KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.924-944
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2014
This paper investigates the power allocation and outage performance of MIMO full-duplex relaying (MFDR), based on orthogonal space-time block codes (OSTBC), in cognitive radio systems. OSTBC transmission is used as a simple means to achieve multi-antenna diversity gain. Cognitive MFDR systems not only have the advantage of increasing spectral efficiency through spectrum sharing, but they can also extend coverage through the use of relays. In cognitive MFDR systems, the primary user experiences interference from the secondary source and relay simultaneously, owing to full duplexing. It is therefore necessary to optimize the transmission powers at the secondary source and relay. In this paper, we propose an optimal power allocation (OPA) scheme based on minimizing the outage probability in cognitive MFDR systems. We also analyse the outage probability of the secondary user in noise-limited and interference-limited environments in Nakagami-m fading channels. Simulation results show that the proposed schemes achieve performance improvements in terms of reducing outage probability.
In this paper, we deal with a process and layout design for producing a planned amount of Sikhye in a given limited time period under a reasonable production schedule. We represent a Sikhye production line as a vector N, the element of which denotes the number of tanks required in each process and our objective is to find an appropriate vector which minimizes the total investment cost. We suggest a systematic method for finding an appropriate N and an appropriate layout to N. In detail, first, we decide the required sequence of processes and the required operations for each process and we estimate standard operating times. Second, constructing a precedence diagram, we find a critical path in order to reduce the total production lead time for a batch of Sikhye. Third, given a limited N space, we manage to construct manually each production schedule using both the processing times of the critical operations and transfer times. Finally, we find an optimal vector N which gives a minimum investment cost and meets both the time constraint and quantity constraint. In addition, with the estimated relative size of each tank, we suggest an appropriate conceptual layout design including an expansion area for future demands, based on the span technique used in the field of architectural design.
In this paper, a problem of event-triggered model predictive control is investigated for continuous-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with input quantization. To efficiently utilize network resources, event-trigger is employed, which transmits limited signals satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a certain level. Considering sampling and quantization, continuous Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are regarded as a sector bounded continuous-time T-S fuzzy systems with input delay. Then, a model predictive controller (MPC) based on parallel distributed compensation (PDC) is designed to optimally stabilize the closed loop systems. The proposed MPC optimize the objective function over infinite horizon, which can be easily calculated and implemented solving linear matrix inequalities (LMIs) for every event-triggered time. The validity and effectiveness are shown that the event triggered MPC can stabilize well the systems with even smaller average sampling rate and limited actuator signal guaranteeing optimal performances through the numerical example.
A method measuring angular speed and estimating angular acceleration of an automotive wind shield wiper pivot with limited resources has been proposed. Limited resources refer to the fact that processes cannot be operated in real-time with a regular notebook running a Microsoft Windows. Also, they refer to the fact that data acquisition cards have only two general purpose counters as many generic cards do. An optical incremental encoder has been employed for measuring angular motion. To measure the angular speed of the pivot, periods for the encoder's output pulses have been measured as the speed is related to the reciprocal of the period. Since only information acquired from one counter channel is the magnitude of the angular speed, sign correction is necessary. Also the information for the exact time when a pivot passes left and right dead points is also missing and the situation is inherent to the hardware setup. To find out the zero-crossing time of the angular speed, a linear interpolation technique has been employed. Lastly, to overcome the imperfection of the mechanical encoders, the angular speed has been curve fitted to a spline. Angular acceleration can be obtained by a differentiation of the angular speed.
The Monte Carlo criticality simulation of decoupled systems, as for instance in large reactor cores, has been a challenging issue for a long time. In particular, due to limited computer time resources, the number of neutrons simulated per generation is still many order of magnitudes below realistic statistics, even during the start-up phases of reactors. This limited number of neutrons triggers a strong clustering effect of the neutron population that affects Monte Carlo tallies. Below a certain threshold, not only is the variance affected but also the estimation of the eigenvectors. In this paper we will build a time-dependent diffusion equation that takes into account both spatial correlations and population control (fixed number of neutrons along generations). We will show that its solution obeys a traveling wave dynamic, and we will discuss the mechanism that explains this biasing of local tallies whenever leakage boundary conditions are applied to the system.
This study proposes a new approach to Control the Orientation and position based on obstacle avoidance technology by multi sensors fusion and autonomous travelling control of mobile robot system for implimentation of Smart FA. The important focus is to control mobile robot based on by the multiple sensor module for autonomous travelling and obstacle avoidance of proposed mobile robot system, and the multiple sensor module is consit with sonar sensors, psd sensors, color recognition sensors, and position recognition sensors. Especially, it is proposed two points for the real time implementation of autonomous travelling control of mobile robot in limited manufacturing environments. One is on the development of the travelling trajectory control algorithm which obtain accurate and fast in considering any constraints. such as uncertain nonlinear dynamic effects. The other is on the real time implementation of obstacle avoidance and autonomous travelling control of mobile robot based on multiple sensors. The reliability of this study has been illustrated by the computer simulation and experiments for autonomous travelling control and obstacle avoidance.
