Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.6
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pp.26-33
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2014
For wireless communication systems of (and beyond) LTE-Advanced, multiple-input multiple-output (MIMO) with an increased number of antennas will be utilized for system throughput improvement. When using such an increased number of antenna, an excessive amount of overhead in channel state information (CSI) feedback can be a serious problem. In this paper, we propose methods which reduce the CSI feedback overhead, particularly including application strategies for multi-rank transmission targeted for two or more reception antennas. To reduce the information which is instantaneously transmitted from the reception node to the transmission node, we present a beamforming method utilizing singular value decomposition (SVD) based on channel estimation of partitioned antenna arrays. Since the SVDs for partial matrices of the channel may lose the characteristics of the original unpartitioned matrix, we explain an appropriate scheme to cope with this problem.
Kim, Sun-Hee;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Soo-Hyung;Lee, Guee-Sang
International Journal of Contents
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v.10
no.2
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pp.47-58
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2014
Physiological signals provide important clues in the diagnosis and prediction of disease. Analyzing these signals is important in health and medicine. In particular, data preprocessing for physiological signal analysis is a vital issue because missing values, noise, and outliers may degrade the analysis performance. In this paper, we propose PhysioCover, a system that can recover missing values of physiological signals that were monitored in real time. PhysioCover integrates a gradual method and EM-based Principle Component Analysis (PCA). This approach can (1) more readily recover long- and short-term missing data than existing methods, such as traditional EM-based PCA, linear interpolation, 5-average and Missing Value Singular Value Decomposition (MSVD), (2) more effectively detect hidden variables than PCA and Independent component analysis (ICA), and (3) offer fast computation time through real-time processing. Experimental results with the physiological data of an intensive care unit show that the proposed method assigns more accurate missing values than previous methods.
This paper deals with numerical treatment of singularly perturbed differential equations involving small delays. The highest order derivative in the equation is multiplied by a perturbation parameter 𝜀 taking arbitrary values in the interval (0, 1]. For small 𝜀, the problem involves a boundary layer of width O(𝜀), where the solution changes by a finite value, while its derivative grows unboundedly as 𝜀 tends to zero. The considered problem contains delay on the convection and reaction terms. The terms with the delays are approximated using Taylor series approximations resulting to asymptotically equivalent singularly perturbed BVPs. Inducing exponential fitting factor for the term containing the singular perturbation parameter and using central finite difference for the derivative terms, numerical scheme is developed. The stability and uniform convergence of difference schemes are studied. Using a priori estimates we show the convergence of the scheme in maximum norm. The scheme converges with second order of convergence for the case 𝜀 = O(N-1) and for the case 𝜀 ≪ N-1, the scheme converge uniformly with first order of convergence, where N is number of mesh intervals in the domain discretization. We compare the accuracy of the developed scheme with the results in the literature. It is found that the proposed scheme gives accurate result than the one in the literatures.
Unlike general public investment projects, when it comes to environmental public investment projects, there is a gap between those who pay the costs, and those who receive the benefits. This is because of the long term nature of environmental investments, which entails that the majority of the costs are paid by the current generation, while the benefits are reaped by future generations. Because of this, when the social discount rate is set at a standard, singular rate, an issue of relative underestimation of the benefits reaped by future generations may occur during the analytic process. This paper begins with the recognition of this problem, and attempts to estimate a suitable social discount rate that can be applied to environmental investment projects. Taking into account recent economic situations, the social discount rate is currently being estimated at between 2.9 ~ 4.9%. Also, this paper used preliminary feasibility studies that took place so far, to analyze the standard pattern of benefit generation. This revealed that alterations in social discount rates can bring significant changes in economic feasibility test results. Simulation results showed that roughly 6% of B/C ratios could be increased by 1%p. resulting in a decrease in social discount rates. Also if we use hyperbolic discount rates, instead of using the current singular rate, there would be a meaningful increase in the benefits for the future generation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.1
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pp.59-69
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2018
In this paper, we present a robust beamforming design to tackle the weighted sum-rate maximization (WSRM) problem in a multicell multiple-input multiple-output (MIMO) - non-orthogonal multipleaccess (NOMA) downlink system for 5G wireless communications. This work consider the imperfectchannel state information (CSI) at the base station (BS) by adding uncertainties to channel estimation matrices as the worst-case model i.e., singular value uncertainty model (SVUM). With this observation, the WSRM problem is formulated subject to the transmit power constraints at the BS. The objective problem is known as on-deterministic polynomial (NP) problem which is difficult to solve. We propose an robust beam forming design which establishes on majorization minimization (MM) technique to find the optimal transmit beam forming matrix, as well as efficiently solve the objective problem. In addition, we also propose a joint user clustering and power allocation (JUCPA) algorithm in which the best user pair is selected as a cluster to attain a higher sum-rate. Extensive numerical results are provided to show that the proposed robust beamforming design together with the proposed JUCPA algorithm significantly increases the performance in term of sum-rate as compared with the existing NOMA schemes and the conventional orthogonal multiple access (OMA) scheme.
