A numerical simulation of a heavy snowfall event that occurred 13 January 2008 along the Yeongdong coastal area, was performed using WRF (Weather Research and Forecasting) in order to reveal mesoscale structures and to construct a conceptual model showing the meteorological background that caused the large difference in snowfall amounts between the Yeongdong mountain area and the Yeongdong coastal area. The simulation results matched well with various observations such as corresponding 12h-accumulated observed precipitation, surface wind obscrvation, radar echoes, and satellite infrared images. The simulation and the observations showed that the scale of the event was of meso - $\beta$ and meso - $\gamma$ scale. The simulation represented well the mesoscale process causing the large difference in snowfall amounts in the two areas. First, wind flow was kept, to a certain extent, from crossing the mountains due to the blocking effect of the low Froude number (~1). The northeast flow over the adjaccnt sea tumcd northwest as it approachcd the mountains, where it was trapped, allowing so-called cold air damming. Second, a strong convergence area formed where the cold northwest flow along the Yeongdong coastal area and the relatively warm and moist northeast flow advecting toward the coast met, supporting the fonllation of a coastal front. Thus, the vertical motion was strongest over the front located near the coast, leading to the heavy snowfall there rather than in the remote mountain area.
Abdullah, Maram;Alsukayti, Ibrahim;Alreshoodi, Mohammed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.212-218
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2021
Low-power and Lossy Networks (LLNs) have become the common network infrastructure for a wide scope of Internet of Things (IoT) applications. For efficient routing in LLNs, IETF provides a standard solution, namely the IPv6 Routing Protocol for LLNs (RPL). It enables effective interconnectivity with IP networks and flexibly can meet the different application requirements of IoT deployments. However, it still suffers from different open issues, particularly in large-scale setups. These include the node unreachability problem which leads to increasing routing losses at RPL sink nodes. It is a result of the event of memory overflow at LLNs devices due to their limited hardware capabilities. Although this can be alleviated by the establishment of multi-sink topologies, RPL still lacks the support for effective load balancing among multiple sinks. In this paper, we address the need for an efficient multi-sink load balancing solution to enhance the performance of PRL in large-scale scenarios and alleviate the node unreachability problem. We propose a new RPL objective function, Multi-Sink Load Balancing Objective Function (MSLBOF), and introduce the Memory Utilization metrics. MSLBOF enables each RPL node to perform optimal sink selection in a way that insure better memory utilization and effective load balancing. Evaluation results demonstrate the efficiency of MSLBOF in decreasing packet loss and enhancing network stability, compared to MRHOF in standard RPL.
기존의 이벤트 인식은 한정된 규칙 기반으로 이루어졌고, 시나리오 해석은 확률 자료의 크기로 많은 학습 시간이 필요했다. 본 논문에서는 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석하여 현재 객체의 이벤트를 인식하는 방법과 확률 모델을 기반으로 본 논문에서 정의한 긴급 상황 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 독립 객체의 이벤트 규칙은 주-이벤트, 움직임-이벤트, 상호-이벤트, 그리고 'FALL DOWN' 이벤트로 구성되며, 객체의 특징 벡터와 베이지안 네트워크에 의해 학습된 분할 움직임 방향 벡터(SMOV)를 통해 정의된다. 긴급 상황 시나리오는 현재 이벤트의 상태와 사후 확률에 의해 분석된다. 본 논문에서는 기존 방법에 비해 다양한 이벤트를 정의하였고 이벤트 간의 독립성을 높여 확장성이 용이하도록 하였다. 그리고 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 규칙과 확률을 기반으로 획득할 수 있었다.
센서네트워크에서 노드의 에너지 제약 특성을 고려하여 군집 이벤트를 위한 에너지 효율적인 탐지 기법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 기존에 제안된 군집 이벤트 탐지 기법들은 이벤트를 탐지한 센서 중 군집의 경계에 위치한 노드의 정보만을 추출하여 기지국으로 전송하는 방식을 취한다. 하지만 군집 이벤트의 범위가 넓어지고 센서의 배포 밀도가 높아지면 이벤트 경계에 위치한 노드들의 수 또한 증가하여 많은 전송 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 이벤트 경계 노드들의 정보를 압축/요약하여 나타낼 수 있는 인-네트워크 최소 경계 다각형을 이용한 에너지 효율적인 군집 이벤트 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대규모 센서 네트워크 환경에서 MBP 생성기법을 통해 군집 이벤트의 경계 정보를 표현한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법과의 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과, 최대 92%이상의 정확도를 유지하며 80.13% 에너지 소모량이 감소하였다.
Choi Byung Kab;Jung Young Jin;Lee Yang Koo;Park Mi;Ryu Keun Ho;Kim Kyung Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.333-336
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2005
The advance of wireless telecommunication and observation technologies leads developing sensor and sensor network for serving the context information continuously. Besides, in order to understand and cope with the context awareness based on the sensor network, it is becoming important issue to deal with plentiful data transmitted from various sensors. Therefore, we propose a context awareness system to deal with the plentiful sensor data in a vast area such as the prevention of a forest fire, the warning system for detecting environmental pollution, and the analysis of the traffic information, etc. The proposed system consists of the context acquisition to collect and store various sensor data, the knowledge base to keep context information and context log, the rule manager to process context information depending on user defined rules, and the situation information manager to analysis and recognize the context, etc. The proposed system is implemented for managing renewable energy data management transmitted from a large scale area.
