Response surface methodology (RSM) is a useful set of statistical techniques for modeling and optimizing responses in research studies of food science. In the analysis of response surface data, a second-order polynomial regression model is usually used. However, sometimes we encounter situations where the fit of the second-order model is poor. If the model fitted to the data has a poor fit including a lack of fit, the modeling and optimization results might not be accurate. In such a case, using a fullest balanced model, which has no lack of fit, can fix such problem, enhancing the accuracy of the response surface modeling and optimization. This article presents how to develop and use such a model for the better modeling and optimizing of the response through an illustrative re-analysis of a dataset in Park et al. (2014) published in the Korean Journal for Food Science of Animal Resources.
We propose the performance enhancing method optimization of an asynchronous 2.5 Gbps/1.25 Gbps optical subscriber network with inverse RZ (Return to Zero) coded downstream and NRZ (Non Return to Zero) upstream re-modulation by adjusting threshold level control of a receiver. We theoretically analyze the BER (Bit Error Rate) performance by modeling the occurrence of BER by simulation with MATLAB according to the types of downstream data. The results have shown that the normalized threshold level in an optical receiver could be saturated at 1/3 as the SNR (Signal to Noise Ratio) increases. The needed SNR for obtaining the BER $10^{-9}$ can be reduced by $\sim$5 dB by optimizing the normalized threshold level at 1/3 instead of by using the conventional receiver with threshold level of 0.5. The proposed system can be a useful technology for asynchronous optical access networks with asymmetric upstream and downstream data rates, because the improved minimum receiving power could replace a light source with a source with lower power and lower cost in an OLT (Optical Line Termination).
FK506 hyper-yielding mutant, called the TCM8594 strain, was made from Streptomyces tsukubaensis NRRL 18488 by mutagenesis using N-methyl-N'-nitro-N-nitrosoguanidine, ultraviolet irradiation, and FK506 sequential resistance selection. FK506 production by the TCM8594 strain improved 45.1-fold ($505.4{\mu}g/mL$) compared to that of S. tsukubaensis NRRL 18488 ($11.2{\mu}g/mL$). Among the five substrates, wheat bran was selected as the best solid substrate to produce optimum quantities of FK506 ($382.7{\mu}g/g$ substrate) under solid-state fermentation, and the process parameters affecting FK506 production were optimized. Maximum FK506 yield ($897.4{\mu}g/g$ substrate) was achieved by optimizing process parameters, such as wheat bran with 5 % (w/w) dextrin and yeast extract as additional nutrients, 70 % (v/w) initial solid substrate moisture content, initial medium pH of 7.2, $30^{\circ}C$ incubation temperature, inoculum level that was 10 % (v/w) of the cell mass equivalent, and a 10 day incubation. The results showed an overall 234 % increase in FK506 production after optimizing the process parameters.
본 논문에서는 부울검색시스템에서 사용자로부터 입력되는 부울 질의를 효율적으로 연산하기 위한 부울 질의 최적화 방법 4가지를 기술한다. 첫째, 프로그래밍 언어에서 논리식의 계산에 사용되는 단거리계산 방법을 적용한다. 둘째, AND, NOT과 같은 특정 연산자를 효율적으로 연산하기 위하여 색인어 출현 빈도의 차이를 이용한다. 세째, 분배법칙이 적용된 질의를 원래의 식으로 변환하여 연산의 수를 감소시킨다. 마지막으로 반복되는 식을 포함하는 질의에 대하여 중복 연산을 회피한다. 또한 위의 4가지 방법들을 UNIX환경에서 개발된 KRISTAL-II 시스템에 구현하여, 제시된 방법들이 특정 경우에 검색 속도를 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.601-614
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2006
In this paper, a study on task assignment strategies for a complex real-time network system is presented. Firstly, two task assignment strategies are proposed to improve previous strategies. The proposed strategies assign tasks with meeting end-to-end real-time constraints, and also with optimizing system utilization through period modulation of the tasks. Consequently, the strategies aim at the optimizationto optimize of system performance with while still meeting real-time constraints. The proposed task assignment strategies are devised using the genetic algorithmswith heuristic real-time constraints in the generation of new populations. The strategies are differentiated by the optimization method of the two objectives-meeting end-to-end real-time constraints and optimizing system utilization: the first one has sequential genetic algorithm routines for the objectives, and the second one has one multiple objective genetic algorithm routine to find a Pareto solution. Secondly, the performances of the proposed strategies and a well-known existing task assignment strategy using the BnB(Branch and Bound) optimization are compared with one other through some simulation tests. Through the comparison of the simulation results, the most adequate task assignment strategies are proposed for some as system requirements-: the optimization of system utilization, the maximization of running tasktasks, and the minimization of the number of network node nodesnumber for a network system.
