Epitaxial 성장에서 screening 및 steering 효과 등과 같은 증착과정 중 나타나는 dynamic effects를 kinetic Monte Carlo 시뮬레이션으로 고찰하였다. 증착원자와 토대 원자와의 상호 작용을 엄밀하게 고려하기 위해 이 시뮬레이션 프로그램에 molecular dynamics 시뮬레이션을 결합시켰다. 기울어진 각도로 증착 시킬 경우 표면의 형상은 1) 증착 각도가 기울어짐에 따라 거칠기가 증가한다는 것, 2) 비대칭적인 언덕의 형성된다는 것, 그리고 3) 언덕의 면방향에 따라 비대칭적인 기울기를 갖는다는 세가지 특징을 보았다. 증착 각도나 온도 의존성에 대한 시뮬레이션 결과는 기존의 실험 결과와 잘 일치하는 것을 확인하였다. 기울어진 각도로 증착했을 때 나타나는 이러한 결과는 steering과 screening 효과에 따른 초기 증착 밀도의 불균일에 기인함을 알 수 있었고, 여기서 steering 효과가 screening 효과 보다 주요한 역할을 하는 것을 보았다. 시뮬레이션 계산에서 확인된 새로운 결과는 기울기 선택 (slope selection)이 이루어졌어도 언덕의 각 면이 단일한 기울기로 형성되어 있지 않고 여러 종류의 facet가 섞인 형태이며, 따라서 기울기 선택이 바로 facet 선택을 의미하지는 않는다는 것이다.
Chowdhury, Mostafa Zaman;Rahman, Md. Tashikur;Jang, Yeong Min
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1817-1836
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2020
Network convergence is considered as one of the key solutions to the problem of achieving future high-capacity and reliable communications. This approach overcomes the limitations of separate wireless technologies. Efficient interface selection is one of the most important issues in convergence networks. This paper solves the problem faced by users of selecting the most appropriate interface in the heterogeneous radio-access network (RAN) environment. Our proposed scheme combines a hierarchical evaluation of networks and game theory to solve the network-selection problem. Instead, of considering a fixed weight system while ranking the networks, the proposed scheme considers the service requirements, as well as static and dynamic network attributes. The best network is selected for a particular service request. To establish a hierarchy among the network-evaluation criteria for service requests, an analytical hierarchy process (AHP) is used. To determine the optimum network selection, the network hierarchy is combined with game theory. AHP attains the network hierarchy. The weights of different access networks for a service are calculated. It is performed by combining AHP scores considering user's experienced static network attributes and dynamic radio parameters. This paper provides a strategic game. In this game, the network scores of service requests for various RANs and the user's willingness to pay for these services are used to model a network-versus-user game. The Nash equilibria signify those access networks that are chosen by individual user and result maximum payoff. The examples for the interface selection illustrate the effectiveness of the proposed scheme.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원을 갖는 많은 수의 센서 노드로 구성되어 있다. 제약된 에너지로 인해 정보를 효율적으로 수집하는 것은 무선 센서 네트워크의 중요한 문제이며 클러스터링 알고리즘 기술이 에너지 소비를 줄이기 위해 사용된다. 이러한 기법은 무선 네트워크의 확장성 및 수명을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 CPMS 클러스터링 프로토콜을 제안한다. CPMS 는 BCDCP(Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) 나 BIDRP(Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol)에 비해 우수한 성능을 보인다. CPMS 는 클러스터를 구성하고 잔존 에너지 비율이 높은 헤드 노드가 BS(BaseStation)로 데이터를 전송하게 한다. 또한 이 기법은 모드 선택 기법을 통하여 헤드 노드의 에너지를 절약할 수 있다. 시뮬레이션 결과 CPMS 는 현재의 클러스터링 기법보다 생존시간 및 메시지 전송량에서 우수한 성능을 보여준다.
