In this paper, a method for optimal measurement placement in the problem of static harmonic state estimation in power systems is proposed. At first, for achieving to a suitable method by considering the precision factor of the estimation, a procedure based on Genetic Algorithm (GA) for optimal placement is suggested. Optimal placement by regarding the precision factor has an evident solution, and the proposed method is successful in achieving the mentioned solution. But, the previous applied method, which is called the Sequential Elimination (SE) algorithm, can not achieve to the evident solution of the mentioned problem. Finally, considering both precision and economic factors together in solving the optimal placement problem, a practical method based on GA is proposed. The simulation results are shown an improvement in the precision of the estimation by using the proposed method.
This paper presents a new strategy to find starting points for placing optimally Phasor Measurement Units(PMUs). The performance of the starting point, initial placement set of PMUs, affect critically the computational burden and/or time, because the Optimal PMU Placement (OPP) problem is formulated the combinatorial optimization. By analyzing the properties of OPP solutions on IEEE sample systems in detail, a new strategy for initial PMU placement, in this paper, is proposed. To verify the performance of the suggested strategy, the comparison with the existing strategy and the new one, on IEEE sample systems. is performed. By using the new strategy, the numbers of search spaces to solve the OPP problem is drastically decreased.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.11
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pp.128-139
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1996
In this paper, we propose an algorithm to solve the problem of placement of rectangular blocks whose sizes and shpaes are pre-determined. The proposed method solves the placement of many retangular blocks of different sizes and shapes in a hierarchical manner, so as to minimize the chip area. The placement problem is divided into several sub-problems: hierarchical partioning, hierarchical area/shape estimation, hierarchical pattern pacement, overlap removal, and module rotation. After the circuit is recursively partitioned to build a hierarchy tree, the necessary wiring area and module shpaes are estimated using the resutls of the partitioning and the pin information before the placement is performed. The placement templaes are defined to represent the relative positions of the modules. The area and the connectivity are optimized separately at each level of hierachy using the placement templates, so the minimization of chip area and wire length can be achieved in a short execution time. Experiments are made on the MCNC building block benchmark circuits and the results are compared with those of other published methods. The proposed technique is shown to produce good figures in tems of execution time and chip area.
Conventional implant protocols required a load-free healing period of three to six months between placement and functional loading of the implants. Many efforts have been made to minimize the duration of treatment time. Several literatures have documented immediate function with provisional or definitive prosthesis within a week of the placement in response to these demands. In addition, immediate implant placement has advantages such as shortened treatment time and preservation of soft tissue architectures. This article presents immediate implant placement into fresh extraction sockets followed by functional immediate loading with provisional prosthesis on canine and premolars for a patient having canine protected occlusion.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.3
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pp.292-299
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1998
Placement of multiple dies on an MCM or high-performance VLSI substrate is a non-trivial task in which multiple criteria need to be considered simultaneously to obtain a true multi-objective optimization. Unfortunately, the exact physical attributes of a design are not known in the placement step until entire design process is carried out. When the performance issues are considered, crosstalk noise constraints in the form of net separation and via constraint become important. In this paper, for better performance and wirability estimation during placement for MCMs, several performance constraints are taken into account simultaneously. A graph-based wirability estimation along with the Genetic placement optimization technique is proposed to minimize crosstalk, crossing, wirelength and the number of layers. Our work is significant since it is the first attempt at bringing the crosstalk and other performance issues into the placement domain.
The structural health monitoring (SHM) benchmark study on optimal sensor placement problem for the instrumented Canton Tower has been launched. It follows the success of the modal identification and model updating for the Canton Tower in the previous benchmark study, and focuses on the optimal placement of vibration sensors (accelerometers) in the interest of bettering the SHM system. In this paper, the sensor placement problem for the Canton Tower and the benchmark model for this study are first detailed. Then an information entropy based sensor placement method with the purpose of damage detection is proposed and applied to the benchmark problem. The procedure that will be implemented for structural damage detection using the data obtained from the optimal sensor placement strategy is introduced and the information on structural damage is specified. The information entropy based method is applied to measure the uncertainties throughout the damage detection process with the use of the obtained data. Accordingly, a multi-objective optimal problem in terms of sensor placement is formulated. The optimal solution is determined as the one that provides equally most informative data for all objectives, and thus the data obtained is most informative for structural damage detection. To validate the effectiveness of the optimally determined sensor placement, damage detection is performed on different damage scenarios of the benchmark model using the noise-free and noise-corrupted measured information, respectively. The results show that in comparison with the existing in-service sensor deployment on the structure, the optimally determined one is capable of further enhancing the capability of damage detection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.43
no.6
s.348
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pp.23-29
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2006
In this paper, we propose an effective global placement technique using quadratic programming(QP). In order to resolve cell congestion problem which is a drawback of QP based placement techniques, additional force and grid pre-warping technique are used. We devised a new density function for evaluating proper additional force which depends on density. Grid pre-warping technique relocates cells over entire area according to the relative ordering between coordinates of cells. Using the additional force obtained by the new density function and applying the pre-warping technique iteratively we obtained a well-distributed global placement. Mongrel which is a middle-down methodology based placer takes such a good global placement as an initial placement and produces a final detailed placement. Experimental results show that proposed technique outperforms the FM algorithm based global placement and are comparable with the well-known leading placers, FengShui, Dragon.
In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.
Purpose : This study was performed to evaluate the changes of jaw bone density around the dental implant after placement using computed tomography scan (CT-Scan). Materials and Methods : This retrospective study consisted of 30 patients who had lost 1 posterior tooth in maxilla or mandible and installed dental implant. The patients took CT-Scan before and after implant placement. Hounsfield Unit (HU) was measured around the implants and evaluated the difference of HU before and after implant installation. Results : The mean HU of jaw bone was 542.436 HU and 764.9 HU before and after implant placement, respectively (p<0.05). The means HUs for male were 632.3 HU and 932.2 HU and those for female 478.2 HU and 645.5 HU before and after implant placement, respectively (p<0.05). Also, the jaw bone with lower density needed longer period for implant procedure and the increased change of HU of jaw bone was less in the cases which needed longer period for osseointegration. Conclusion : CT-Scan could be used to assess the change of bone density around dental implants. Bone density around dental implant was increased after placement. The increased rate of bone density could be determined by the quality of jaw bone before implant placement.
Purpose: This study was to propose the clear understanding for stress distribution of supporting bone by use of staggered buccal offset tripodal placement of fixtures of posterior 3 crown implant partial dentures. We realized posterior 3 crown implant fixed partial dentures through finite element modeling and analysed stress effect of implant arrangement location to supporting bone under external load using finite element method. Method: To understand stress distribution of 3 crown implant fixed partial dentures which have 2 different arrangement by finite element analysis. In each model, for loading condition, we applied $45^{\circ}$ oblique load to occlusal surface of crown and applied 100 N for 3 crown individually(total 300 N) for imitating possible oral loading condition. at this time, we calculated Von Mises stress distribution in supporting bone through finite element method. Result: When apply $45^{\circ}$ oblique load to in-line arrangement model, maximum stress result for 100 N for each 3 crown 47.566MPa. In tripodal placement, result for 1mm buccal offset tripodal placement implant model was maximum distributed load 51.418MPa, so result was higher than in-line arrangement model. Conclusion: In stress distribution result by placement of implant fixture, the most effective structure was in-line arrangement. The tripodal placement does not effective for stress distribution, gap cause more damage to supporting bone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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