A generalization of an earlier diffusion model for system subject to continuous wear is presented. It is assumed that the state of the system is modelled by Brownian motion with negative drift and an absorbing barrier at the origin. A repairman arrives according to a stationary renewal process and increases the state of the system by a random amount if the state does not exceed a threshold. Various properties of this model are investigated including the distribution of the state of the system at time t, the first passage time to state 0 and the probability that the state of the system exceeds a certain level throughout a specified interval.
In this paper, we propose a distributed synchronization algorithm for wireless mesh networks based on orthogonal frequency division multiple access. For time and frequency synchronization, a node requests its neighbor nodes for a change of fast Fourier transform starting points, transmission times, and carrier frequencies needed for synchronization. The node also updates its own time and frequency elements through simple formulas based on request messages received from neighbor nodes using a guard interval and a cyclic prefix. This process with the cooperation of neighbor nodes leads to a gradual synchronization of all nodes in the network. Through a performance comparison with a conventional scheme, we obtain simulation results indicating that the proposed scheme outperforms the conventional scheme in random topologies and a grid topology.
This paper considers the problem of performance analysis for the multiplexer, when homogeneous periodic on-off sources are statistically multiplexed. Periodic on-off source model is defined that on-period and off-period are repeated by once in a deterministic periodic time and in on-period, cell arrives with deterministic time interval. In order to reflect periodicity of source model, we consider two multiplexing situation, such as random multiplexing and synchronized multiplexing. In both case, we obtain the overload-period distribution in the multiplexer, and an approximate method using the overload period distribution is suggested for obtaining the CLP(Cell Loss Probability) in the buffer of the multiplexer. A numerical example using MPEG-I real traffic samples and the results are also presented.
The collection of wind speed time series by means of digital data loggers occurs in many domains, including civil engineering, environmental sciences and wind turbine technology. Since averaging intervals are often significantly larger than typical system time scales, the information lost has to be recovered in order to reconstruct the true dynamics of the system. In the present work we present a simple algorithm capable of generating a real-time wind speed time series from data logger records containing the average, maximum, and minimum values of the wind speed in a fixed interval, as well as the standard deviation. The signal is generated from a generalized random Fourier series. The spectrum can be matched to any desired theoretical or measured frequency distribution. Extreme values are specified through a postprocessing step based on the concept of constrained simulation. Applications of the algorithm to 10-min wind speed records logged at a test site at 60 m height above the ground show that the recorded 10-min values can be reproduced by the simulated time series to a high degree of accuracy.
A single trait linear mixed random regression test-day model was applied for the first time for analyzing the first lactation monthly test-day milk yield records in Karan Fries cattle. The test-day milk yield data was modeled using a random regression model (RRM) considering different order of Legendre polynomial for the additive genetic effect (4th order) and the permanent environmental effect (5th order). Data pertaining to 1,583 lactation records spread over a period of 30 years were recorded and analyzed in the study. The variance component, heritability and genetic correlations among test-day milk yields were estimated using RRM. RRM heritability estimates of test-day milk yield varied from 0.11 to 0.22 in different test-day records. The estimates of genetic correlations between different test-day milk yields ranged 0.01 (test-day 1 [TD-1] and TD-11) to 0.99 (TD-4 and TD-5). The magnitudes of genetic correlations between test-day milk yields decreased as the interval between test-days increased and adjacent test-day had higher correlations. Additive genetic and permanent environment variances were higher for test-day milk yields at both ends of lactation. The residual variance was observed to be lower than the permanent environment variance for all the test-day milk yields.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권5호
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pp.596-608
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2018
The present study aims to assess test uncertainty assessment method of nominal wake field measurement by a Stereoscopic Particle Image Velocimetry (SPIV) system in a towing tank. The systematic uncertainty of the SPIV system was estimated from repeated uniform flow measurements. In the uniform flow measurement case, time interval between image frames and uniform flow speed were varied to examine the effects of particle displacement and flow around the SPIV system on the systematic standard uncertainty. The random standard uncertainty was assessed by repeating nominal wake field measurements and the estimated random standard uncertainty was compared with that of laser Doppler velocimetry. The test uncertainty assessment method was applied to nominal wake measurement tests of a very large crude oil carrier model ship. The nominal wake measurement results were compared with existing experimental database by other measurement methods, with its assessed uncertainty.
