Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.3
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pp.66-74
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1997
In a high speed and high precision vertical machining center, chatter vibration is easily generated due to unbalanced masses in rotating parts and changtes of cutting forces. In this paper, modal test is performed to obtain modal parameters of the vertical machining center. In order to predit the cutting force of endmilling process for various cutting conditions, a mathematical model is given and this model is based on chip load, cutting geometry, and relationship between cutting forces and the chip load. Specific cutting constants of the model are obtained by averaging forces of cutting tests. The interactions between the dy- namic characteristics and cutting dynamics of the vertical machining center make the primary and the secondary feedback loops, and we make use of the equations of system to predict the chatter vibration. The chatter prediction is formulated as linear differential-differene equations, and simulated for several cases. Trends of vibration as radial and axial depths of cut are changed are shown and compared.
A novel algorithm is proposed to regulate the neutral point potential in neutral point clamped three-level inverters. Oscillations of the neutral point potential and an unbalanced dc-link voltage cause distortions of the output voltage. Large capacitors, which make the application costly and bulky, are needed to eliminate oscillations. Thus, the algorithm proposed in this paper utilizes the finite-control-set model predictive control and the multistage medium vector to solve these issues. The proposed strategy consists of a two-step prediction and a cost function to evaluate the selected multistage medium vector. Unlike the virtual vector method, the multistage medium vector is a mixture of the virtual vector and the original vector. In addition, its amplitude is variable. The neutral point current generated by it can be used to adjust the neutral point potential. When compared with the virtual vector method, the multistage medium vector contributes to decreasing the regulation time when the modulation index is high. The vectors are rearranged to cope with the variable switching frequency of the model predictive control. Simulation and experimental results verify the validity of the proposed strategy.
The purpose of this work was to apply geographical information system (GIS) for geostatistical analyzing by selecting a semi-variogram model to quantify the spatial correlation of the population distribution with residential neighborhoods in the both sides of Mosul city. Two hundred and sixty-eight sample sites in 240 ㎢ are adopted. After determining the population distribution with respect to neighborhoods, data were inserted to ArcGIS10.3 software. Afterward, the datasets was subjected to the semi-variogram model using ordinary kriging interpolation. The results obtained from interpolation method showed that among the various models, Spherical model gives best fit of the data by cross-validation. The kriging prediction map obtained by this study, shows a particular spatial dependence of the population distribution with the neighborhoods. The results obtained from interpolation method also indicates an unbalanced population distribution, as there is no balance between the size of the population neighborhoods and their share of the size of the population, where the results showed that the right side is more densely populated because of the small area of residential homes which occupied by more than one family, as well as the right side is concentrated in economic and social activities.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.20
no.5
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pp.448-455
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2015
A model predictive control (MPC) method without individual PWM has been recently researched to simplify and improve the control flexibility of a multilevel inverter. However, the input power of each H-bridge cell and the switching frequency of switching devices are unbalanced because of the use of a restricted switching state in the MPC method. This paper proposes a control method for balancing the switching patterns and cell power supplied from each isolated dc source of a cascaded H-bridge inverter. The supplied dc power from isolated dc sources of each H-bridge cells is balanced with the proposed cell balancing method. In addition, the switching frequency of each switching device of the CHB inverter becomes equal. A simulation and experimental results are presented with nine-level and five-level three-phase CHB inverter to validate the proposed balancing method.
Al Emadi, Noora;Thirumuruganathan, Saravanan;Robillos, Dianne Ramirez;Jansen, Bernard Jim
Journal of Smart Tourism
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v.1
no.1
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pp.53-64
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2021
Upselling is often a critical factor in revenue generation for businesses in the tourism and travel industry. Utilizing passenger data from a major international airline company, we develop the PAX (Passenger, Airline, eXternal) model to predict passengers that are most likely to accept an upgrade offer from economy to premium. Formulating the problem as an extremely unbalanced, cost-sensitive, supervised binary classification, we predict if a customer will take an upgrade offer. We use a feature vector created from the historical data of 3 million passenger records from 2017 to 2019, in which passengers received approximately 635,000 upgrade offers worth more than $422,000,000 U.S. dollars. The model has an F1-score of 0.75, outperforming the airline's current rule-based approach. Findings have several practical applications, including identifying promising customers for upselling and minimizing the number of indiscriminate emails sent to customers. Accurately identifying the few customers who will react positively to upgrade offers is of paramount importance given the airline 'industry's razor-thin margins. Research results have significant real-world impacts because there is the potential to improve targeted upselling to customers in the airline and related industries.
