Some optimal designs and data analysis methods based on a Gaussian spatial linear model for computer simulation experiments are considered. For designs of computer experiments, Latin-hypercube designs and some optimal designs are combined. A two-stage computational (2-points exchange and Newton-type) algorithm for finding the optimal Latin-hypercube design is presented. The spatial prediction model which was discussed by Sacks, Welch, Mitchell and Wynn(1989) for computer experiments, is used for analysis of the simulated data. Moreover, a method of contructing sequential (optimal) Latin-hypercube designs is considered. An application of this approach to the quality improvement and optimization of the integrated circuit design via the main-effects plot and the sequential experimental strategy is presented.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.1
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pp.40-49
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2007
In a visual driver-assistance system, separating moving objects from fixed objects are an important problem to maintain multiple hypothesis for the state. Color and edge-based tracker can often be 'distracted' causing them to track the wrong object. Many researchers have dealt with this problem by using multiple features, as it is unlikely that all will be distracted at the same time. In this paper, we improve the accuracy and robustness of real-time tracking by combining a color histogram feature with a brightness of Optical Flow-based feature under a Sequential Monte Carlo framework. And it is also excepted from Tracking as time goes on, reducing density by Adaptive Particles Number in case of the fixed object. This new framework makes two main contributions. The one is about the prediction framework which separating moving objects from fixed objects and the other is about measurement framework to get a information from the visual data under a partial occlusion.
As society develops, the dissemination of microdata has increased to respond to diverse analytical needs of users. Analysis of microdata for policy making, academic purposes, etc. is highly desirable in terms of value creation. However, the provision of microdata, whose usefulness is guaranteed, has a risk of exposure of personal information. Several methods have been considered to ensure the protection of personal information while ensuring the usefulness of the data. One of these methods has been studied to generate and utilize synthetic data. This paper aims to understand the synthetic data by exploring methodologies and precautions related to synthetic data. To this end, we first explain muptiple imputation, Bayesian predictive model, and Bayesian bootstrap, which are basic foundations for synthetic data. And then, we link these concepts to the construction of fully/partially synthetic data. To understand the creation of synthetic data, we review a real longitudinal synthetic data example which is based on sequential regression multivariate imputation.
H. T. Lee;H. G. Kim;S. J. Park;Y. G. Jung;S. M. Hong
Transactions of Materials Processing
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v.32
no.1
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pp.12-19
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2023
The armature core is a part responsible for the skeleton of the steering wheel. Currently, in the case of commercial trucks, the main parts of the parts are manufactured separately and then the product is produced through welding. In the case of this production method, quality and cost problems of the welded parts occur, and an integrated armature core made of magnesium alloy is used in passenger vehicles. However, in the case of commercial trucks, there is no application case and research is insufficient. Therefore, this study aims to develop an all-in-one armature core that simultaneously applies a magnesium alloy material and a die casting method to reduce the weight and improve the quality of the existing steel armature core. The product was modeled based on the shape of a commercial product, and finite element analysis (FEA) was performed through Ls-dyna, a general-purpose analysis program. Through digital image correlation (DIC) and uniaxial tensile test, the accurate physical properties of the material were obtained and applied to the analysis. A total of four types of compression were applied by changing the angle and ground contact area of the product according to the actual reliability test conditions. analysis was carried out. As a result of FEA, it was confirmed that damage occurred in the spoke area, and spoke thickness (tspoke), base thickness (tbase), and rim and spoke connection (R) were designated as design variables, and the total weight and maximum equivalent stress occurring in the armature core We specify an objective function that simultaneously minimizes . A prediction function was derived using the sequential response surface method to identify design variables that minimized the objective function, and it was confirmed that it was improved by 22%.
Kim, Jeong-Tae;Park, Jae-Hyung;Hong, Dong-Soo;Na, Won-Bae
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1A
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pp.135-146
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2008
In this paper, a hybrid damage monitoring scheme for prestressed concrete (PSC) girder bridges by using sequential acceleration and impedance signatures is newly proposed. Damage types of interest include prestress-loss in tendon and flexural stiffness-loss in a concrete girder. The hybrid scheme mainly consists of three sequential phases: damage alarming, damage classification, and damage estimation. In the first phase, the global occurrence of damage is alarmed by monitoring changes in acceleration features. In the second phase, the type of damage is classified into either prestress-loss or flexural stiffness-loss by recognizing patterns of impedance features. In the third phase, the location and the extent of damage are estimated by using two different ways: a mode shape-based damage detection to detect flexural stiffness-loss and a natural frequency-based prestress prediction to identify prestress-loss. The feasibility of the proposed scheme is evaluated on a laboratory-scaled PSC girder model for which hybrid vibration-impedance signatures were measured for several damage scenarios of prestress-loss and flexural stiffness-loss.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.264-266
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2022
In order to apply the RNN model to the radio fingerprint-based indoor path generation technology, the data set must be continuous and sequential. However, Wi-Fi radio fingerprint data is not suitable as RNN data because continuity is not guaranteed as characteristic information about a specific location at the time of collection. Therefore, continuity information of sequential positions should be given. For this purpose, clustering is possible through classification of each region based on signal data. At this time, the continuity information between the clusters does not contain information on whether actual movement is possible due to the limitation of radio signals. Therefore, correlation information on whether movement between adjacent clusters is possible is required. In this paper, a deep learning network, a recurrent neural network (RNN) model, is used to predict the path of a moving object, and it reduces errors that may occur when predicting the path of an object by generating continuous location information for path generation in an indoor environment. We propose a method of giving correlation between clustering for generating an improved moving path that can avoid erroneous path prediction that cannot move on the predicted path.
