Particle motion through a disk type critical orifice placed in a 3.0cm diameter chamber has been studied numerically. In the simulation, the velocity field is solved using Pantankar's SIMPLER algorithm for the compressible flow and convergence of the computation is confirmed if the mass source at each control volume is smaller than $10^{-7}$. The particle motion in the flow field is solved in Lagrangian method. The particle trajectories showed that the particles injected away from the center line are expanded rapidly. At lower pressures, this expansion phenomena are more dominant. At lower pressures, the clear difference in particle and air speed is showed all the way down to the exit plan. It was found that particles with Stokes number of ca.2.5 tend to focus close to the center line very well except the particles travelling near the wall. However, particles with Stokes number greater than ca.2.5 show a tendency to cross the center line.
In this paper, an implementation of concurrent backoff delay process on a single chip with IEEE 802.15.4 hardware and 8051 processor core that can be used for analyzing the interference on IEEE 802.15.4 channels due to WiFi traffics is studied. The backoff delay process of IEEE 802.15.4 CSMA-CA algorithm is explained. The characteristics of random number generator, timer, and CCA register included in the single chip are described with their control procedure in order to implement the process. A concurrent backoff delay process to evaluate multiple IEEE 802.15.4 channels is proposed, and a method to service the associated tasks at sequentially ordered backoff delay events occurring on the channels is explained. For the implementation of the concurrent backoff delay process on a single chip IEEE 802.15.4 hardware, the elements for the single channel backoff delay process and their control procedure are used to be extended to multiple channels with little modification. The medium access delay on each channel, which is available after execution of the concurrent backoff delay process, is displayed on the LCD of an IEEE 802.15.4 channel analyzer. The experimental results show that we can easily identify the interference on IEEE 802.15.4 channels caused by WiFi traffics in comparison with the way displaying measured channel powers.
The introduction of inexpensive cylinder pressure sensors provides new opportunities for precise engine control. This paper presents a control strategy of spark advance based upon cylinder pressure of spark ignition engines. A location of peak pressure(LPP) is the major parameter for controlling the spark timing, and also the UP is estimated, using a multi-layer feedforward neural network, which needs only five pressure sensor output voltage samples at -40˚, -20˚, 0˚, 20˚, 40˚ after top dead center. The neural network plays an important role in mitigating the A/D conversion load of an electronic engine controller by increasing the sampling interval from 10 crank angle(CA) to 20˚ CA. A proposed control algorithm does not need a sensor calibration and pegging(bias calculation) procedure because the neural network estimates the UP from the raw sensor output voltage. The estimated LPP can be regarded as a good index for combustion phasing, and can also be used as an MBT control parameter. The feasibility of this methodology is closely examined through steady and transient engine operations to control individual cylinder spark advance. The experimental results have revealed a favorable agreement of individual cylinder optimal combustion phasing.
CSMA/CA 프로토콜에 기반을 둔 DCF를 사용하여 공유 전송 매체 접근을 제어하는 IEEE 802.11 프로토콜은 현재 가장 많이 사용되고 있는 무선 랜 표준이다. 본 논문에서는 이러한 802.11 무선 랜에서 유한 트래픽 조건과 최종 백오프 단계에서 전송에 실패한 패킷에 대한 손실을 가정하여 스테이션의 상태에 대한 마코프 모델을 제안하고 임의의 시점에서의 전송 확률을 구하는 알고리즘과 채널 전송 처리 방법을 유도한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 모델을 검증하고, 패킷 손실이 없는 경우와 성능을 비교한다.
오늘날 화재를 가장 먼저 감지하여 알려주는 감지기는 배선을 통해 발신기 중계기 수신기 등으로 연결 되어진다. 현재 대부분의 건물들은 기계식 시스템을 사용하고 있다. 하지만 이러한 시공방식에 따른 문제점이 발생하는데 대형건물에서 화재가 발생하면 정확히 어느 위치에서 화재가 발생했는지 통제실에서는 정확한 위치를 알 수가 없고 또한 화재의 규모가 어느 정도인지 또한 파악하기 어렵다. 이러한 문제점의 개선점으로 본 논문에서는 최근 경향에 맞는 유비쿼터스 및 지능형 네트워크의 접목으로 Zigbee 모듈을 사용하여 네트워크를 통해 보다 신속하게 화재를 감지하고 정확한 화재위치와 화재규모 등으로 기존의 시스템과 차별화된 방식을 제안한다.
본 논문에서는 GF($2^m$)상에서 새로운 MSB 우선 곱셈 알고리즘을 제안하고, 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, CA) 를 기반으로 한 곱셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 곱셈기는 PBCA(Periodic Boundary CA)의 특성을 AOP(All One Polynomial)의 특성과 조화시킴으로써 기존의 구조에 비하여 정규성을 높이고 지연 시간을 줄일 수 있는 구조이다. 제안된 곱셈기는 공개키 암호화의 핵심이 되는 지수기의 구현을 위한 효율적인 기본구조로 사용될 것으로 기대된다.
Park, Young-Seuk;Lek, Sovan;Chon, Tae-Soo;Verdonschot, Piet F.M.
