The objectives of this paper are to apply fuzzy cognitive map (FCM)- related techniques to (1) extract causal knowledge from a specific problem-domain and (2) perform a series of causal analysis in complicated decision making area. We propose a set operation-based augmentation (SOBA) algorithm to combine multiple FCMs developed by multiple experts. Based on the SOBA knowledge acquisition algorithm, we can obtain a causal knowledge base fairly representing multiple experts' knowledge about a problem domain. The causal knowledge base built by SOBA algorithm can be described as a matrix form, guaranteeing mathematically compact operation compared with a production (if-then) knowledge base. We applied out method to stock market analysis problem whichis a typical of highly unstructured problems in OR/MS fields.
The present study developed a numerical simulation tool for the coupled dynamic analysis of multiple turbines on a single floater (or Multiple Unit Floating Offshore Wind Turbine (MUFOWT)) in the time domain, considering the multiple-turbine aero-blade-tower dynamics and control, mooring dynamics, and platform motions. The numerical tool developed in this study was designed based on and extended from the single-turbine analysis tool FAST to make it suitable for multiple turbines. For the hydrodynamic loadings of floating platform and mooring-line dynamics, the CHARM3D program developed by the authors was incorporated. Thus, the coupled dynamic behavior of a floating base with multiple turbines and mooring lines can be simulated in the time domain. To investigate the effect of asymmetric aerodynamic loading on the global performance and mooring line tensions of the MUFOWT, one turbine failure case with a fully feathered blade pitch angle was simulated and checked. The aerodynamic interference between adjacent turbines, including the wake effect, was not considered in this study to more clearly demonstrate the influence of the asymmetric aerodynamic loading on the MUFOWT. The analysis shows that the unbalanced aerodynamic loading from one turbine in MUFOWT may induce appreciable changes in the performance of the floating platform and mooring system.
The aeroelastic stability of bridge decks equipped with multiple tuned mass dampers is studied. The problem is attacked in the time domain, by representing self-excited loads with the aid of aerodynamic indicial functions approximated by truncated series of exponential filters. This approach allows to reduce the aeroelastic stability analysis in the form of a direct eigenvalue problem, by introducing an additional state variable for each exponential term adopted in the approximation of indicial functions. A general probabilistic framework for the optimal robust design of multiple tuned mass dampers is proposed, in which all possible sources of uncertainties can be accounted for. For the purposes of this study, the method is also simplified in a form which requires a lower computational effort and it is then applied to a general case study in order to analyze the control effectiveness of regular and irregular multiple tuned mass dampers. A special care is devoted to mistuning effects caused by random variations of the target frequency. Regular multiple tuned mass dampers are seen to improve both control effectiveness and robustness with respect to single tuned mass dampers. However, those devices exhibit an asymmetric behavior with respect to frequency mistuning, which may weaken their feasibility for technical applications. In order to overcome this drawback, an irregular multiple tuned mass damper is conceived which is based on unequal mass distribution. The optimal design of this device is finally pursued via a full domain search, which evidences a remarkable robustness against frequency mistuning, in the sense of the simplified design approach.
Structural system identification (SSI) is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms which can cater to large size problems. In this paper, a parameter estimation technique based on evolutionary strategy is presented to overcome some of the difficulties encountered in using the traditional system identification methods in terms of convergence. In this paper, a non-traditional form of system identification technique employing evolutionary algorithms is proposed. In order to improve the convergence characteristics, it is proposed to employ immune algorithms which are proved to be built with superior diversification mechanism than the conventional evolutionary algorithms and are being used for several practical complex optimisation problems. In order to reduce the number of design variables, domain decomposition methods are used, where the identification process of the entire structure is carried out in multiple stages rather than in single step. The domain decomposition based methods also help in limiting the number of sensors to be employed during dynamic testing of the structure to be identified, as the process of system identification is carried out in multiple stages. A fifteen storey framed structure, truss bridge and 40 m tall microwave tower are considered as a numerical examples to demonstrate the effectiveness of the domain decomposition based structural system identification technique using immune algorithm.
3D convolution is to stack multiple consecutive frames to form a cube, and then apply the 3D convolution kernel in the cube. In this structure, each feature map of the convolutional layer is connected to multiple adjacent sequential frames in the previous layer, thus capturing the motion information. However, due to the changes of pedestrian posture, motion and position, the convolution at the same place is inappropriate, and when the 3D convolution kernel is convoluted in the time domain, only time domain features of three consecutive frames can be extracted, which is not a good enough to get action information. This paper proposes an action recognition method based on feature fusion of 3D convolutional neural network. Based on the VGG16 network model, sending a pre-acquired optical flow image for learning, then get the time domain features, and then the feature of the time domain is extracted from the features extracted by the 3D convolutional neural network. Finally, the behavior classification is done by the SVM classifier.
