본 논문은 사진데이타에 쉽게 적용할수있는 한 adaptive data compression 방법을 노표시하였다. 이웃 sample data 사이의 높은 correlation때문에 발생할 부호화 복잡성을 간편한 sample difference data로 대처하였으며, 자단의 statistical nonstationarity에 적응키 위해서 여덟가지 부호(code)로 구성된 code set중에서 최적부호를 선택토록 하였다. code erst는 두가지 등장부호와 여섯가지 보완형 Shannon-Fanro 부호로 되었다. difference data의 확률분포는 Laplacian model로, entropy의 확률분포는 Gaussian model대 하였다. 부호선별 Paranleter로서 entropy와 Pr[차이값=0]=Po를 비교하였다. 콤퓨타 실험결과 이 adaptive coding 방법으로 2대 1의 데이타 감축비를 얻었다. 이 방법은 fixed coding에 비해서 데이타 감축비와 부호화효율에서 약 10%와 15%의 이득을 주었다. 또한 도는 entropy보다 휠신 편리한 부호선별 parameter인 중시에 entropy 경우와 1% 내외의 좋은 결과를 얻을수 있음이 확인되었다. This paper presents an adaptive data compression algorithm for video data. The coling complexity due to the high correlation in the given data sequence is alleviated by coding the difference data, sequence rather than the data sequence itself. The adaptation to the nonstationary statistics of the data is confined within a code set, which consists of two constant length cades and six modified Shannon·Fano codes. lt is assumed that the probability distributions of tile difference data sequence and of the data entropy are Laplacian and Gaussion, respectively. The adaptive coding performance is compared for two code selection criteria: entropy and pr[difference value=0]=po. It is shown that data compression ratio 2 : 1 is achievable with the adaptive coding. The gain by the adaptive coding over the fixed coding is shown to be about 10% in compression ratio and 15% in code efficiency. In addition, po is found to he not only a convenient criterion for code selection, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.
Containment venting is one of several essential measures to protect the integrity of the final barrier of a nuclear reactor during severe accidents, by which the uncontrollable release of fission products can be avoided. The authors seek to develop an optimization approach to venting operations, from a simulation-based perspective, using an integrated severe accident code, THALES2/KICHE. The effectiveness of the containment-venting strategies needs to be verified via numerical simulations based on various settings of the venting conditions. The number of iterations, however, needs to be controlled to avoid cumbersome computational burden of integrated codes. Bayesian optimization is an efficient global optimization approach. By using a Gaussian process regression, a surrogate model of the "black-box" code is constructed. It can be updated simultaneously whenever new simulation results are acquired. With predictions via the surrogate model, upcoming locations of the most probable optimum can be revealed. The sampling procedure is adaptive. Compared with the case of pure random searches, the number of code queries is largely reduced for the optimum finding. One typical severe accident scenario of a boiling water reactor is chosen as an example. The research demonstrates the applicability of the Bayesian optimization approach to the design and establishment of containment-venting strategies during severe accidents.
In this study, we propose a fully parallelized adaptive particle refinement (APR) algorithm for smoothed particle hydrodynamics (SPH) to construct a stable and efficient multi-resolution computing system for nuclear safety analysis. The APR technique, widely employed by SPH research groups to adjust local particle resolutions, currently operates on a serialized algorithm. However, this serialized approach diminishes the computational efficiency of the system, negating the advantages of acceleration achieved through high-performance computing devices. To address this drawback, we propose a fully parallelized APR algorithm designed to enhance both efficiency and computational accuracy, facilitated by a new adaptive smoothing length model. For model validation, we simulated both hydrostatic and hydrodynamic benchmark cases in 2D and 3D environments. The results demonstrate improved computational efficiency compared to the conventional SPH method and APR with a serialized algorithm, and the model's accuracy was confirmed, revealing favorable outcomes near the resolution interface. Through the analysis of jet breakup, we verified the performance and accuracy of the model, emphasizing its applicability in practical nuclear safety analysis.
In the finite element analysis of semiconductor devices analysis, the solution often be diverged due to the numerical instability of discretized equations. To overcome this problems, a noble finite element code which guarantees a successful convergence is developed. The factor of divergence in the current continuity equation of semiconductor governing equations is derived using stability test and an adaptive mesh refine scheme is introduced to eliminates the divergence properties. A test calculation of GaAs MESFET model reveals that the proposed scheme has a robust self-convergence property and is suitable for the semiconductor devices analysis.
A probabilistic assessment code, PRO-LOCA ver. 3.7 which was developed in an international co-operative research program, PARTRIDGE was evaluated by conducting sensitivity analysis. The effect of some variables such as simulation methods (adaptive sampling, iteration numbers, weld residual stress model), crack features(Poisson's arrival rate, maximum numbers of cracks, initial flaw size, fabrication flaws), operating and loading conditions(temperature, primary bending stress, earthquake strength and frequency), and inspection model(inspection intervals, detectable leak rate) on the failure probabilities of a surge line nozzle was investigated. The results of sensitivity analysis shows the remaining problems of the PRO-LOCA code such as the instability of adaptive sampling and unexpected trend of failure probabilities at an early stage.