Resistance training (RT) is associated with reduced risk of low grade inflammation related diseases, such as cardiovascular disease and type 2 diabetes. The majority of the data studying cytokines and exercise comes from endurance exercise. In contrast, evidence establishing a relationship between RT and inflammation is more limited. This review focuses on the cytokine responses both following an acute bout, and after chronic RT. In addition, the effect of RT on low grade systemic inflammation such as individuals at risk for type 2 diabetes is reviewed. Cytokines are secreted proteins that influence the survival, proliferation, and differentiation of immune cells and other organ systems. Cytokines function as intracellular signals and almost all cells in the body either secrete them or have cytokine receptors. Thus, understanding cytokine role in a specific physiological situation such as a bout of RT can be exceedingly complex. The overall effect of long term RT appears to ameliorate inflammation, but the specific effects on the inflammatory cytokine, tumor necrosis factor alpha are not clear, requiring further research. Furthermore, it is critical to differentiate between chronically and acute Interleukin-6 levels and its sources. The intensity of the RT and the characteristics of the training protocol may exert singular cytokine responses and as a result different adaptations to exercise. More research is needed in the area of RT in healthy populations, specifically sorting out gender and age RT acute responses. More importantly, studies are needed in obese individuals who are at high risk of developing low grade systemic inflammatory related diseases. Assuring adherence to the RT program is essential to get the benefits after overcoming the first acute RT responses. Hence RT could be an effective way to prevent, and delay low grade systemic inflammatory related diseases.
Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.26
no.4
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pp.185-223
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2022
The classical equation of Jonathan Homer Lane and Robert Emden, a nonlinear second-order ordinary differential equation, models the isothermal spherical clouded gases under the influence of the mutual attractive interaction between the gases' molecules. In this paper, the Adomian decomposition method (ADM) is presented to obtain highly accurate and reliable analytical solutions of a class of generalised Lane-Emden equations with strong nonlinearities. The nonlinear term f(y(x)) of the proposed problem is given by the integer powers of a continuous real-valued function h(y(x)), that is, f(y(x)) = hm(y(x)), for integer m ≥ 0, real x > 0. In the end, numerical comparisons are presented between the analytical results obtained using the ADM and numerical solutions using the eighth-order nested second derivative two-step Runge-Kutta method (NSDTSRKM) to illustrate the reliability, accuracy, effectiveness and convenience of the proposed methods. The special cases h(y) = sin y(x), cos y(x); h(y) = sinh y(x), cosh y(x) are considered explicitly using both methods. Interestingly, in each of these methods, a unified result is presented for an integer power of any continuous real-valued function - compared with the case by case computations for the nonlinear functions f(y). The results presented in this paper are a generalisation of several published results. Several examples are given to illustrate the proposed methods. Tables of expansion coefficients of the series solutions of some special Lane-Emden type equations are presented. Comparisons of the two results indicate that both methods are reliably and accurately efficient in solving a class of singular strongly nonlinear ordinary differential equations.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.2
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pp.361-369
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2022
Countries worldwide are shifting to a hydrogen economy to respond to stringent environmental regulations, and the transport of hydrogen between countries is expected to increase in the mid- to long-term. Hydrogen is traded between countries in different forms, such as ammonia, liquid hydrogen, and LOHC (Liquid Organic Hydrogen Carrier), on account of the renewable energy resources in exporting countries, the type of hydrogen use in importing countries, and the technological maturity; however, it is not traded only in a singular form. As marine transportation of ammonia and LOHC is a relatively mature technology compared to that of liquid hydrogen, in this article, we analyzed the technical feasibility of liquid hydrogen carriers while identifying detailed technologies required for their future development and securing possible designs through various technical alternatives.
Abdulmonem Ahmed;Aybaba Hancrliogullari;Ali Riza Tosun
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.1-6
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2023
Morphological analysis is a branch of natural language processing, is now a rapidly growing field. The fundamental tenet of morphological analysis is that it can establish the roots or stems of words and enable comparison to the original term. Arabic is a highly inflected and derivational language and it has a strong structure. Each root or stem can have a large number of affixes attached to it due to the non-concatenative nature of Arabic morphology, increasing the number of possible inflected words that can be created. Accurate verb recognition and extraction are necessary nearly all issues in well-known study topics include Web Search, Information Retrieval, Machine Translation, Question Answering and so forth. in this work we have designed and implemented an algorithm to detect and recognize Arbic Verbs from Arabic text.The suggested technique was created with "Python" and the "pyqt5" visual package, allowing for quick modification and easy addition of new patterns. We employed 17 alternative patterns to represent all verbs in terms of singular, plural, masculine, and feminine pronouns as well as past, present, and imperative verb tenses. All of the verbs that matched these patterns were used when a verb has a root, and the outcomes were reliable. The approach is able to recognize all verbs with the same structure without requiring any alterations to the code or design. The verbs that are not recognized by our method have no antecedents in the Arabic roots. According to our work, the strategy can rapidly and precisely identify verbs with roots, but it cannot be used to identify verbs that are not in the Arabic language. We advise employing a hybrid approach that combines many principles as a result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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