본 논문은 전문학술 인력을 자동으로 순위를 매겨 선정하는 지식기반 퍼지 다중 규칙을 제시하고 있다 이를 위하여 학술전문가 선정에 대한 추론규칙을 만들고 다중퍼지 규칙에 대한 최대-최소 추론 및 선정기준에 따라 동적으로 선정기준이 적용되는 방안을 제시하며 이를 위한 시뮬레이션 모델을 구현하고 있다. 본 제안은 학술전문가 선정의 자동화, 공정성, 신뢰성 등을 제공하여 준다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.695-705
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2003
In this article, we propose a regression and correlation analysis via dynamic graphs and implement them in Java Web Start. For the polynomial relations between dependent and independent variables, dynamic graphics are implemented for both polynomial regression and spline estimates for an instant model selection. The results include basic statistics. They are available both as a web-based service and an application.
Utilizing the simulation approaches, the dynamic production scheduling system FOLS(Flexible flowshop On-Line Simulation) is developed under the flexible flowshop environment. When an interruption such as machine failure/recovery is occurred at the shop floor, the FOLS system performs evaluations for job selection rule oriented alternatives, and generates a dynamic production schedule based on the collected current shop floor data. For the case study, the FOLS system is applied to the printed circuit card assembly(PCCA) line and simulation results are reported.
In this paper, we investigate the problem of minimizing the average transmission power of users while guaranteeing the average delay constraints in time-varying uplink channels. We design a scheduler that selects a user for transmission and determines the transmission rate of the selected user based on the channel and backlog information of users. Since it requires prohibitively high computation complexity to determine an optimal scheduler for multi-user systems, we propose a low-complexity scheduling scheme that can achieve near-optimal performance. In this scheme, we reduce the complexity by decomposing the multiuser problem into multiple individual user problems. We arrange the probability of selecting each user such that it can be determined only by the information of the corresponding user and then optimize the transmission rate of each user independently. We solve the user problem by using a dynamic programming approach and analyze the upper and lower bounds of average transmission power and average delay, respectively. In addition, we investigate the effects of the user selection algorithm on the performance for different channel models. We show that a channel-adaptive user selection algorithm can improve the energy efficiency under uncorrelated channels but the gain is obtainable only for loose delay requirements in the case of correlated channels. Based on this, we propose a user selection algorithm that adapts itself to both the channel condition and the backlog level, which turns out to be energy-efficient over wide range of delay requirement regardless of the channel model.
This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.
본 논문은 다중 사용자 MIMO 시스템에서 사용자 선택을 위해 필요한 precoding matrix index (PMI)/channel quality indication (CQI)의 보고 방식에 따른 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 셀 내의 단말의 수, 선택되는 사용자의 수, 그리고 코드북(codebook)의 크기가 Best Companion Grouping (BCG)방식 스케쥴링의 성능에 복잡하게 영향을 미치는 것을 확인한다. 이에 따라 셀 내의 사용자 수와 코드북의 크기에 따라 동시에 스케쥴링 되는 사용자들의 그룹이 형성될 수 있는 확률이 달라지는 것을 확인할 수 있으며, 피드백 오버헤드가 주어졌을 때 이에 따라 피드백하는 PMI의 수와 사용하는 코드북의 크기를 적응적으로 선택함으로써 시스템의 평균 수율 성능을 최적화할 수 있음을 보였다.
반도체 기술의 발전으로 시스템-온-칩(SoC : System-on-Chip) 내에 집적되는 소자의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 에너지 감소 기술은 매우 중요한 과제가 되었다. 다양한 저전력 기술 중에서도 동적 전압 주파수 스케일링(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)은 가장 대표적인 저전력 기술 중 하나이다. 올바른 DVFS의 구현을 위해서는 복잡한 DC-DC 변환기와 PLL이 필요로 하게 되며, 이런 특성을 정확하게 이해하고 그로 인해 발생하는 오버헤드(overhead)를 반드시 고려해야 한다. 본 논문에서는 MPSoC에서 변환 오버헤드를 최소화하는 전압 선택 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 성능을 유지한 채 에너지 소모 및 변환 오버헤드 감소를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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