Jeong, Tae-Gweon;Pan, Bao-Feng;Njonjo, Anne Wanjiru
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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pp.53-54
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2015
The maritime industry is expanding at an alarming rate and as such there is a perpetual need to improve situation awareness in the maritime environment using new and emerging technology. Tracking is one of the numerous ways of enhancing situation awareness by providing information that may be useful to the operator. The tracking system described herein comprises determining existing states of own ship, state prediction and state compensation caused by random noise. The purpose of this paper is to analyze the process of tracking and develop a tracking algorithm by using ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ tracking filter under a random noise or irregular motion for use in a warship. The algorithm involves initializing the input parameters of position, velocity and course. The actual positions are then computed for each time interval. In addition, a weighted difference of the observed and predicted position at the nth observation is added to the predicted position to obtain the smoothed position. This estimation is subsequently employed to determine the predicted position at (n+1). The smoothed values, predicted values and the observed values are used to compute the twice distance root mean square (2drms) error as a measure of accuracy of the tracking module.
Purpose: The purpose of this study was to increase prediction accuracy for an anomaly interval identified using an artificial intelligence-based time series anomaly detection technique by establishing a pre-processing process. Methods: Significant variables were extracted by applying feature selection techniques, and anomalies were derived using the TadGAN time series anomaly detection algorithm. After applying machine learning and deep learning methodologies using normal section data (excluding anomaly sections), the explanatory power of the anomaly sections was demonstrated through performance comparison. Results: The results of the machine learning methodology, the performance was the best when SHAP and TadGAN were applied, and the results in the deep learning, the performance was excellent when Chi-square Test and TadGAN were applied. Comparing each performance with the papers applied with a Conventional methodology using the same data, it can be seen that the performance of the MLR was significantly improved to 15%, Random Forest to 24%, XGBoost to 30%, Lasso Regression to 73%, LSTM to 17% and GRU to 19%. Conclusion: Based on the proposed process, when detecting unsupervised learning anomalies of data that are not actually labeled in various fields such as cyber security, financial sector, behavior pattern field, SNS. It is expected to prove the accuracy and explanation of the anomaly detection section and improve the performance of the model.
This paper proposes the practical echo-signal synthesis models - UTAHID (Underwater TArget by Highlight Distribution) & M-UTAHID(Modified UTAHID) - of underwater target for active sonar engineering At high frequencies all the echo components that are the specular reflected waves and various elastic scattering wave scan be regarded the summation of individual echo from some equivalent scattering centers, so the underwater target is characterized by highlights distributed in spatial target structure. Proposed models are compared with characteristics of random distributed model & equivalent interval highlight model, and analyzed target strength, echo-elongation effect, target time spread loss and so on. Thus these can be efficiently used in various real systems related to underwater target echo-signal synthesis on active sonar and acoustic countermeasure.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권3호
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pp.205-208
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2007
The IEEE 802.11 is a MAC protocol which has been standardized by IEEE for Wireless Local Area Networks (WLANs). In the IEEE 802.11 WLANs, network nodes experiencing collisions on the shared channel need to backoff for a random period of time, which is uniformly selected from the Contention Window (CW). This contention window is dynamically controlled by the Binary Exponential Backoff (BEB) algorithm. However, the BEB scheme suffers from a fairness problem; some nodes can achieve significantly larger throughput than others. This paper proposes a new backoff algorithm for the IEEE 802.11 DCF scheme. This algorithm uses the hop count for considering fairness. It causes flows with high hop count to generate short backoff interval than those with low hop count, thus getting high priority. Therefore, when a collision occurs, the modified IEEE 802.11 DCF assigns higher priority to flow to be close to a destination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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