시스템 이벤트들로부터 그 파급효과를 최소화하기 위해서는 실시간 조건에 기반한 규칙기반 전문가 시스템이 매우 효과적인데, 그 이벤트가 다양하고 부하조건이 매우 가변적이기 때문에 규칙 기반 전문가 시스템을 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 CART 알고리즘 기반의 의사결정 트리 기법을 적용하여 상정사고 사례들로부터 규칙기반 전문가 시스템을 구축하는 방법론에 대해서 연구하고자 한다.
Performance management of computer networks is intended to improve a given network performance in order for more efficient information exchange between subsystems of an integrated large-scale system. Importance of perfomance management is growing as many functions of the large- scale system depend on the quality of communication services provided by the network. The role of performance management is to manipulate the adjustable protocol parameters on line so that the network can adapt itself to a dynamic environment. This can be divided into two subtasks : performance evaluation to find how changes in protocol parameters affect the network performance and decision making to determine the magnitude and direction of parameter adjustment. This paper is the first part of the two papers focusing on conceptual design, development, and evaluation of performance management for token bus networks. This paper specifically deals with the task of performance evaluation which utilizes the principle of perturbation analysis of discrete event dynamic systems. The developed algorithm can estimate the network performance under a perturbed protocol parameter setting from observations of the network operations under a nominal parameter setting.
Song, Woo-Seog;Lee, Seung-Bae;Shin, Dong-Shin;Na, Yang
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권11호
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pp.1993-2001
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2006
The piezoelectric bimorph film, which, as an actuator, can generate more effective displacement than the usual PVDF film, is used to control the turbulent boundary-layer flow. The change of wall pressures inside the turbulent boundary layer is observed by using the multi-channel microphone array flush-mounted on the surface when actuation at the non-dimensional frequency $f_b^+$:=0.008 and 0.028 is applied to the turbulent boundary layer. The wall pressure characteristics by the actuation to produce local displacement are more dominantly influenced by the size of the actuator module than the actuation frequency. The movement of large-scale turbulent structures to the upper layer is found to be the main mechanism of the reduction in the wall- pressure energy spectrum when the 700$700{\nu}/u_{\tau}$-long bimorph film is periodically actuated at the non- dimensional frequency $f_b^+$:=0.008 and 0.028. The biomorph actuator is triggered with the time delay for the active forcing at a single frequency when a 1/8' pressure-type, pin-holed microphone sensor detects the large-amplitude pressure event by the turbulent spot. The wall-pressure energy in the late-transitional boundary layer is partially reduced near the convection wavenumber by the open-loop control based on the large amplitude event.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권3호
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pp.393-402
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2018
While interacting with a sloping structure, an ice floe may fracture in different patterns. For example, it can be local bending failure or global splitting failure depending on the contact properties, geometry and confinement of the ice floe. Modelling these different fracture patterns as a natural outcome of numerical simulations is rather challenging. This is mainly because the effects of crack propagation, crack branching, multi fracturing modes and eventual fragmentation within a solid material are still questions to be answered by the on-going research in the Computational Mechanic community. In order to simulate the fracturing of ice floes with arbitrary geometries and confinement; and also to simulate the fracturing events at such a large scale yet with sufficient efficiency, we propose a semi-analytical/empirical and semi-numerical approach; but with focus on the global splitting failure mode in this paper. The simulation method is validated against data we collected during the Oden Arctic Technology Research Cruise 2015 (OATRC2015). The data include: 1) camera images based on which we specify the exact geometry of ice floes before and after an impact and fracturing event; 2) IMU data based on which the global dynamic force encountered by the icebreaker is extracted for the impact event. It was found that this method presents reasonably accurate results and realistic fracturing patterns upon given ice floes.
Objectives: The use of administrative data is an affordable alternative to conducting a difficult large-scale medical-record review to estimate the scale of adverse events. We identified adverse events from 2002 to 2013 on the national level in Korea, using International Classification of Diseases, tenth revision (ICD-10) Y codes. Methods: We used data from the National Health Insurance Service-National Sample Cohort (NHIS-NSC). We relied on medical treatment databases to extract information on ICD-10 Y codes from each participant in the NHIS-NSC. We classified adverse events in the ICD-10 Y codes into 6 types: those related to drugs, transfusions, and fluids; those related to vaccines and immunoglobulin; those related to surgery and procedures; those related to infections; those related to devices; and others. Results: Over 12 years, a total of 20 817 adverse events were identified using ICD-10 Y codes, and the estimated total adverse event rate was 0.20%. Between 2002 and 2013, the total number of such events increased by 131.3%, from 1366 in 2002 to 3159 in 2013. The total rate increased by 103.9%, from 0.17% in 2002 to 0.35% in 2013. Events related to drugs, transfusions, and fluids were the most common (19 446, 93.4%), followed by those related to surgery and procedures (1209, 5.8%) and those related to vaccines and immunoglobulin (72, 0.3%). Conclusions: Based on a comparison with the results of other studies, the total adverse event rate in this study was significantly underestimated. Improving coding practices for ICD-10 Y codes is necessary to precisely monitor the scale of adverse events in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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