KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2527-2543
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2013
A novel steganographic QR code algorithm, which not only coveys the secret into the widely-used QR barcode but also preserves the readability of QR content and the capability of error correction, is presented in this article. Different from the conventional applications for QR barcode, the designed algorithm conceals the secret into the QR modules directly by exploiting the error correction capability. General browsers can read the QR content from the QR code via barcode readers; however, only the authorized receiver can further reveal the secret from the QR code directly. The new mechanism can convey a larger secret payload along with adjustment of the QR version and error correction level. Moreover, the blind property allows the receiver to reveal the secret without the knowledge of the embedded position of modules. Experimental results demonstrate that the new algorithm is secure, efficient and feasible for the low-power QR readers and mobile devices.
Ji, Shiyu;Tang, Liangrui;Xu, Chen;Du, Shimo;Zhu, Jiajia;Hu, Hailin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4680-4697
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2017
In future, since the user experience plays a more and more important role in the development of today's communication systems, quality of experience (QoE) becomes a widely used metric, which reflects the subjective experience of end users for wireless service. In addition, the energy efficiency is an increasingly important problem with the explosive growth in the amount of wireless terminals and nodes. Hence, a QoE-aware energy efficiency maximization based joint user access selection and power allocation approach is proposed to solve the problem. We transform the joint allocation process to an optimization of energy efficiency by establishing an energy efficiency model, and then the optimization problem is solved by chaotic clone immune algorithm (CCIA). Numerical simulation results indicate that the proposed algorithm can efficiently and reliably improve the QoE and ensure high energy efficiency of networks.
In this paper, a direct torque control algorithm with novel duty cycle-based modulation is proposed for permanent magnet synchronous motor drives fed by neutral-point clamped three-level inverters. Compared with the standard DTC, the proposed algorithm can suppress steady-state torque ripples as well as ensure neutral-point potential balance and smooth vector switching. A unified torque/flux evaluation table with multiple voltage vectors and precise control levels is established and used in this method. This table can be used to evaluate the effects of duty-cycle vectors on torque and flux directly, and the elements of the table are independent of the motor parameters. Consequently, a high number of appropriate voltage vectors and their corresponding duty cycles can be selected as candidate vectors to reduce torque ripples by looking up the table. Furthermore, small vectors are incorporated into the table to ensure the neutral-point potential balance with the numerous candidate vectors. The feasibility and effectiveness of the proposed algorithm are verified by both simulations and experiments.
In order to solve the difficulties of parameter settings in SA algorithm, an improved practical SA algorithm is proposed by employing the threading techniques, appropriate software structures, and dynamic adjustments of temperature parameters. Threads provide a mechanism to realize a parallel processing under a disperse environment by controlling the flux of internal information of an application. Thread services divide a process by multiple processes leading to parallel processing of information to access common data. Therefore, efficient search is achieved by multiple search processes, different initial conditions, and automatic temperature adjustments. The proposed are methods are evaluated, for three types of Traveling Salesman Problem (TSP) (random-tour, fractal-tour, and TSPLIB test data)are used for the performance evaluation. The experimental results show that the computational time is 5% decreased comparing to conventional SA algorithm, furthermore there is no need for manual parameter settings. These results also demonstrate that the proposed method is applicable to real-world vehicle routing problems.
A reliability model of wind farm located in mountainous land with complex terrain, which considers the cable and wind turbine (WT) failures, is proposed in this paper. Simple wake effect has been developed to be applied to the wind farm in mountainous land. The component failures in the wind farm like the cable and WT failures which contribute to the wind farm power output (WFPO) and reliability is investigated. Combing the wind speed distribution and the characteristic of wind turbine power output (WTPO), Monte Carlo simulation (MCS) is used to obtain the WFPO. Based on clustering algorithm the multi-state model of a wind farm is proposed. The accuracy of the model is analyzed and then applied to IEEE-RTS 79 for adequacy assessment.
An effective approach for updating finite element model is presented which can provide reliable estimates for structural updating parameters from identified operational modal data. On the basis of the dynamic perturbation method, an exact relationship between the perturbation of structural parameters such as stiffness change and the modal properties of the tested structure is developed. An iterative solution procedure is then provided to solve for the structural updating parameters that characterise the modifications of structural parameters at element level, giving optimised solutions in the least squares sense without requiring an optimisation method. A regularization algorithm based on the Tikhonov solution incorporating the generalised cross-validation method is employed to reduce the influence of measurement errors in vibration modal data and then to produce stable and reasonable solutions for the structural updating parameters. The Canton Tower benchmark problem established by the Hong Kong Polytechnic University is employed to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed model updating technique. The results from the benchmark problem studies show that the proposed technique can successfully adjust the reduced finite element model of the structure using only limited number of frequencies identified from the recorded ambient vibration measurements.
