This present work is to find optimum design of a NACA65 axial fan blade with weighted average surrogate model. The numerical analysis by Reynolds-average Navier-Stokes equations with shear stress turbulence(SST) is discretized by finite volume approximations and solved on hexahedral grids for flow analysis. The blade aerodynamic shape is modified by six design variables for the optimization. The blade profile as well as stacking line is modified to enhance blade total efficiency. Six design variables, airfoil maximum camber, maximum camber location, leading edge radius, trailing edge radius, lean angle at 50% span and lean angle at 100% span, are selected for blade profile to enhance the total efficiency. The PBA model which is basically weighted average of the basis surrogates is used to find the optimal design in the design space from the constructed response surface model for the objective function. By the optimization, the total efficiency is increased by 1.4%.
A new consensus algorithm for the prediction of tropical cyclone track has been developed. Conventional consensus is a simple average of a few fixed models that showed the good performance in track prediction for the past few years. Meanwhile, the consensus in this study is a weighted average of a few models that may change for every individual forecast time. The models are selected as follows. The first step is to find the analogous past tropical cyclone tracks to the current track. The next step is to evaluate the model performances for those past tracks. Finally, we take the weighted average of the selected models. More weight is given to the higher performance model. This new algorithm has been named as DYTRAP (DYnamic data-base Typhoon tRAck Prediction) in the sense that the data base is used to find the analogous past tracks and the effective models for every individual track prediction case. DYTRAP has been applied to all 2009 tropical cyclone track prediction. The results outperforms those of all models as well as all the official forecasts of the typhoon centers. In order to prove the real usefulness of DYTRAP, it is necessary to apply the DYTRAP system to the real time prediction because the forecast in typhoon centers usually uses 6-hour or 12-hour-old model guidances.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.3
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pp.210-216
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2006
In the rule based modeling, data partitioning plays crucial role be cause partitioned sub data set implies particular information of the given data set or system. In this paper, we present an empirical study result of the data pattern estimation to find underlying data patterns of the given data. Presented method performs crisp type clustering with given n number of data samples by means of the sequential agglomerative hierarchical nested model (SAHN). In each sequence, the average value of the sum of all inter-distance between centroid and data point. In the sequel, compute the derivation of the weighted average distance to observe a pattern distribution. For the final step, after overall clustering process is completed, weighted average distance value is applied to estimate range of the number of clusters in given dataset. The proposed estimation method and its result are considered with the use of FCM demo data set in MATLAB fuzzy logic toolbox and Box and Jenkins's gas furnace data.
In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.1
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pp.1-12
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2014
This article proposes a variable sampling interval (VSI) $\bar{X}$ control chart using weighted standard deviation (WSD) method for skewed populations. The WSD method decomposes the standard deviation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjusts control limits and warning limits of a control chart in accordance with the direction and degree of skewness. A control chart constant is derived for estimating the standard deviation of skewed distributions with the mean of sample standard deviations. The proposed chart is compared with the conventional VSI $\bar{X}$ control chart under some skewed distributions. Simulation study shows that the proposed WSD VSI chart can control the in-control average time to signal (ATS) as an adequate level better than the conventional VSI chart, and the proposed chart can detect a decrease in the process mean of a quality characteristic following a positively skewed distribution more quickly than the standard VSI chart.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1377-1389
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2016
This paper presents a target model update scheme for the mean-shift tracking with background weighted histogram. In the scheme, the target candidate histogram is corrected by considering the back-projection weight of each pixel in the kernel after the best target candidate in the current frame image is chosen. In each frame, the target model is updated by the weighted average of the current target model and the corrected target candidate. We compared our target model update scheme with the previous ones by applying several test sequences. The experimental results showed that the object tracking accuracy was greatly improved by using the proposed scheme.
