Jeon, Ji-Hong;Ham, Jong-Hwa;Chun G. Yoon;Kim, Seong-Joon
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.7
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pp.25-35
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2002
In this study, the effect of DEM (Digital Elevation Model) resolution (15m, 30m, 50m, 70m, 100m, 200m, 300m) on the hydrological simulation was examined using the BASINS (Better Assessment Science Integrating point and Nonpoint Source) for the Heukcheon watershed (303.3 ㎢) data from 1998 to 1999. Generally, as the cell size of DEM increased, topographical changes were observed as the original range of elevation decreased. The processing time of watershed delineation and river network needed more time and effort on smaller cell size of DEM. The larger DEM demonstrated had some errors in the junction of river network which might affect on the simulation of water quantity and quality. The area weighted average watershed slope became milder but the length weighted average channel slope became steeper as the DEM size increased. DEM resolution affected substantially on the topographical parameter but less on the hydrological simulation. Considering processing time and accuracy on hydrological simulation, DEM grid size of 100m is recommended for this range of watershed size.
This article investigates how to adaptively predict the time-varying metrology delay that could realistically occur in the semiconductor manufacturing practice. Metrology delays pose a great challenge for the existing run-to-run (R2R) controllers, driving the process output significantly away from target if not adequately predicted. First, the expected asymptotic double exponentially weighted moving average (DEWMA) control output, by using the EWMA and recursive least squares (RLS) prediction methods, is derived. It has been found that the relationships between the expected control output and target in both estimation methods are parallel, and six cases are addressed. Within the context of time-varying metrology delay, this paper presents a modified recursive least squares-linear trend (RLS-LT) controller, in combination with runs test. Simulated single input-single output (SISO) R2R processes subject to various time-varying metrology delay scenarios are used as a testbed to evaluate the proposed algorithms. The simulation results indicate that the modified RLS-LT controller can yield the process output more accurately on target with smaller mean squared error (MSE) than the original RLSLT controller that only deals with constant metrology delays.
Alencar, Ana S.;Galindo, Ruben A.;Melentijevic, Svetlana
Geomechanics and Engineering
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v.21
no.1
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pp.11-21
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2020
The traditional formulations for estimation of bearing capacity in rock mechanics assume a homogeneous and isotropic rock mass. However, it is common that the rock mass consists of different layers of different rock properties or of the same rock matrix with distinct geotechnical quality levels. The bearing capacity of a heterogeneous rock is estimated traditionally through the weighted average. In this paper, the solution of the weighted average is compared to the finite difference method applied to a bilayer rock mass. The influence of different parameters such as the thickness of the layers, the rock type, the uniaxial compressive strength and the overall geotechnical quality of the rock mass on the bearing capacity of a bilayer rock mass is analyzed. A parametric study by finite difference method is carried out to develop a bearing capacity factor in function of the layer thickness and the rock mass quality expressed in terms of the geological strength index, which is presented in a form of a chart. Therefore, this correlation factor allows estimating the bearing capacity of a rock mass that is formed by two layers with distinct GSI, depending on the bearing capacity of the rock mass formed only by the upper layer and considered by that way as homogenous and isotropic rock mass.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.4
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pp.247-252
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2013
Korea gas corporation (KOGAS) is responsible for the whole sale of natural gas in the domestic market. It is important to forecast the daily demand of city gas for supply and demand control, and delivery management. Since there is the autoregressive characteristic in the daily gas demand, we introduce a modified autoregressive model as the first step. The daily gas demand also has a close connection with the outdoor temperature. Accordingly, our second proposed model is a temperature-based model. Those two models, however, do not meet the requirement for forecasting performances. To produce acceptable forecasting performances, we develop a weighted average model which compounds the autoregressive model and the temperature model. To examine our proposed methods, the forecasting results are provided. We confirm that our method can forecast the daily city gas demand accurately with reasonable performances.
The capital cost of the company is one that must be paid to the money owner as the price by using the money. The capital cost according to the source of money supply can be estimated by the expected profit rate undertaken by the use of the capital. But in the area of pre-existent economic evaluation, the evaluation of the company investment has been treated by the profit rate of the capital after considering the repayment conditions of the other's money or the interest. Thus in this study, in case the company makes an investment on various kinds of the capital at the same time, not make use of the capital as a one source, the economic evaluation of an investment should be handled by taking the weighted average cost of capital into consideration in proportion to the constitution of the capital cost by the sources of money supply, Especially, as the cost of the private money is very much connected with the profit rate through the stock market, the Capital Asset Pricing Model (CAPM) will be applied. This kind of economic evaluation method can be said to have much to do with the Economic Value Added : EVA) as well as to be highly thought as a standard to estimate the company' value recently To certify the usefulness of this approach, the case study of the output of the capital cost will be made for the purse of the economic evaluation of the alternative investment by using the financial statements of a motor company H.
