In oder to analyze the effect of operating conditions on pulverized coal combustion, a numerical study is conducted at the pulverized coal combustor. Eulerian approach is used for the gas phase, whereas Lagrangian approach is used for the particle phase. Turbulence is modeled using standard ${\kappa}-{\varepsilon}$ model. The description of species transport and combustion chemistry is based on the mixture fraction/probability density function(PDF) approach. Radiation is modeled using P-l model. The turbulent dispersion of particles is modeled using discrete random walk model. Swirl number of secondary air affects the flame front, particle residence time and carbon conversion. Primary/Secondary air mass ratio also affects the flame front but little affects the carbon conversion and particle residence time. Air-fuel ratio only affects the flame front due to lack of oxygen. Radiation strongly affects the flame front and gas temperature distribution because pulverized coal flame of high temperature is considered.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.128-135
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2002
An efficient mobility management for mobile stations plays an important role in mobile communication network. This paper studios a zone-based registration (ZBR) that is implemented in most of mobile communication systems. We introduce the mobility management scheme that combines a zone-based registration and a selective paging (SP) and analyze its performance. We set up an analytical model based on 2-dimensional random walk mobility model and evaluate the performance of the proposed mobility management scheme using the model to determine the optimal size of location area which will result in the minimum signaling traffic on radio channels. Numerical results are provided to demonstrate the performance of the proposed mobility management scheme under various circumstances.
Barometers can provide height information steady but its accuracy becomes poor as the air data varies due to the vehicles's moving or time's elapsing. In order to keep the accuracy in spite of the air data changes, we propose a filter for the identification of baro-errors. The baro-errors mainly consist of bias and scale factor errors which gradually varies as the air data varies. With GPS height measurements, the scale factor and bias estimator is designed by applying the interacting multiple model (IMM) filtering technique to the baro-error random walk model. The resultant estimates are used to compensate current baro-measurement to supply accurate measurements steadily.
Hwang, Youngtaek;Ko, Nak-Youl;Choi, Jong Won;Jo, Seong-Seock
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.10
no.4
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pp.295-303
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2012
Based on the data observed and analyzed on a groundwater flow system in the KURT (KAERI Underground Research Tunnel) site, the transport of radionuclides, which were assumed to be released at the supposed position, was calculated on the time-domain. A groundwater pathway from the release position to the surface was identified by simulating the groundwater flow model with the hydrogeological characteristics measured from the field tests in the KURT site. The elapsed time when the radionuclides moved through the pathway is evaluated using TDRW (Time Domain Random Walk) method for simulating the transport on the time-domain. Some retention mechanisms, such as radioactive decay, equilibrium sorption, and matrix diffusion, as well as the advection-dispersion were selected as the factors to influence on the elapsed time. From the simulation results, the effects of the sorption and matrix diffusion, determined by the properties of the radionuclides and underground media, on the transport of the radionuclides were analyzed and a decay chain of the radionuclides was also examined. The radionuclide ratio of the mass discharge into the surface environment to the mass released from the supposed repository did not exceed $10^{-3}$, and it decreased when the matrix diffusion were considered. The method used in this study could be used in preparing the data on radionuclide transport for a safety assessment of a geological disposal facility because the method could evaluate the travel time of the radionuclides considering the transport retention mechanism.
Objective: The greatest motor impairment after stroke is a decreased ability to walk. Most stroke patients achieve independent gait, but approximately 70% do not reach normal speed, making it difficult to reach a standard of daily living. Therefore, a wearable exoskeleton is recommended for optimal independent gait because different residual disorders hinder motor function after stroke. This review synthesized the effect on gait speed in randomized controlled trials (RCTs) in which gait training using a wearable exoskeleton was performed on post-stroke patients for qualitative and quantitative analysis. Design: A systematic review and meta-analysis of a randomized controlled trials Methods: RCTs using wearable exoskeletons in robotic rehabilitation of post-stroke patients were extracted from an international electronic database. For quality assessment and quantitative analysis, RevMan 5.4 was used. Quantitative analysis was calculated as the standardized mean difference (SMD) and presented as a random effect model. Results: Five studies involving 197 post-stroke patients were included in this review. As a result of the analysis using a random effect model, gait training using a wearable exoskeleton in post-stroke patients showed a significant improvement in gait speed compared to the non-wearing exoskeleton (SMD=1.15, 95% confidence interval: 0.52 to 1.78). Conclusions: This study concluded that a wearable exoskeleton was more effective than conventional gait training in improving the gait speed in post-stroke patients.