This study is intended to suggest a more reasonable and practical method of estimating discount & capitalization rate for valuation of closely-held culture content business, that is, to modify the Buildup Summation Model(which is recommended for the closely-held business by the NACVA) by adopting the weighted ratings in the CT Project Investment Evaluation of the Korea Culture Contents Association to risk factors of the Buildup Summation Model. This method is ease to apply for closely-held culture content business and has advantages in applying the weighted rates based on the characteristics of respective culture contents. And it can make up for the Weighted Average Cost of Capital (WACC) which shows generally low discount rates.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.6
s.312
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pp.83-91
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2006
Flashlights in video has many problem to detect the scene change because of high difference values from successive frames. In this paper propose the reliable scene change detection algorithms by extracting the flashlights. This paper proposes a robust scene change detection technique that uses the weighted chi-square test and the automated threshold-decision algorithms. The weighted chi-square test can subdivide the difference values of individual color channels by calculating the color intensities according to NTSC standard, and it can detect the scene change by joining the weighted color intensities to the predefined chi-square test which emphasize the comparative color difference values. The automated threshold-decision algorithm uses the difference values of frame-to-frame that was obtained by the weighted chi-square test. At first, The Average of total difference values is calculated and then, another average value is calculated using the previous average value from the difference values, finally the most appropriate mid-average value is searched and considered the threshold value. Experimental results show that the proposed algorithms are effective and outperform the previous approaches.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.4
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pp.1171-1180
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2014
The NRCS-CN method is generally used to estimate effective rainfalls in a basin. However, since the curve number which plays a critical role in the NRCS-CN method was originally developed for US watersheds, it is limited to be directly applied to other basins outside the United States. Therefore various modifications have been suggested to revise the NRCS-CN for specific watershed condition. This study introduced the weighted average method and the slope-based CN to estimate effective rainfalls available for Korean watersheds and compared with the observed direct runoff. The overall results achieved from this study indicated that the adjusted slope-based CN considerably increases effective rainfalls in general and makes the duration of effective storm longer. Based on the statistical error analysis performed for various modifications of NRCS-CN, the weighted average method with the adjusted slope-based CN has highest precision with the observed direct runoff. In addition, after analyzing the relation between the initial loss estimated from rainfall-runoff observations and the potential maximum retention from GIS-based data, it turns out that the assumption of linear relationship between the initial loss and the potential maximum retention is not available for Korean watersheds.
Background: The purpose of this study was to evaluate the usefulness of diffusion-weighted magnetic resonance imaging for monitoring the response to radiation therapy in metastatic bone marrow of the spines. Materials and Methods: Twenty-one patients with metastatic bone marrow of the spines were examined with MRI. Diffusion-weighted and spin-echo MRI were performed in 10 patients before and after radiation therapy with or without systemic chemotherapy, and performed in 11 patients after radiation therapy alone. Follow up spin-echo and diffusion-weighted MRI were obtained at 1 to 6 months after radiation therapy according to patients' condition. The diffusion-weighted imaging sequence was based on reversed fast imaging with steady-state precession (PSIF). Signal intensity changes of the metastatic bone marrows before and after radiation therapy on conventional spin-echo sequence MRI and diffusion-weighted MRI were evaluated. Bone marrow contrast ratios and signal-to-noise ratios before and after radiation therapy of diffusion- weighted MRI were analyzed. Results: All metastatic bone marrow of the spinal bodies were hyperintense to normal bone marrow of the spinal bodies on pretreatment diffusion-weighted MRI and positive bone marrow contrast ratios(p<0.001), and hypointense to normal spinal bodies on posttreatment diffusion-weighted MRI and negative bone marrow contrast ratios(p<0.001). The signal to noise ratios after treatment decreased comparing with those of pretreatment. Decreased signal intensity of the metastatic bone marrows on diffusion-weighted MRI began to be observed at average more than one month after the initiation of the radiation therapy. Conclusion: These results suggest that diffusion-weighted MRI would be an excellent method for monitoring the response to therapy of metastatic bone marrow of the spinal bodies, however, must be investigated in a larger series of patients with longer follow up period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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