The optimum blasting pattern to excavate a quarry efficiently and economically can be determined based on the minimum production cost which is generally estimated according to rock fragmentation. Therefore it is a critical problem to predict fragment size distribution of blasted rocks over an entire quarry. By comparing various prediction models, it can be ascertained that the result obtained from Kuz-Ram model relatively coincides with that of field measurements. Kuz-Ram model uses the concept of rock factor to signify conditions of rock mass such as block size, rock jointing, strength and others. For the evaluation of total production cost, it is imperative to estimate 3-D spatial distribution of rock factor for the entire quarry. In this study, a sequential indicator simulation technique is adopted for estimation of spatial distribution of rock factor due to its higher reproducibility of spatial variability and distribution models than Kriging methods. Further, this can reduce the uncertainty of predictor using distribution information of sample data The entire quarry is classified into three types of rock mass and optimum blasting pattern is proposed for each type based on 3-D spatial distribution of rock factor. In addition, plane maps of rock factor distribution for each ground levels is provided to estimate production costs for each process and to make a plan for an optimum blasting pattern.
Choi, Hyeonjin;Lee, Songhee;Woo, Hyuna;Noh, Seong Jin
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.587-599
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2023
As climate change increasesthe frequency and risk of flooding in major cities around theworld, the importance ofsimulation technology that can quickly and accurately analyze high-resolution 2D flooding information in large-scale areasis emerging. The physically-based approaches based on the Shallow Water Equations (SWE) often requires huge computer resources hindering high-resolution flood prediction. This study investigated the theoretical background of Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D), which simulates spatio-temporal changes offlooding using transition rules and weight-based system, and assessed feasibility to simulate pluvial flooding in the urbancatchment, theOncheon-cheon catchmentinBusan, SouthKorea.Inaddition,the computation performancewas compared by applying versions using OpenComputing Language (OpenCL) andOpenMulti-Processing (OpenMP) parallel computing techniques. Simulationresultsshowed that the maximuminundation depthmap by theWCA2Dmodel cansimilarly reproduce historical inundation maps. Also, it can precisely simulate spatio-temporal changes of flooding extent in the urban catchment with complex topographic characteristics. For computation efficiency, parallel computing schemes, theOpenCLandOpenMP, improved the computation by about 8~14 and 5~6 folds respectively, compared to the sequential computation.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.4
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pp.467-474
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2018
The purpose of this study is related to automatic hull-form design for ships operating at two speeds. Research was conducted using a series 60 ($C_B=0.6$) ship as a target, which has the most basic ship hull-form. Hull-form development was pursued from the viewpoint of improving resistance performance. In particular, automatic hull-form design for a ship was performed to improve wave resistance, which is closely related to hull-forms. For this purpose, we developed automatic hull-form design software for ships by combining an optimization technique, resistance prediction technique and hull-form modification technique, appling the software developed to a target ship. A sequential quadratic programming method was used for optimization, and a potential-based panel method was used to predict resistance performance. A Gaussian-type modification function was developed and applied to change the ship hull-form. The software developed was used to design a target ship operating at two different speeds, and the performance of the resulting optimized hull was compared with the results of the original hull. In order to verify the validity of the program developed, experimental results obtained in model tests were compared with calculated values by numerical analysis.
In this paper, we introduce the fast decoding method with the SIMD (Single Instruction Multiple Data) instructions for HEVC RExt (High Efficiency Video Coding Range Extensions). Several tools of HEVC RExt such as intra prediction, interpolation, inverse-quantization, inverse-transform, and clipping modules can be classified as the proper modules for applying the SIMD instructions. In consideration of bit-depth increasement of RExt, intra prediction, interpolation, inverse-quantization, inverse-transform, and clipping modules are accelerated by SSE (Streaming SIMD Extension) instructions. In addition, we propose effective implementations for interpolation filter, inverse-quantization, and clipping modules by utilizing a set of AVX2 (Advanced Vector eXtension 2) instructions that can use 256 bits register. The evaluation of the proposed methods were performed on the private HEVC RExt decoder developed based on HM 16.0. The experimental results show that the developed RExt decoder reduces 12% average decoding time, compared with the conventional sequential method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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