In this paper, an analytic model of a sleep mode operation in the IEEE 802.16e is investigated. A mobile subscriber station(MSS) goes to sleep mode after negotiations with the base station(BS) and wakes up periodically for a short interval to check whether there is downlink traffic to it. If the arrival of traffic is notified, an MSS returns to wake mode. Otherwise, it again enters increased sleep interval which is double as the previous one. In order to consider the situation more practically, we propose the sleep mode starting threshold, during which MSS should await packets before it enters the sleep mode. By modifying the M/G/l with multiple vacations model, energy consumption ratio(ECR) and average packet response time are calculated. Our analytic model provides potential guidance in determining the optimal parameters values such as sleep mode starting threshold, minimal sleep and maximal sleep window.
Drawing on its extensive experience with natural disasters, Japan has been dispatching Japan Disaster Relief (JDR) team to disaster-stricken countries to provide specialist assistance in rescue and medical operations. The JDR team has assisted in the wake of disasters including the 2004 Indian Ocean Earthquake and the 2008 Sichuan Earthquake in China. Information about the affected area is essential for a rapid disaster response. However, it can be difficult to gather information on damages in the immediate post-disaster period. To help overcome this problem, we have built on an Earthquake Damage Estimation System. This system makes it possible to produce distributions of the earthquake's seismic intensity and structural damage based on pre-calculated data such as landform and site amplification factors for Peak Ground Velocity, which are estimated from a Digital Elevation Model, as well as population distribution. The estimation result can be shared with the JDR team and with other international organizations through communications satellite or the Internet, enabling more effective rapid relief operations.
Recently a large number of people have been using social networking and microblogging services such as Facebook and Twitter. These mediums play a pivotal communication channel in a business-to-customer (B2C) relationship. Given its importance in today's business, companies have invested in the strategic application of social network services to reach out to customers. This study provides a blueprint for mechanisms for successful execution of social network services in the context of developing an effective B2C relationship, such as customer participation behavior. The S-O-R(Stimulus-Organism-Response) framework lays out the foundation for developing our research model and provides a structured view for understanding customer participation behavior on brand loyalty. For the methodology, this study employed a mixed-method approach. Additionally, in order to provide empirical evidences, a total of 121 respondents have completed the survey. All the data were compiled and analyzed through structural equation modeling and were implemented in partial least square (PLS). To sum up, this study presented theoretical and practical implications by providing the effect of customer participation behavior on brand loyalty through B2C microblogging.
Numerous solution methods for scheduling problems such as part dispatching problem, operation sequence problem have been suggested as a means to be embedded in hierarchical or centralized shop floor control. Under the preceding control philosophies, however, response to changes in the shop floor status is quite slow and timely decision is sometimes impossible. Moreover, the control software becomes too large and it is almost impossible to modify the control software when the configuration of the shop floor changes. In agile manufacturing which emerged recently to cope with quick response and easy modifiability when unexpected changes occur, a new control policy is needed. CSCW[Computer Supported Cooperative Work] based shop floor control casts a different view on scheduling problems. Decisions are made locally when requested and useful information is scattered among agents for its efficient use. Adaptation is easy because agents are -'plug compatible or portable. In this paper, scheduling problems occurring under CSCW based shop floor control are identified and characterized. Traditional scheduling problems are reviewed from the CSCW viewpoint. All the control entities involved in the shop floor can be found and used to defined agents. With these entities and CSCW concept, possible scheduling problems are identified.
We consider a priority-based packet-switching system with three phases of the packet transmission time. Each packet belongs to one of several priority classes, and the packets of each class arrive at a switch in a Poison process. The switch transmits queued packets on a priority basis with three phases of preemption mechanism. Namely, the transmission time of each packet consists of a preemptive-repeat part for the header, a preemptive-resume part for the information field, and a nonpreemptive part for the trailer. By an exact analysis of the associated queueing model, we obtain the Laplace-Stieltjes transform of the distribution function for the delay, i.e., the time from arrival to transmission completion, of a packet for each class. We derive a set of equations that calculates the mean response time for each class recursively. Based on this result, we plot the numerical values of the mean response times for several parameter settings. The probability generating function and the mean for the number of packets of each class present in the system at an arbitrary time are also given.