A 3-D finite element model combined with a volume tracking method is presented in this work to simulate the mold filling for casting processes. Especially, the analysis involves an adaptive grid method that is created under a criterion of element categorization of filling states and locations in the total region at each time step. By using an adaptive grid wherein the elements, finer than those in internal and external regions, are distributed at the surface region through refinement and coarsening procedures, a more efficient analysis of transient fluid flow with free surface is achieved. Adaptive grid based on VOF method is developed in tetrahedral element system. Through a 3-D analysis of the benchmark test of the casting process, the efficiency of the proposed adaptive grid method is verified. Developed FE code is applied to a typical industrial part of the casting process such as aluminum road wheel.
A numerical scheme that incorporates a self-consistent cosmic-ray (CR, hereafter) injection model into the combined gas dynamics and CR diffusion-convection code has been developed. The hydro/CR code can follow in a very cos-effective way the evolution of CR modified shocks by adopting subzone shock-tracking and multi-level Adaptive Mesh Refinement techniques. The injection model is based on interactions of the suprathermal particles with self-generated MHD waves in quasi-parallel shocks. The particle injection is followed numerically by filtering the diffusive flux of suprathermal particles across the shock to upstream region according to a velocity-dependent transparency function, which represents the fraction of leaking suprathermal particles. In the strong shock limit of Mach numbers $\ge$20, significant physical processes such as the injection and acceleration seem to become independent of M, while they are sensitively dependent on M for M < 10. Although some particles injected early in the evolution continue to be accelerated to higher energies, the postshock CR pressure reaches a time asymptotic value due to balance between acceleration and diffusion of the CR particles.
With the growing demand for metallic dampers in engineering practice, it is urgent to establish a reasonable approach to evaluating the mechanical performance of metallic dampers under seismic excitations. This paper introduces an effective method for parameter identification of the modified Bouc-Wen model and its application to evaluating the fatigue performance of metallic dampers (MDs). The modified Bouc-Wen model which eliminates the redundant parameter is used to describe the hysteresis behavior of MDs. Relations between the parameters of the modified Bouc-Wen model and the mechanical performance parameters of MDs are studied first. A modified Genetic Algorithm using real-integer hybrid coding with relative fitness as well as adaptive crossover and mutation rates (called RFAGA) is then proposed to identify the parameters of the modified Bouc-Wen model. A reliable approach to evaluating the fatigue performance of the MDs with respect to the Chinese Code for Seismic Design of Buildings (GB 50011-2010) is finally proposed based on the research results. Experimental data are employed to demonstrate the process and verify the effectiveness of the proposed approach. It is shown that the RFAGA is able to converge quickly in the identification process, and the simulation curves based on the identification results fit well with the experimental hysteresis curves. Furthermore, the proposed approach is shown to be a useful tool for evaluating the fatigue performance of MDs with respect to the Chinese Code for Seismic Design of Buildings (GB 50011-2010).
eLearning can be defined as an approach to teaching and teaming that utilises Internet technologies to communicate and collaborate in an educational context. This includes technology that supplements traditional classroom training with web-based components and learning environments where the educational process is experienced online. The use of hypertext as an educational tool has a very rich history. The advent of the internet and one of its major application, the world wide web (WWW), has given a tremendous boost to the theory and practice of hypermedia systems for educational purposes. However, the web suffers from an inability to satisfy the heterogeneous needs of a large number of users. For example, web-based courses present the same static teaming material to students with widely differing knowledge of the subject. Adaptive hypermedia techniques can be used to improve the adaptability of eLearning. In this paper we report an approach to the design a unified implementation framework suitable for web-based eLearning that accommodates the three main dimensions of hypermedia adaptation: content, navigation, and presentation. The framework externalises the adaptation strategies using XML notation. The separation of the adaptation strategies from the source code of the eLearning software enables a system using the framework to quickly implement a variety of adaptation strategies. This work is a part of our more general ongoing work on the design of a framework for adaptive content delivery. parts of the framework discussed in this paper have been imulemented in a commercial eLearning engine.
고속 멀티미디어 전송에 있어서 주파수 선택적 페이딩은 정보 전송율 및 BER 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 효과적인 고속 전송을 위해 터보 부호기를 적용한 적응 QAM(Adaptive Quadrature Amplitude Modulation) 시스템을 제안한다. 친사용자 환경 시뮬레이션 플랫폼 SPW를 이용하여 터보 적응 QAM 시스템을 개발하여 주파수 선택적 채널 환경에서 수율(throughput) 및 BER 성능분석을 수행하였다. 지연 확산이 700ns와 1400ns인 두 전력 지연 프로파일을 생성시켜 수율 및 성능을 조사하였는데 지연 확산 700ns인 프로파일에서 적응 변조 시스템이 고정 QAM 변조 시스템보다 평균 0.1231 bits의 수율 향상을 얻을 수 있었고 약 3dB의 BER 성능 개선을 얻을 수 있었다. 지연 확산 1400ns인 경우에서도 적응 변조 시스템이 고정 변조 시스템보다 더 나은 BER 성능 향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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