3D printing techniques can be used in various application fields and many researches have been reported. FDM (Fused Deposition modeling) can make multi-material or multi-color models with the simultaneous use of two or more filaments. In a dual-nozzle FDM printers, while the active nozzle is working, the remaining nozzle will be idle. The remaining molten resins inside an idle nozzle can ooze out unwantedly. The spill over from the resting nozzle produces unwanted remaining on the fabricated product. In this research, we suggest a method for optimizing building position of a model to minimize the unwanted spill-over that could possibly contaminate the final product. The method is based on minimizing the two intersection volumes. The first intersection volume is obtained by intersecting the volume defined by the first material and the Minkowski sum between the volume of the first material and the vector obtained by subtracting the center point of the first nozzle from the center point of the second nozzle. The second intersection volume can be obtained by reversing the role of the first and second volumes and nozzles. Some results obtained from the implementation using the Parasolid (Siemens) geometric modeling kernel is presented.
산업기밀 유출 또는 사이버범죄 등의 사건 발생 시 범죄증명을 위하여 컴퓨터 포렌식 기법들이 사용되어져 왔다. 그러나 이러한 기법들은 단순 분석에 지나지 않아 삭제된 파일의 원인규명을 하지 못하여 신뢰성 있는 법정자료로서 제출되기에는 많은 문제점들을 내포하고 있었다. 파일 대한 연결성 원칙에 대한 연구는 아직까지 시도된바 없기에 연결성의 원칙을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 사용자가 삭제하는 방식과 운영체제가 삭제하는 방식의 차이점을 체계적으로 분석하여 정형화된 탐지 모델을 개발 하였다. 탐지모델은 첫째, 사용자가 삭제한 경우의 탐지 모델, 둘째, 어플리케이션을 이용하여 삭제한 경우의 탐지 모델, 셋째, 운영체제가 삭제한 탐지 모델 세 가지이다. 탐지 모델은 현장에서 사용하기에 최적의 성능을 보장한다.
Bagheri, Mohammad Reza;Mosayebi, Masoud;Mahdian, Asghar;Keshavarzi, Ahmad
Smart Structures and Systems
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제22권4호
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pp.469-479
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2018
The present research study utilizes a multi-objective optimization method for Pareto optimization of an eight-degree of freedom full vehicle vibration model, adopting a non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II). In this research, a full set of ride comfort as well as ride safety parameters are considered as objective functions. These objective functions are divided in to two groups (ride comfort group and ride safety group) where the ones in one group are in conflict with those in the other. Also, in this research, a special optimizing technique and combinational method consisting of weighted sum method and Pareto optimization are applied to transform Pareto double-objective optimization to Pareto full-objective optimization which can simultaneously minimize all objectives. Using this technique, the full set of ride parameters of three dimensional vehicle model are minimizing simultaneously. In derived Pareto front, unique trade-off design points can selected which are non-dominated solutions of optimizing the weighted sum comfort parameters versus weighted sum safety parameters. The comparison of the obtained results with those reported in the literature, demonstrates the distinction and comprehensiveness of the results arrived in the present study.
Determination of an optimal feed rate is valuable in the sense of the precision and efficient machining. In this regard, a new surface roughness model for the face milling operation that considered the radial and axal runouts of the inserts in the cutter body was developed. The validity of the model was proved through the cutting experiments, and the model is able to predict the real machined surface roughness exactly with the information of the insert runouts and the cutting conditions. From the estimated surface roughness value, the maximum feed rate that obtains a maximum naterial removal rate under the given surface roughness constraint can be selected by using a bisection method. Therefore, this mehod for optimizing the feed rate can be well applied to the using a bisection method. Therefore, this method for optimizing the feed rate can be well applied to the using selsction of the cutting condition during the NC data generation in CAM.
This study presents about the method of alternatives selection by considering wall performance and interior design. Wall is selected fur the object and 3 items of cost, performance, and design as the objective function for optimizing are determined. Thus the wall performance selected problems, which are improvement of insulation performance, sweaty prevention, sound insulation performance and design selected problems, which is satisfactory Improvement of users about Interior design. It is important to select alternatives that can satisfy the performance and design on the capital given as much as possible. But quantitative problem such as performance or expanses and qualitative problem such as design are not in the same dimension. Therefore this problem is a multi-criteria optimization problem and also has used AHP method as the method to solve these. Moreover GA is used to solve a problem of the alternatives occurrence, which is the characteristic of multi-criteria problem. This study presents the solution method on multi-criteria problem that has been mix loaded of quantitative problem and qualitative problem by using AHP(Analytic Hierarchy Process) and GA(Genetic Algorithm).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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