본 논문에서는 도선상의 결함 감지 및 추정 방법인 고분해능 시간-주파수 반사측정기법(time-frequency domain reflectometry)을 제안한다. 이 방법은 관측된 신호를 시간과 주파수 영역에서 동시에 분석 가능한 시간-주파수 상호 상관 관계(time-frequency cross correlation) 특성을 채택하였다. 제안된 방법인 TFDR의 정확도는 고주파용 coaxial cable을 가지고 실험을 통하여 기존의 방식들과 비교 검증하였다. 제안된 알고리즘의 다양한 결함들에 대한 감지 및 추정 결과, 기존의 방법에 비해 월등하다는 것을 명백히 나타내었다.
본 논문에서는 대규모 네트워크에서의 부하분산을 고려한 계층적 도메인간 QoS 라우팅을 제안하였다. 이를 위해 계층적 라우팅에서의 비용 산정 방식을 선계산 방식의 경로계산에서 제안하였고 선계산된 다중경로들 중에서 경로를 선택하는 방안을 제안하였다. 제안한 방식은 도메인으로 분할된 대규모 네트워크의 QoS 라우팅에서 선계산 방식으로 경로를 설정하고, 경로들의 예약 가능성을 높이기 위해 자원 예약 측면에서 가장 좋은 K개의 경로들을 부하분산을 고려하여 계산한다. 또한 이러한 다중 경로들 중에서 비용산정에 근거한 경로선택확률에 따라 경로를 선택하는 방안을 제안하였다. 그리고 제안한 QoS 라우팅 방식을 transit traffic과 intra traffic에 모두 적용하여 도메인간 라우팅과 도메인내 라우팅을 무리 없이 연계하면서 transit traffic을 우선으로 하는 방식을 제안하였다.
Bacteriophage lambda integrase carries out the site-specific recombination of lambda. Integrase contains two DNA binding domains with distinct sequence specificity, namely arm-type binding and core-type binding domains. The amino-terminal arm-binding domain is structurally related to the three-stranded $\beta-sheet$ family of DNA-binding domains. Integrase binding to the high affinity arm-type site by the amino-terminal domain facilitates Int binding to the low affinity core-type site, where the cleavage and strand exchange occurs. The amino-terminal domain of Int also modulates the core-binding and catalysis through intramolecular domain-domain interaction and/or intermolecular interactions between Int monomers. In addition, the amino-terminal domain interacts cooperatively with excisionase during excision. This indicates that amino-terminal domain of Int plays an important role in formation of proper higher-order nucleoprotein structure required for lambda site-specific recombination.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.93-113
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2020
According to information theory, non-orthogonal transmission can achieve the multiple-user channel capacity with an onion-peeling like successive interference cancellation (SIC) based detection followed by a capacity approaching channel code. However, in multiple antenna system, due to the unideal characteristic of the SIC detector, the residual interference propagated to the next detection stage will significantly degrade the detection performance of spatial data layers. To overcome this problem, we proposed a modified power-domain non-orthogonal multiple access (P-NOMA) scheme joint designed with space-time coding for multiple input multiple output (MIMO) NOMA system. First, with proper power allocation for each user, inter-user signals can be separated from each other for NOMA detection. Second, a well-designed quasi-orthogonal space-time block code (QO-STBC) was employed to facilitate the SIC-based MIMO detection of spatial data layers within each user. Last, we proposed an optimization algorithm to assign channel coding rates to balance the bit error rate (BER) performance of those spatial data layers for each user. Link-level performance simulation results demonstrate that the proposed time-space-power domain joint transmission scheme performs better than the traditional P-NOMA scheme. Furthermore, the proposed algorithm is of low complexity and easy to implement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.4006-4020
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2018
In recent years, one of the most remarkable 5G technologies is massive multiple-input and multiple-output (MIMO) system which increases spectral efficiency by deploying a large number of transmit-antennas (eg. tens or hundreds transmit-antennas) at base station (BS). However, conventional massive MIMO system using single-polarized (SP) transmit-antennas increases the size of the transmit-array proportionally as the number of transmit-antennas increases. Hence, size reduction of large-scale transmit-array is one of the major concerns of massive MIMO system. To reduce the size of the transmit-array at BS, dual-polarized (DP) transmit-antenna can be the solution to halve the size of the transmit-array since one collocated DP transmit-antenna deploys vertical and horizontal transmit-antennas compared to SP transmit-antennas. Moreover, proposed DP massive MIMO system increases the spectral efficiency by not only in the space domain but also in the polarization domain whereas the conventional SP massive MIMO system increases the spectral efficiency by space domain only. In this paper, the comparative performance of DP and SP massive MIMO systems is analyzed by space division multiple access (SDMA) and space-polarization division multiple access (SPDMA) respectively. To analyze the performance of DP and SP massive MIMO systems, DP and SP spatial channel models (SCMs) are proposed which consider depolarized propagation channels between transmitter and receiver. The simulation results show that the performance of proposed 32 transmitter (Tx) DP massive MIMO system improves the spectral efficiency by about 91% for a large number of user equipments (UEs) compare to 32Tx SP massive MIMO system for identical size of the transmit-array.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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