Ji Hun Bae;Ju Hwan Lee;Gwang Hyun Yu;Gyeong Ju Kwon;Jin Young Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.1
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pp.9-16
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2023
Recently, a convolutional neural network (CNN) based system is being developed to overcome the limitations of human resources in the apple quality classification of farmhouse. However, since convolutional neural networks receive only images of the same size, preprocessing such as sampling may be required, and in the case of oversampling, information loss of the original image such as image quality degradation and blurring occurs. In this paper, in order to minimize the above problem, to generate a image patch based graph of an original image and propose a random walk-based positional encoding method to apply the graph transformer model. The above method continuously learns the position embedding information of patches which don't have a positional information based on the random walk algorithm, and finds the optimal graph structure by aggregating useful node information through the self-attention technique of graph transformer model. Therefore, it is robust and shows good performance even in a new graph structure of random node order and an arbitrary graph structure according to the location of an object in an image. As a result, when experimented with 5 apple quality datasets, the learning accuracy was higher than other GNN models by a minimum of 1.3% to a maximum of 4.7%, and the number of parameters was 3.59M, which was about 15% less than the 23.52M of the ResNet18 model. Therefore, it shows fast reasoning speed according to the reduction of the amount of computation and proves the effect.
The Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6) has been proposed to accommodate frequent mobility of the Mobile Node and to reduce the signaling load. A Mobility Anchor Point is a router located in a network visited by the Mobile Node. The Mobile Node uses the Mobile Anchor Point as a local Home Agent. The absence of any protections between Mobile Node and Mobile Anchor Point may lead to malicious Mobile Nodes impersonating other legitimate ones or impersonating a Mobile Anchor Point. In this paper, we propose a mechanism of the secure Mobile Anther Point discovery in HMIPv6. The performance analysis and the numerical results presented in this paper show that our proposal has superior performance to other methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.33-40
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2021
Due to advanced complex strategies, the complexity of information that a commander must analyze is increasing. An intelligent service that can analyze battlefield is needed for the commander's timely judgment. This service consists of extracting knowledge from battlefield information, building a knowledge base, and analyzing the battlefield information from the knowledge base. This paper extract information similar to an input query by embedding the knowledge base built in the 2nd step. The transformation model is needed to generate the embedded knowledge base and uses the random-walk algorithm. The transformed information is embedding using Word2Vec, and Similar information is extracted through cosine similarity. In this paper, 980 sentences are generated from the open knowledge base and embedded as a 100-dimensional vector and it was confirmed that similar entities were extracted through cosine similarity.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.167-181
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2024
Utilization of a driving simulator in the development of autonomous driving technology allows us to perform various tests effectively in criticial environments, thereby reducing the development cost and efforts. However, there exists a serious drawback that the driving simulator has a big difference from the real environment, so a problem occurs when the autonomous driving algorithm developed using the driving simulator is applied directly to the real vehicle system. This is defined as so-called Sim2Real problem and can be classified into scenarios, sensor modeling, and vehicle dynamics. This Paper presensts on a method to solve the Sim2Real problem in autonomous driving simulator focusing on IMU sensor. In order to reduce the difference between emulated virtual IMU sensor real IMU sensor, IMU sensor emulation techniques through precision error modeling of IMU sensor are introduced. The error model of IMU sensors takes into account bias, scale factor, misalignmnet, and random walk by IMU sensor grades.
Accurate mathematical models of spacecraft components are an essential of spacecraft attitude control system design, analysis and simulation. Gyro is one of the most important spacecraft components used for attitude propagation and control. Gyro errors may seriously degrade the accuracy of the calculated spacecraft angular rate and of attitude estimates due to inherent drift and bias errors. In order to validate this model, nominal case simulation has been performed and compared for the low range mode and high range mode, respectively. In this paper, a mathematical model of gyro containing the relationships for predicting spacecraft angular rate and disturbances is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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