In many common control charting situations, the statistic to be charted can be viewed as the output of a linear filter applied to the sequence of process measurement data. In recent work that has generalized this concept, the charted statistic is the output of a general linear filter in impulse response form, and the filter is designed by selecting its impulse response coefficients in order to optimize its average run length performance. In this work, we restrict attention to the class of all second-order linear filters applied to the residuals of a time series model of the process data. We present an algorithm for optimizing the design of the second-order filter that is more computationally efficient and robust than the algorithm for optimizing the general linear filter. We demonstrate that the optimal second-order filter performs almost as well as the optimal general linear filter in many situations. Both methods share a number of interesting characteristics and are tuned to detect any distinct features of the process mean shift, as it manifests itself in the residuals.
After an earthquake, a quick seismic assessment of a structure can facilitate the recovery of operations, and consequently, improve structural resilience. Especially for facilities that play a key role in rescue or refuge efforts (e.g., hospitals and power facilities), or even economically important facilities (e.g., high-tech factories and financial centers), immediately resuming operations after disruptions resulting from an earthquake is critical. Therefore, this study proposes a prompt post-earthquake seismic evaluation method that uses displacement and acceleration measurements taken from real structural responses that resulted during an earthquake. With a prepared pre-earthquake capacity curve of a structure, the residual seismic capacity can be estimated using the residual roof drift ratio and stiffness. The proposed method was verified using a 6-story steel frame structure on a shaking table. The structure was damaged during a moderate earthquake, after which it collapsed completely during a severe earthquake. According to the experimental results, a reasonable estimation of the residual seismic capacity of structures can be performed using the proposed post-earthquake seismic evaluation method.
Environmental chamber (EC) is an experimental facility used to analyze the characteristics of thermal response of testing objects by the artificial control of weather conditions. The EC in KIER can simulate the weather conditions by the control of temperature, humidity, and solar radiation. A two-storied testing building is located inside of EC. For the exact thermal response analysis of testing building, monthly or yearly scheduled operations are necessary. Although this long term operation gives the exact experimental data, it requires a high operational cost, long duration, and lots of manpower. Therefore it is necessary to perform the shortened experiments without sacrificing the validity of the obtained results. Since the characteristics of thermal response from the shortened experiments are different from the full time results, the analytical method to analyze the thermal response from the shortened experiments to estimate a full times results is developed in this study. The thermal response of testing building is performed using commercial software TRNSYS.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제9권3호
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pp.18-26
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2001
Environmental chamber (EC) is an experimental facility used to analyze the characteristics of thermal response of testing objects by the artificial control of weather conditions. The EC in KIFR can simulate the weather conditions by the control of temperature, humidity, and solar radiation. A two-storied testing building is located inside EC. For the exact thermal response analysis of testing building, monthly or yearly scheduled operations are necessary. Although this long term operation gives the exact experimental data, it requires a high operational cost, long duration, and lots of manpower. Therefore it is necessary to perform the shortened experiments without sacrificing the validity of the obtained results. Since the characteristics of thermal response from the shortened experiments are different from the full time results, the analytical method to analyze the thermal response from the shortened experiments to estimate a full times results is developed in this study The thermal response of testing building is performed using commercial software TRNSYS.
최근 4차 산업혁명기술로 인해 전쟁의 양상까지 진화하고 있다. 그 중에서도 인공지능 기술이 첨단 무기체계와 의사결정시스템에 적용됨에 따라 전쟁 수행 방식을 변모시키고 있다. 미국의 방위고등연구계획국에서 제시한 모자이크전은 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기술을 접목시킴으로써 군사적전을 소모중심에서 결심중심으로 전환하고 네트워크화된 전장 상황에 따라 분산 배치된 전력을 적절히 재조합하여 신속하게 전쟁을 수행하는 방식이다. 즉, 획일화된 전투 프로세스에 의해 군사작전을 수행하는 것이 아니라 상황에 따라 분산체계를 통해 다양한 전력을 운용한다는 것이다. 사이버전에서도 인공지능이 사이버공격 기술에 적용됨에 따라 기존의 사이버 킬 체인과 같은 절차적 대응 방식으로는 한계가 있다. 그래서 본 논문에서는 공격 상황에 따라 대응 시스템을 운용할 수 있는 능동형 상황 탄력적 사이버작전을 효과적으로 수행하기 위해서 모자이크전의 수행 방식을 적용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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