Deep leaning convolutional neural networks (CNN) have successfully been applied to image super-resolution (SR). Despite their great performances, SR techniques tend to focus on a certain upscale factor when training a particular model. Algorithms for single model multi-scale networks can easily be constructed if images are upscaled prior to input, but sub-pixel convolution upsampling works differently for each scale factor. Recent SR methods employ multi-scale and multi-path learning as a solution. However, this causes unshared parameters and unbalanced parameter distribution across various scale factors. We present a multi-scale single-path upsample module as a solution by exploiting the advantages of sub-pixel convolution and interpolation algorithms. The proposed model employs sub-pixel convolution for the highest scale factor among the learning upscale factors, and then utilize 1-dimension interpolation, compressing the learned features on the channel axis to match the desired output image size. Experiments are performed for the single-path upsample module, and compared to the multi-path upsample module. Based on the experimental results, the proposed algorithm reduces the upsample module's parameters by 24% and presents slightly to better performance compared to the previous algorithm.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.22
no.6
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pp.860-873
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1998
In a low speed open-type wind tunnel, a group of parallel wakes downstream of two dimensional grid model consisting of several circular cylinders were experimentally investigated to study the response of the wake flows to the acoustic excitation, in hoping to promote the understanding of the underlying mechanism behind the gross flow change due to artificial excitation. In the unexcited wake flows, the development of the individual wakes behind cylinders was almost uniform for the ratio of the spacing to the cylinder diameter of s/d.geq.1.5. For smaller s/d, however, the jet streams issued through the gaps between the cylinders became biased in one side and the cylinders had wakes of different sizes. At s/d=1.25, the gap flow directions change in time, leading to unstable wake patterns. Further reduction in s/d made this unstable flip-flopping of the jets stable. The most effective excitation frequency was found to be in the Strouhal number range of St=0.5-0.6. This frequency was related to the vortex shedding. At s/d=1.75, the excitation frequency was 2 or 4 times the vortex shedding frequency. When the flow was excited at this frequency, the vortex sheddings were energized, and pairings between neighboring vortices were generated. Also, the merging process between individual wakes was accelerated. The unstable and unbalanced wake patterns at s/d=2.15 were made stable and balanced. The unstable and unbalanced wake patterns at s/d=2.15 were made stable and balanced. For smaller spacing of s/d .leq,1.0, the acoustic excitation became less effective in controlling the flow.
The more people use ambulatory electrocardiogram(ECG) for arrhythmia detection, the more researchers report the automatic classification algorithms. Most of the previous studies don't consider the un-balanced data distribution. Even in patients, there are much more normal beats than abnormal beats among the data from 24 hours. To solve this problem, the hierarchical classification using 21 features was adopted for arrhythmia abnormal beat detection. The features include R-R intervals and data to describe the morphology of the wave. To validate the algorithm, 44 non-pacemaker recordings from physionet were used. The hierarchical classification model with 2 stages on domain knowledge was constructed. Using our suggested method, we could improve the performance in abnormal beat classification from the conventional multi-class classification method. In conclusion, the domain knowledge based hierarchical classification is useful to the ECG beat classification with unbalanced data distribution.
The purpose of this study was to investigate the influence of children's elementary school entrance to working conditions of employed mothers. The data from 4th to 8th wave of Panel Study on Korean Children (PSKC) were used for analysis. Specifically, we examined changes in wages, working hours and regular employment of employed mothers after their children entered elementary schools. We adopted Heck selection model for unbalanced panel data after controlling sample selection bias, and compare results of analysis for unbalanced and balanced panel data. The results showed that children's elementary school entrance reduces employed mothers' wage, working hours and regular employment. These results indicate that mother tend to leave regular job and could not entry into decent job when their children are in elementary school.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.751-763
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2022
With the recent increase in spending growth in the IoT sector worldwide, the importance of lightweight block ciphers to encrypt them is also increasing. The lightweight block cipher PIPO algorithm proposed in ICISC 2020 is an SPN-structured cipher using an unbalanced bridge structure. The white box attack model refers to a state in which an attacker may know the intermediate value of the encryption operation. As a technique to cope with this, Chow et al. proposed a white box implementation technique and applied it to DES and AES in 2002. In this paper, we propose a white box PIPO applying a white box implementation to a lightweight block cipher PIPO algorithm. In the white box PIPO, the size of the table decreased by about 5.8 times and the calculation time decreased by about 17 times compared to the white box AES proposed by Chow and others. In addition, white box PIPO was used for mobile security products, and experimental results for each test case according to the scope of application are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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