With the continuous growth in the amount of data collected and analyzed, deep learning has become increasingly popular for extracting meaningful insights from various fields. However, hardware limitations pose a challenge for achieving meaningful results with limited data. To address this challenge, this paper proposes an algorithm that leverages the characteristics of convolutional neural networks (CNNs) to reduce the size of image datasets by 20% through smoothing and shrinking the size of images using color elements. The proposed algorithm reduces the learning time and, as a result, the computational load on hardware. The experiments conducted in this study show that the proposed method achieves effective learning with similar or slightly higher accuracy than the original dataset while reducing computational and time costs. This color-centric dataset construction method using image smoothing techniques can lead to more efficient learning on CNNs. This method can be applied in various applications, such as image classification and recognition, and can contribute to more efficient and cost-effective deep learning. This paper presents a promising approach to reducing the computational load and time costs associated with deep learning and provides meaningful results with limited data, enabling them to apply deep learning to a broader range of applications.
본 연구는 국내 300mm 웨이퍼를 이용하여 반도체 제품의 제조라인을 대상으로 수행 되었던 자동화 생산을 위한 일정계획 시스템 재 구축 프로젝트에 관한 내용이다. 본 프로젝트의 주요 목적은 반도체 제조라인 내의 세정, 확산, 포토, 증착과 같은 주요공정들을 대상으로 효율적인 일정계획 수립 알고리듬을 개발하고 그것을 실시간 일정계획 시스템에 구현함으로써 반도체 제조라인의 자동화 생산률을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 여러가지 주요 공정들 중 제한된 대기시간 제약과 배치공정의 특성이 존재하는 세정과 확산으로 이루어진 연속공정 구간을 대상으로 개발된 일정계획 알고리듬과 실시간 일정계획 시스템의 개발에 대한 내용에 초점을 두었다. 일정계획 시스템 재 구축 프로젝트가 시작 될 시점에 세정과 확산 공정의 자동화 생산률은 각각 50%와 10% 정도 였으나, 프로젝트 수행 완료 후에는 각각 91%와 83% 까지 자동화 생산률이 향상 되었다. 자동화 생산률의 향상은 작업자의 인건비 절감, 생산성의 향상, 지속적이고 편차 없는 생산을 의미한다.
A total of 120 male and 240 female quail (Coturnix coturnix Pharaoh) were used to determine the effect of feeding time on laying and reproductive performance of Pharaoh quail. They were fed ad libitum between 09:00 to 17:00 or full day, daily. Each female-male pair was housed in multiple-bird cages and colony cages. Initial and final body weight, quail-day egg production, feed consumption per egg and mortality were measured to determine laying performance of breeders. A total of 960 eggs were used to determine reproductive performance of quail in each treatment group. Eggs were incubated in a commercial setter and hatcher in standard conditions. Embryonic mortality, apparent fertility, hatchability of total and fertile eggs were calculated to determine the reproductive performance. Results indicated that feeding between 09:00 to 17:00 h reduced final body weight and egg production (p<0.001, p<0.001). Whereas, limited time of feeding improved hatchability of total (p<0.001) and fertile eggs (p<0.001) and reduced embryonic mortality (p<0.001) when compared with the effects of feeding full day. It was found that there were no significant differences for the egg production of quail housed in different cage systems. Quail caged in multiple-bird cages consumed less feed (p<0.01) compared to quail housed in colony cages. There were significant differences for the mortality (p<0.05), hatchability of total (p<0.001) and fertile eggs (p<0.001), and embryonic mortality (p<0.001) during the incubation due to main effect of cage systems. There were significant cage $systems{\times}feeding$ time interactions for hatchability of total and fertile eggs and embryonic mortality (p<0.001). As a conclusion; feeding from 09:00 to 17:00 reduced laying performance of quail and improved the reproductive traits compared to full day feeding of quail breeders. But, further investigations are needed to determine the optimum length of feeding time and egg production of breeders in quail fed limited time must be evaluated in comparison with its beneficial or detrimental effects.
Seismic qualification by test is widely used as a way to show the integrity and functionality of equipment that is related to the overall safety of nuclear power plants. Another means of seismic qualification is by direct integration analysis. Both approaches require a series of time histories as an input. However, in most cases, the possibility of using real earthquake data is limited. Thus, artificial time histories are widely used instead. In many cases, however, response spectra are given. Thus, most of the artificial time histories are generated from the given response spectra. Obtaining the response spectrum from a given time history is straightforward. However, the procedure for generating artificial time histories from a given response spectrum is difficult and complex to understand. Thus, this paper presents a simple time-domain method for generating a time history from a given response spectrum; the method was shown to satisfy conditions derived from nuclear regulatory guidance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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