposed to the crack skeletons and edges, and the crack width is calculated using 4-connected normal line according to the orientation of the local skeleton line. For an image, a crack width nephogram is obtained to have an intuitive view of the crack distribution. The proposed procedure is verified from a test on a concrete reaction wall with various types of cracks. From the crack images with different crack widths and patterns, the widths of cracks in the order of submillimeters are calculated with high accuracy.
Lee, Goo Yeon;Choi, Hwang Kyu;Choi, Chang Yeol;Jang, Min;Yoon, Jae Ku
Journal of Digital Contents Society
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v.15
no.3
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pp.413-423
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2014
Recently, cloud computing has been affecting academic information system buildup. When university academic affairs information system is designed with cloud computing, it is very important to estimate the adequate processing capacity for the cloud computer taking into account a waste of resources and the quality of service. Cloud computer's processing capacity to meet the quality of service expected by users should be predicted based on users' transaction patterns and resource requirements characteristics. In this paper, we analyze actual traffic patterns occurring in university academic affairs business and propose a method to calculate the optimal processing capacity for cloud computer to satisfy the given average response time. To justify our research, we apply the research results to a real university academic affairs business case and obtain the optimal processing capacity for the integrated academic affairs business.
This paper reports the results of a study on the optimization of the etching profile, which is an important factor in deep-reactive-ion etching (DRIE), i.e., dry etching. Dry etching is the key processing step necessary for the development of the Internet of Things (IoT) and various microelectromechanical sensors (MEMS). Large-area etching (open area > 20%) under a high-frequency (HF) condition with nonoptimized processing parameters results in damage to the etched sidewall. Therefore, in this study, optimization was performed under a low-frequency (LF) condition. The HF method, which is typically used for through-silicon via (TSV) technology, applies a high etch rate and cannot be easily adapted to processes sensitive to sidewall damage. The optimal etching profile was determined by controlling various parameters for the DRIE of a large Si wafer area (open area > 20%). The optimal processing condition was derived after establishing the correlations of etch rate, uniformity, and sidewall damage on a 6-in Si wafer to the parameters of coil power, run pressure, platen power for passivation etching, and $SF_6$ gas flow rate. The processing-parameter-dependent results of the experiments performed for optimization of the etching profile in terms of etch rate, uniformity, and sidewall damage in the case of large Si area etching can be summarized as follows. When LF is applied, the platen power, coil power, and $SF_6$ should be low, whereas the run pressure has little effect on the etching performance. Under the optimal LF condition of 380 Hz, the platen power, coil power, and $SF_6$ were set at 115W, 3500W, and 700 sccm, respectively. In addition, the aforementioned standard recipe was applied as follows: run pressure of 4 Pa, $C_4F_8$ content of 400 sccm, and a gas exchange interval of $SF_6/C_4F_8=2s/3s$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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