This paper presents an emergent pattern recognition approach based on the immune network theory and hierarchical clustering algorithms. The immune network allows its components to change and learn patterns by changing the strength of connections between individual components. The presented immune-network-based approach achieves emergent pattern recognition by dynamically generating an internal image for the input data patterns. The members (feature vectors for each data pattern) of the internal image are produced by an immune network model to form a network of antibody memory cells. To classify antibody memory cells to different data patterns, hierarchical clustering algorithms are used to create an antibody memory cell clustering. In addition, evaluation graphs and L method are used to determine the best number of clusters for the antibody memory cell clustering. The presented immune-network-based emergent pattern recognition (INEPR) algorithm can automatically generate an internal image mapping to the input data patterns without the need of specifying the number of patterns in advance. The INEPR algorithm has been tested using a benchmark civil structure. The test results show that the INEPR algorithm is able to recognize new structural damage patterns.
Structural damage identification (SDI) is a crucial step in structural health monitoring. However, some of the existing SDI methods cannot provide enough identification accuracy and efficiency in practice. A novel whale optimization algorithm (WOA) based method is proposed for SDI by weighting modal data and flexibility assurance criterion in this study. At first, the SDI problem is mathematically converted into a constrained optimization problem. Unlike traditional objective function defined using frequencies and mode shapes, a new objective function on the SDI problem is formulated by weighting both modal data and flexibility assurance criterion. Then, the WOA method, due to its good performance of fast convergence and global searching ability, is adopted to provide an accurate solution to the SDI problem, different predator mechanisms are formulated and their probability thresholds are selected. Finally, the performance of the proposed method is assessed by numerical simulations on a simply-supported beam and a 31-bar truss structures. For the given multiple structural damage conditions under environmental noises, the WOA-based SDI method can effectively locate structural damages and accurately estimate severities of damages. Compared with other optimization methods, such as particle swarm optimization and dragonfly algorithm, the proposed WOA-based method outperforms in accuracy and efficiency, which can provide a more effective and potential tool for the SDI problem.
In a flexible multi-body dynamic system the typical topological optimization method for structures cannot be directly applied, as the stiffness varies with position. In this paper, the topological optimization of the flexible multi-body dynamic system is converted into structural optimization using the equivalent static load method. First, the actual boundary conditions of the control system and the approximate stiffness curve of the mechanism are obtained from a flexible multi-body dynamical simulation. Second, the finite element models are built using the absolute nodal coordination for different positions according to the stiffness curve. For efficiency, the static reanalysis method is utilized to solve these finite element equilibrium equations. Specifically, the finite element equilibrium equations of key points in the stiffness curve are fully solved as the initial solution, and the following equilibrium equations are solved using a reanalysis method with an error controlled epsilon algorithm. In order to identify the efficiency of the elements, a non-dimensional measurement is introduced. Finally, an improved evolutional structural optimization (ESO) method is used to solve the optimization problem. The presented method is applied to the optimal design of a die bonder. The numerical results show that the presented method is practical and efficient when optimizing the design of the mechanism.
This paper presents numerical and experimental investigations on damage detection of mono-coupled multistory buildings using natural frequency as only diagnostic parameter. Frequency equation of a mono-coupled multistory building is first derived using the transfer matrix method. Closed-form sensitivity equation is established to relate the relative change in the stiffness of each story to the relative changes in the natural frequencies of the building. Damage detection is then performed using the sensitivity equation with its special features and minimizing the norm of an objective function with an inequality constraint. Numerical and experimental investigations are finally conducted on a mono-coupled 3-story building model as an application of the proposed algorithm, in which the influence of modeling error on the degree of accuracy of damage detection is discussed. A mono-coupled 10-story building is further used to examine the capability of the proposed algorithm against measurement noise and incomplete measured natural frequencies. The results obtained demonstrate that changes in story stiffness can be satisfactorily detected, located, and quantified if all sensitive natural frequencies to damaged stories are available. The proposed damage detection algorithm is not sensitive to measurement noise and modeling error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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