KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.5B
no.3
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pp.243-247
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2005
The Different-volume- V-connection transformer is known as an electric power source that can supply 3-phase electric power and single-phase electric power at the same time. Usually, we use two single-phase transformers that have different volumes. In this paper, we propose the use of a 3-phase 5-leg transformer with the different-volume- V-connection. And, we examine the magnetic properties of the 5-leg core model with the different-volume- V-connection. The magnetic properties of cores with the different-volume- V-connection are compared with those with the delta-connection. In order to express the magnetic anisotropy of the core materials and to calculate the iron loss directly, the two-dimensional vector magnetic property is considered with the E&SS modeling in the simulation.
Gazder, Uneb;Al-Amoudi, Omar Saeed Baghabara;Khan, Saad Muhammad Saad;Maslehuddin, Mohammad
Computers and Concrete
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v.20
no.6
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pp.627-634
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2017
Predicting the compressive strength of concrete is important to assess the load-carrying capacity of a structure. However, the use of blended cements to accrue the technical, economic and environmental benefits has increased the complexity of prediction models. Artificial Neural Networks (ANNs) have been used for predicting the compressive strength of ordinary Portland cement concrete, i.e., concrete produced without the addition of supplementary cementing materials. In this study, models to predict the compressive strength of blended cement concrete prepared with a natural pozzolan were developed using regression models and single- and 2-phase learning ANNs. Back-propagation (BP), Levenberg-Marquardt (LM) and Conjugate Gradient Descent (CGD) methods were used for training the ANNs. A 2-phase learning algorithm is proposed for the first time in this study for predictive modeling of the compressive strength of blended cement concrete. The output of these predictive models indicates that the use of a 2-phase learning algorithm will provide better results than the linear regression model or the traditional single-phase ANN models.
There are two distinct approaches to improving the quality of protein NMR structures during refinement: all-atom force fields and accumulated knowledge-assisted methods that include Rosetta. Mao et al. reported that, for 40 proteins, Rosetta increased the accuracies of their NMR-determined structures with respect to the X-ray crystal structures (Mao et al., J. Am. Chem. Soc. 136, 1893 (2014)). In this study, we calculated 32 structures of those studied by Mao et al. using all-atom force field and implicit solvent model, and we compared the results with those obtained from Rosetta. For a single protein, using only the experimental NOE-derived distances and backbone torsion angle restraints, 20 of the lowest energy structures were extracted as an ensemble from 100 generated structures. Restrained simulated annealing by molecular dynamics simulation searched conformational spaces with a total time step of 1-ns. The use of GPU-accelerated AMBER code allowed the calculations to be completed in hours using a single GPU computer-even for proteins larger than 20 kDa. Remarkably, statistical analyses indicated that the structures determined in this way showed overall higher accuracies to their X-ray structures compared to those refined by Rosetta (p-value < 0.01). Our data demonstrate the capability of sophisticated atomistic force fields in refining NMR structures, particularly when they are coupled with the latest GPU-based calculations. The straightforwardness of the protocol allows its use to be extended to all NMR structures.
A comlementary call line CR2 is curretly used to propagte the Disabled Infectious Single Cycle Herpes Simplex Virus Typee2 (DISC HSV-2) on a small Iaboratory scale upto 15 L. These cultures are initiated by passaging the cells from roller bottle cultures. Whilst this is suitable for the laboratory scale it is totally impractical for use in seeding an industrial manufacturing scaled version of the culture. It is paramount to have a robust system for passaging cells from a small microcarrierier culture system to a larger one by a serial subculturing regime. Here we report on the successes we have had in our laboratory in scaling up out production system for the DISC HSV-2 from small 1-L cultures to a 50-L vessel with the maintenance of the viral productivity. Ease of use, reproducibility and the need to minimise overall production time were factors which were taken into consideration whils developing our procedures. We were aware of the need to keep a production train simple and as short as possible as this was the amall scale study for an envisaged manufacturing process.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.3
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pp.174-180
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2022
Emotion recognition is an essential component of complete interaction between human and machine. The issues related to emotion recognition are a result of the different types of emotions expressed in several forms such as visual, sound, and physiological signal. Recent advancements in the field show that combined modalities, such as visual, voice and electroencephalography signals, lead to better result compared to the use of single modalities separately. Previous studies have explored the use of multiple modalities for accurate predictions of emotion; however the number of studies regarding real-time implementation is limited because of the difficulty in simultaneously implementing multiple modalities of emotion recognition. In this study, we proposed an emotion recognition system for real-time emotion recognition implementation. Our model was built with a multithreading block that enables the implementation of each modality using separate threads for continuous synchronization. First, we separately achieved emotion recognition for each modality before enabling the use of the multithreaded system. To verify the correctness of the results, we compared the performance accuracy of unimodal and multimodal emotion recognitions in real-time. The experimental results showed real-time user emotion recognition of the proposed model. In addition, the effectiveness of the multimodalities for emotion recognition was observed. Our multimodal model was able to obtain an accuracy of 80.1% as compared to the unimodality, which obtained accuracies of 70.9, 54.3, and 63.1%.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.3
no.1
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pp.17-29
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1999
The reliable authentication of a communicating party and a network component is an essential factor to achieve the security in a computer network. The Kerberos Authentication Services has been the most successful solution which is widely used today but its requirement for synchronized clocks has been a serious limitation to use it. In this paper we presented an extended Kerberos method which avoids the synchronization requirement for a single-time ticket user. We modified the Kerberos protocol minimally by replacing the synchronization requirement with the challenge-response method.
This paper proposes an algorithm of fuzzy model modification which improves fuzzy relation matrix for multi-input/single output dynamic systems. Zadeh's possibility distribution plays an important role in the proposed algorithm and in the use of fuzzy models which are constructed by the proposed algorithm. The required computer capacity and time for implementing the proposed algorithm and resulting models are significantly reduced by introducing the concept of the referential fuzzy sets. A nonlinear system is given to show that the proposed algorithm can provide the fuzzy model with satisfactory accuracy.
The primary difficulties encountered in the use of step motors are underdamped response when stopping at a specified position and dynamic instability during high-speed slewing. This paper proposes a speed and position detection scheme using the back EMF generated by the rotating permanent magnet field of a two-phase 1.8.deg. hybrid step motor, and presents its application to the state-variable feedback control of the hybrid step motor. All simulation results in a single step response show that the hybrid step motor performances such as peak overshoot and settling time are greatly improved.
KEPCO has built, for the first time in the world, 765㎸ double circuit transmission lines which use vertically arranged phase conductor, while 765㎸ transmission lines in other countries are single circuit lines and use horizontally arranged phase conductor. System operating voltage, switching overvoltage, and lightning overvoltage were considered in determining the air gap. Recently, however, lightning outage rate of some 765㎸ transmission lines in KOREA shows that it is more than what is expected. Lightning fault of 765㎸ transmission lines is mostly single phase grounding fault which can be reclosed. But it still needs to be carefully managed, for the bulk system like 765㎸ transmission lines have huge effects on whole power system. This paper introduces analysis and countermeasure of KEPCO's 765㎸ transmission line lightning outage.
This paper presents a Tabu Search method to minimize a number of tardy jobs in the nonidentical parallel machine scheduling. The Tabu Search method employs a restricted neighborhood for the reduction of computation time. In this paper, we use two different types of method for a single machine scheduling. One is Moore's algorithm and the other is insertion method. We discuss computational experiments on more than 1000 test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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