Various kinds of processes are used in the Public Sewage Treatment Works(PSTWs) in order to achieve water quality criteria and TMDL in the watershed. The performance of the existing processes at PSTWs depends on influent characteristics, effluent quality target, amount of sludge production, power cost and other factors. In present, the Selection Guideline for the Available Treatment Process of PSTWs is used for a process decision in the country. But there are some problems regarding redundancy of assessment factors and complexity of assessment procedure in the guideline. In this study, we did a test application of AHP for process selection of PSTWs, which propose is to simplify assessment factors such as pollutant removal amount, sludge generation, electricity consumption, stability of operation, convenience of maintenance, easiness of existing process application, installation cost, and operating cost concerning of environmental factors, technical factors and economical factors. According to the study, the PSTWs selection procedure guideline can be improved using application of AHP method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제17권3호
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pp.322-327
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2007
Researchers in the field of psychology used Electroencephalographic (EEG) to record activities of human brain lot many years. As technology develope, neural basis of functional areas of emotion processing is revealed gradually. So we measure fundamental areas of human brain that controls emotion of human by using EEG. Hands gestures such as shaking and head gesture such as nodding are often used as human body languages for communication with each other, and their recognition is important that it is a useful communication medium between human and computers. Research methods about gesture recognition are used of computer vision. Many researchers study emotion recognition method which uses one of physiological signals and gestures in the existing research. In this paper, we use together physiological signals and gestures for emotion recognition of human. And we select the driver emotion as a specific target. The experimental result shows that using of both physiological signals and gestures gets high recognition rates better than using physiological signals or gestures. Both physiological signals and gestures use Interactive Feature Selection(IFS) for the feature selection whose method is based on a reinforcement learning.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
This paper describes an implementation of 4$^{th}$ order single-loop Butterworth noise shaper for a 16-bit $\Delta$$\Sigma$ DAC with the viewpoint of minimum hardware overhead. we adopt simple bit-shifting scheme and ROM selection technique for the multiplication, and propose a new buffer-and-routing method for the ROM circuits. The behavioral level and timing simulations reveal that our proposal is valid for the target specificationrget specificationn
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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제23권5호
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pp.13-22
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2019
In order to evaluate the earthquake damage level of small and medium - sized bridges without earthquake monitoring system, we proposed an algorithm for estimating the seismic force at the target bridge location using the ground acceleration data from the earthquake observatories near the structure. In general, response spectrum analysis, which is the most widely used dynamic analysis method to design and evaluate the structural system numerically is required a response spectrum to determine the dynamic loading. In this study, selection methods of the three closest observatories from the target structure and estimation method of ground response spectrum at arbitrary locations are developed. The proposed method can consider the distance and phase between the target bridge and the seismic station and from the relationship between the acceleration amplitudes and the location of the selected seismic station, the earthquake loading of the target bridge can be determined. The proposed algorithm is estimated to be more conservative than the response spectrum evaluated by actual earthquake data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제41권9호
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pp.1069-1080
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2016
TDOA(Time Difference Of Arrival)-based localization system such as the passive surveillance system performs the time synchronization between the receivers after separated installing multiple receivers to set the same clock for all receivers. And it estimates 2D(or 3D) location of the target by solving intersection of the multiple hyperbola(or hyperboloid) using TDOA. To perform time synchronization, one receiver must be set to the master, and it provide the reference data to compensate the clock of the rest of the slaves. The positioning accuracy of TDOA-based localization system is changed in accordance with the master that is selected among multiple receivers. So, the optimum receiver which is selected among multiple receivers must be set to master to get best performance in the considered deployment of receivers. In this paper, we propose a selection scheme of master receiver for time synchronization using DOP(Dilution Of Precision) which is based on location of the target and the multiple receivers. The proposed scheme has low complexity and short processing time, and it is easy to automate in the TDOA-based localization systems.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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pp.181-184
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2003
Recently, the fieldbus becomes an indispensable component for many automated systems. In the fieldbus system, realtime data containing sensor values and control commands has a tendency to rapidly lose its value as time elapses after its creation. In order to deliver these data in time, the fieldbus network should be designed to have short delay compared to the maximum allowable delay. Because the communication delay is affected by performance parameters such as target rotation timer of token passing protocol, it is necessary to select proper parameter settings to satisfy the real-time requirement for communication delay. This paper presents the timer selection method for Profibus token passing networks using genetic algorithm (GA) to meet the delay requirements.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권4호
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pp.256-261
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2007
Electroencephalographic(EEG) is used to record activities of human brain in the area of psychology for many years. As technology developed, neural basis of functional areas of emotion processing is revealed gradually. So we measure fundamental areas of human brain that controls emotion of human by using EEG. Hands gestures such as shaking and head gesture such as nodding are often used as human body languages for communication with each other, and their recognition is important that it is a useful communication medium between human and computers. Research methods about gesture recognition are used of computer vision. Many researchers study Emotion Recognition method which uses one of EEG signals and Gestures in the existing research. In this paper, we use together EEG signals and Gestures for Emotion Recognition of human. And we select the driver emotion as a specific target. The experimental result shows that using of both EEG signals and gestures gets high recognition rates better than using EEG signals or gestures. Both EEG signals and gestures use Interactive Feature Selection(IFS) for the feature selection whose method is based on the reinforcement learning.
In this study, an experimental method for the selection of optimal welding condition was proposed in the fillet weld which was done over the tack weld. This method used the response surface analysis in which the leg length and the reinforcement height were chosen as the quality variables of the weld bead profile. The overall desirability function, which was combined desirability function fur the two quality variables, was employed as the objective function for getting the optimal welding condition. In the experiments, the target values of the leg length and the reinforcement height are 6m and zero respectively for the horizontal fillet weld of 10mm thickness mild steel. The optimal welding conditions could predict the weld bead profile(leg length and reinforcement height) as 6.00mm and 0.19mm without tack weld and 6.00mm and 0.48mm with tack weld. from a series of welding test, it was revealed that a uniform weld bead can be obtained by adopting the optimal welding condition which was determined according to the method proposed.
In case of manufacturing the high quality welds or pipeline, the full penetration weld has to be made along the weld joint. Thus the root pass welding is very important and has to be selected carefully. In this study, an experimental method for the selection of optimal welding condition was proposed in the root pass welding which was done along the V-grooved butt weld joint. This method uses the response surface analysis in which the width and height of back bead were chosen as the quality variables of the weld. The overall desirability function, which is the combined desirability function for the two quality variables, was used as the objective function for getting the optimal welding condition. In the experiments, the target values of the back bead width and the height are 6mm and zero respectively for the V-grooved butt weld joint of 8mm thickness mild steel. The optimal welding conditions could predict the back bead profile(bead width and height) as 6.003mm and -0.003mm. From a series of welding test, it was revealed that a uniform and full penetration weld bead can be obtained by adopting the optimal welding condition which was determined according to the method proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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