This study proposed a method for determining weights for the eight quality characteristics, such as functionality, reliability, usability, maintainability, portability, efficiency, security, and interoperability, which are suggested by international standards, focusing on software test reports. Currently, the test results for software quality evaluation apply the same weight to 8 quality characteristics to obtain the arithmetic average. Weights for 8 quality characteristics were applied using the results from text analysis, and weights were applied using the results of text analysis of test reports for two products. It was confirmed that the average of test reports according to the weighted quality characteristics was more efficient.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.29
no.3
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pp.43-55
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2022
In this study, with the goal of developing a deep learning-based product recommendation model for effective matching of influencers and products, a deep learning model with a collaborative filtering model combined with generalized matrix decomposition(GMF), a collaborative filtering model based on multi-layer perceptron (MLP), and neural collaborative filtering and generalized matrix Factorization (NeuMF), a hybrid model combining GMP and MLP was developed and tested. In particular, we utilize one-class problem free boosting (OCF-B) method to solve the one-class problem that occurs when training is performed only on positive cases using implicit feedback in the deep learning-based collaborative filtering recommendation model. In relation to model selection based on overall experimental results, the MLP model showed highest performance with weighted average precision, weighted average recall, and f1 score were 0.85 in the model (n=3,000, term=15). This study is meaningful in practice as it attempted to commercialize a deep learning-based recommendation system where influencer's promotion data is being accumulated, pactical personalized recommendation service is not yet commercially applied yet.
The Wald confidence interval has been considered as a standard method for the difference of proportions. However, the erratic behavior of the coverage probability of the Wald confidence interval is recognized in various literatures. Various alternatives have been proposed. Among them, Agresti-Caffo confidence interval has gained the reputation because of its simplicity and fairly good performance in terms of coverage probability. It is known however, that the Agresti-Caffo confidence interval is conservative. In this note, a confidence interval is developed using the weighted Polya posterior which was employed to obtain a confidence interval for the binomial proportion in Lee(2005). The resulting confidence interval is simple and effective in various respects such as the closeness of the average coverage probability to the nominal confidence level, the average expected length and the mean absolute error of the coverage probability. Practically it can be used for the interval estimation of the difference of proportions for any sample sizes and parameter values.
In this paper, efficient deployment method of sensors and target positioning performance with respect to measurement error are dealt with. Active sonar can be categorized into Monostatic, Bistatic, Multistatic sonar, and characteristics of respective sonar are different. Assuming that each sensor can receive range and angular information, we compare the performance of Monostatic, Bistatic, and Multistatic systems. And we suggest Weighted least square (WLS) which gives the weight to former case, LS. In particular. adopting suggested method we investigate the target positioning performance according to number of sensor, distance from transmitter to receiver, and propose efficient arrangement rule for Multistatic sonar configurations. According to the experimental results, RMSE of Multistatic sonar is found to be superior to Monostatic and Bistatic by 35.98%. 37.45% respectively, and WLS is superior to LS approximately by 7.4% in average. Furthermore, as the difference of respective sensor's variance is large, it is observed that the improvement ratio of target positioning performance is increased.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2C
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pp.217-225
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2009
Tone injection scheme has been known as one of peak to average power ratio (PAPR) reduction methods deployable to multi-carrier system like orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). The basic idea in tone injection scheme is to enforce the constellation size larger so that each of original constellation points is mapped into the preassigned distinct locations. According to the tone injection scheme, it increases symbol power highly induced inherently by expanding constellation to get optimal PAPR reduction. In the other hand, to get optimal power increase, the PAPR would be reduced insufficiently with limited tone injection signal. To withstand these problems, this paper consider the reduction of the PAPR and power increase problem simultaneously, Toward this, the tone injection scheme accomplished by employing the weighted sum genetic algorithm which has been utilized to solve multi-objective optimization problem (MOOP). The simulation results verifies that the proposed scheme can control the effective PAPR performance and alleviation of power increase flexibly by the weight value at the expense of relatively low complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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