Journal of Ecology and Environment
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제31권3호
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pp.233-241
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2008
Functional feeding groups (FFGs) of benthic macroinvertebrates are guilds of invertebrate taxa that obtain food in similar ways, regardless of their taxonomic affinities. They can represent a heterogeneous assemblage of benthic fauna and may indicate disturbances of their habitats. The proportion of different groups can change in response to disturbances that affect the food base of the system, thereby offering a means of assessing disruption of ecosystem functioning. In this study, we used benthic macroinvertebrate communities collected at 650 sites of 23 different water types in the province of Overijssel, The Netherlands. Physical and chemical environmental factors were measured at each sampling site. Each taxon was assigned to its corresponding FFG based on its food resources. A multilayer perceptron (MLP) using a backpropagation algorithm, a supervised artificial neural network, was applied to evaluate the influence of environmental variables to the FFGs of benthic macroinvertebrates through a sensitivity analysis. In the evaluation of input variables, the sensitivity analysis with partial derivatives demonstrates the relative importance of influential environmental variables on the FFG, showing that different variables influence the FFG in various ways. Collector-filterers and shredders were mainly influenced by $Ca^{2+}$ and width of the streams, and scrapers were influenced mostly with $Ca^{2+}$ and depth, and predators were by depth and pH. $Ca^{2+}$ and depth displayed relatively high influence on all four FFGs, while some variables such as pH, %gravel, %silt, and %bank affected specific groups. This approach can help to characterize community structure and to ecologically assess target ecosystems.
Objective: This study was conducted to develop a chemical oxygen demand (COD) regression model using water quality monitoring data (January, 2014) obtained from the Han River auto-monitoring stations. Methods: Surface water quality data at 198 sampling stations along the six major areas were assembled and analyzed to determine the spatial distribution and clustering of monitoring stations based on 18 WQPs and regression modeling using selected parameters. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR), cluster analysis (CA) and principal component analysis (PCA) were used to build a COD model using water quality data. Results: A best GA-MLR model facilitated computing the WQPs for a 5-descriptor COD model with satisfactory statistical results ($r^2=92.64$,$Q{^2}_{LOO}=91.45$,$Q{^2}_{Ext}=88.17$). This approach includes variable selection of the WQPs in order to find the most important factors affecting water quality. Additionally, ordination techniques like PCA and CA were used to classify monitoring stations. The biplot based on the first two principal components (PCs) of the PCA model identified three distinct groups of stations, but also differs with respect to the correlation with WQPs, which enables better interpretation of the water quality characteristics at particular stations as of January 2014. Conclusion: This data analysis procedure appears to provide an efficient means of modelling water quality by interpreting and defining its most essential variables, such as TOC and BOD. The water parameters selected in a COD model as most important in contributing to environmental health and water pollution can be utilized for the application of water quality management strategies. At present, the river is under threat of anthropogenic disturbances during festival periods, especially at upstream areas.
교통체증은 도시지역에서 심각한 경제적, 사회적 비용을 초래하는 원인으로 간주되고 있다. ITS기법은 첨단 센싱, 컴퓨팅, 그리고 통신기술을 이용해 교통체증을 경감시킬 수 있는 훌륭한 수단이다. 본 연구는 차량과 주변 인프라 그리고 차량 간의 무선통신을 통한 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템의 프레임워크를 제안하고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 그 효과를 시뮬레이션 기법을 이용하여 분석하고자 한다. 본 논문의 연구결과로서는 교통류, 무선통신 라디오 레인지 그리고 통신차량의 보급률 등에 따라 제안된 첨단통행자정보시스템은 교통사고로 야기된 정체지역을 우회할 수 있는 최적의 노선을 제공함으로써 운전자의 통행시간을 줄여주는 효과를 보였다. 다양한 연구 환경에서도 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템은 거의 동일한 효과를 보였는바, 분산식 첨단통행자정보시스템은 고가의 건설비와 설치 운영비를 요구하는 중앙제어식 첨단통행자정보시스템을 대신할 수 있는 시스템으로 기대된다.
실내 공간과 같이 마이크로한 스케일에서의 분석을 위해 다양한 보행시뮬레이션 모델들이 연구 되어 왔으며, 이 중에는 social force 모델과 floor field 모델이 주목을 받는다. 이 중 연산이 복잡한 social force 모델보다는 CA 기반의 floor field 모델이 컴퓨터 시뮬레이션에 더 적합한 모델이라고 할 수 있다. 그러나 Kirchner 등이 제안한 floor field 모델에서는 dynamic field의 연산 시 자신의 dynamic 값에도 영향을 받을 수 밖에 없는 단점을 가지고 있으며, 본 연구에서는 이를 개선한 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 dynamic field의 데이터 구조를 변경함으로써 자신의 dynamic 값은 배제한 다른 에이젼트의 영향만을 받도록 하였으며, dynamic 값의 초기값을 할당하는 문제도 현실적으로 변경하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 테스트하는 데에는 공간 DBMS에 저장된 실제 3차원 건물모델을 사용하여 추후 실내 센서를 이용한 실시간 대피 시스템에 적용할 수 있는 기반이 되도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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