Another crucial issue is a providing secondary user(SU) with the its guaranteed quality of service(QoS) in cognitive radio systems, from the SU view to be allowed to opportunistically utilize the primary user(PU) spectrum on non-interfering. In this paper, we propose a bandwidth reallocation scheme for reducing SU dropping rate through renegotiation of requested channel numbers when available bandwidth is not enough for accepting the spectrum handoff SUs. We categorize SU calls into two types : the first priority and the second priority SU, and the first SU' service is supported by bandwidth reservation based on ARMA prediction model for PU arrivals, while the second SU's bandwidth demands for spectrum handoff is to be reallocated through their renegotiation. Simulation results show that our scheme can improve SU dropping rate and system resource utilization efficiency by bandwidth reallocation.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.7
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pp.557-566
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2015
The characteristics of a gas-liquid Taylor (slug) flow in a square micro-channel with dimensions of $600{\mu}m{\times}600{\mu}m$ are experimentally investigated in this paper. The test fluids were nitrogen and water. The superficial velocities of the liquid and gas were in the ranges of 0.01 - 3 m/s and 0.1 - 3 m/s, respectively. The bubble and liquid slug lengths, bubble velocities, and bubble frequencies for various inlet conditions were measured by analyzing optical images obtained with a high-speed camera. It was found that the measured values (bubble and liquid slug lengths, bubble velocities) were not in good agreement with the values obtained using empirical models presented in the existing literature. Modified models for the bubble and liquid slug lengths and bubble velocity are suggested and shown to be in good agreement (${\pm}20$) with the measured values. Moreover, the bubble frequency could be predicted well by the relationship between the unit cell length and its velocity.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.18
no.5
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pp.461-467
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2012
An experimental study was carried out to measure frictional pressure drop in flow boiling to deionized water in a microchannel having a hydraulic diameter of $500{\mu}m$. Tests were performed in the ranges of heat fluxes from 100 to $400kW/m^2$, vapor qualities from 0 to 0.2 and mass fluxes of 200, 400 and $600kg/m^2s$. The frictional pressure drop during flow boiling is predicted by using two models; the homogeneous model that assumes equal phase velocity and the separate flow model that allows a slip velocity between two phases. From the experimental results, it is found that the two phase multiplier decreases with an increase in mass flux. Measured data of pressure drop are compared to a few available correlations proposed for macroscale and mini/microscale. The homogeneous model well predicted frictional pressure drop within MAE of 29.4 % for the test conditions considered in this work.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.10
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pp.8-12
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2007
In this paper, we proposed an frequency offset estimation scheme which can be used for packet based OFDM communication systems such as IEEE802.11a and IEEE802.11p physical layer. Proposed estimation scheme can adjust the gain allocation ratio between long training symbol and short training symbol while maintaining average power of overall training sequence so that we can obtain the reference parameters for MSE performance improvement. The preamble structure considered in this paper is based on the preamble specified in IEEE802.11a and IEEE802.11p standardization group. From the simulation results, it is shown that power ratio between long training symbol and short training symbol must vanes for achieving lower frequency offset estimation error as channel SNR condition is changed. Also it is known oat proposed scheme can achieve better performance than conventional one.
For the purpose of the optimal design of a frame and plate type of pervaporation module, model equations which can predict the effects of feed flow condition on the temperature distribution of the feed developed in the module were established and the temperature distribution with feed flow condition was investigated through the model si$$\mu$ation. With increasing the Reynolds number of feed flow in the module, the flow velocity gradient in the channel height-direction as well as the volume rate of feed which acts as energy source for the evaporation of perrneants on the permeate-side surface of a membrane increased to such an extent that both mass and heat flux in the channel height direction could increase and the temperature drop of feed due to the evaporation of the permeant could be reduced correspondingly. A decrease in channel height caused the temperature drop of feed because of decreasing feed flow in the module. It was observed that the si$$\mu$ation result on the effect of Re on the temperature distribution of feed in the module has an agreement with experiment.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.385-395
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1999
Video-On-demand system provides electronic video rental services from remote video servers on a broadband communication networks. When we assume some situation that serve the same video stream by batching, each time single video stream became available at server-end side, we face the problem that what video stream to be scheduled at what time instant. Hence, in order to manage the resource bandwidth which is different at each stream, the policy of channel allocation became important factor. In this work, we proposed three type of scheduling policies with queueing, as are cumulative Waiting Time(CWT), Mean Waiting Time(MWT) and Predictable Popular Factor(PPF). While CWT policy is good for popular video, MWT policy was good for non-popular video. Also, we know that PPT policy has some fairness for average wait time and reneging rate of user requests.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.41-45
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2019
In this paper, we propose the interference cancellation scheme of end-to-end method algorithm for power line communication (PLC) systems in smart grid. The proposed scheme estimates the channel noise information of receiver by applying a deep learning model at the receiver. Then, the estimated channel noise is updated in database. In the modulator, the channel noise which reduces the power line communication performance is effectively removed through interference cancellation technique. As an impulsive noise model, Middleton Class A interference model was employed. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance compared to the theoretical model based on additive white Gaussian noise. As a result, the proposed interference cancellation with deep learning improves the signal quality of PLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to PLC for smart grid and general communication systems.
Kim, Wanchan;Yu, Isang;Shin, Donghae;Ko, Youngsung
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.2
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pp.122-129
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2019
Predicting heat transfer from the inner wall of the combustion chamber of the liquid rocket is a very difficult task. Several complex processes, such as convection, radiation and conduction must be taken into consideration. Usually commercial programs are used for the analysis of this processes. However, commercial programs are not a perfect solution, because of the long calculation times and a burdening data-input work. In this study, we developed and implemented one - dimensional thermal analysis. This technique can be easily used on the initial stage. The design of the combustion chamber's cooling channel of the steam generator designed using developed technique. In order to compare experimental and theoretical data, the combustion test was performed. Obtained experimental data for the coolant temperature differ from the theoretical prediction by only 8.5%.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.29-33
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2022
In this paper, we propose the deep learning based pre interference cancellation scheme algorithm for power line communication (PLC) systems in smart grid. The proposed scheme estimates the channel noise information by applying a deep learning model at the transmitter. Then, the estimated channel noise is updated in database. In the modulator, the channel noise which reduces the power line communication performance is effectively removed through interference cancellation technique. As an impulsive noise model, Middleton Class A interference model was employed. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance compared to the theoretical model based on additive white Gaussian noise. As a result, the proposed interference cancellation with deep learning improves the signal quality of PLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to PLC for smart grid and general communication systems.
In this paper, we present a study on an AI-based system utilizing the CCTV system within city buses to predict the intentions of boarding and alighting passengers, with the aim of preventing accidents. The proposed system employs the YOLOv7 Pose model to detect passengers, while utilizing an LSTM model to predict intentions of tracked passengers. The system can be installed on the bus's CCTV terminals, allowing for real-time visual confirmation of passengers' intentions throughout driving. It also provides alerts to the driver, mitigating potential accidents during passenger transitions. Test results show accuracy rates of 0.81 for analyzing boarding intentions and 0.79 for predicting alighting intentions onboard. To ensure real-time performance, we verified that a minimum of 5 frames per second analysis is achievable in a GPU environment. his algorithm enhance the safety of passenger transitions during bus operations. In the future, with improved hardware specifications and abundant data collection, the system's expansion into various safety-related metrics is promising. This algorithm is anticipated to play a pivotal role in ensuring safety when autonomous driving becomes commercialized. Additionally, its applicability could extend to other modes of public transportation, such as subways and all forms of mass transit, contributing to the overall safety of public transportation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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