In this paper, we study a cross-layer and end-to-end optimization problem for the integrated wireless and wireline network that consists of one wireline core network and multiple wireless access networks. We consider joint end-to-end flow control/distribution at the transport and network layers and opportunistic scheduling at the data link and physical layers. We formulate a single stochastic optimization problem and solve it by using a dual approach and a stochastic sub-gradient algorithm. The developed algorithm can be implemented in a distributed way, vertically among communication layers and horizontally among all entities in the network, clearly showing what should be done at each layer and each entity and what parameters should be exchanged between layers and between entities. Numerical results show that our cross-layer and end-to-end optimization approach provides more efficient resource allocation than the conventional layered and separated optimization approach.
Min Jun-Ki;Kim Hyun-Jin;Kim Yong-Hwan;Yoo Hyung-Soo;Yun Ho-Seok;Lee Keun-Tae;Hong Ui-Seok
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.10A
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pp.958-964
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2005
In this thesis, the matching network at the local oscillator port of the sub-harmonic mixer is optimized for reducing the conversion loss. A downconverter for point to point system applications is designed and fabricated using the such sub-harmonic mixer. The sub-harmonic mixer achieved the conversion loss of 11.8 dB at the 12 dBm input power of the local oscillator and the isolation of less than -40 dB. The downconverter achieved the IF output power flatness of 2 dB and the total noise figure of 5.9 dB.
To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.
In the period of spirit revolution, psychology for studying human mind is one of the important fields with humanities. To analyze for correct understanding of popularization of psychology, for future psychology research trends, and for correlation of the psychological sub-fields as a linker between natural and social sciences, we employed network technology and informatic algorithm to be more objective. By elucidating core key words from bipartate network that consists of terms and their explaining words in psychological glossary, we provide psychological contents for understanding psychology. As analyzing lots articles obtained from Korean Journal of Psychology and Annual Review of Psychology, it was possible to observe research trends of the psychological sub-fields. To analyze the correlation among sub-fields of the psychology, we extracted and compared title words of the articles that had published on Psychological Review over the past fifteen years. We also employed a pair-wise comparison matrix algorithm and then elucidated the correlation among sub-fields of the psychology. By this research, we expect to contribute not only providing information about popularization of psychology, analysis of research trends, and correlation among sub-fields of the psychology, but also providing convergent contents that conflate the psychology and the informatic technologies.
Nano sized $(Pb_{0.5}Ca_{0.5})(Fe_{0.5}Nb_{0.5})O_3$ (PCFN) powders with the stoichiometric composition and the uniform size distribution were successfully synthesized by the metal-citrate process through the calcination of the polymeric precursor which consisted of the metal ions and the organic network. The crystallization of the initial amorphous powders began at $400{\circ}$ and completed at $700{\circ}$. The pyrochlore phase was detected caused by the dissociation of PbO above $900{\circ}$. Single phase perovskite PCFN powders with 40 nm size and uniform shape were obtained through the calcination at $700{\circ}$.
Kim, Sun-I;Kim, Mi-Rae;Sohn, Keun-Yong;Park, Won-Wook
Journal of Powder Materials
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v.16
no.4
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pp.291-295
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2009
The electromagnetic wave absorption sheets were fabricated by mixing of $Fe_{73}Si_{16}B_7Nb_3Cu_1$ nanocrystalline soft magnetic powder, charcoal powder and polymer based binder. The complex permittivity, complex permeability, and scattering parameter have been measured using a network analyzer in the frequency range of 10 MHz$\sim$10 GHz. The results showed that complex permittivity of sheets was largely dependent on the frequency and the amount of charcoal powder : The permittivity was improved up to 100 MHz, however the value was decreased above 1 GHz. The power loss of electromagnetic wave absorption data showed almost the same tendency as the results of complex permittivity. However, the complex permeability was not largely affected by the frequency, and the values were decreased with the addition of charcoal powder. Based on the results, it can be summarized that the addition of charcoal powder was very effective to improve the EM wave absorption in the frequency range of 10 MHz$\sim$1 GHz.
The experimental FT-IR spectra and DTA curves of the $PbO-Bi_2O_3-B_2O_3-SiO_2$ glasses have been investigated. The composition ratio dependence of glass transition temperature showed that the structure of this glass system changes at 60 mol% $Bi_2O_3$. We have observed that the FT-IR spectra of the investigated samples with high bismuth content are dominated by bands associated to the structural units of the heaviest cation, $Bi^{3+}$ and the boron atoms in the treated samples are three and four coordinated even for very high $Bi_2O_3$ content. The low intensity of these non-bridging oxygen bands, for high PbO content glasses, can be attributed to the strong network-forming roles of PbO. The glasses absorption bands exhibited a greater change in intensities on crystallization.
The usability of waste materials as raw materials is necessary for sustainable production. This study investigates the effects of different powder materials used to replace cement (0%, 5% and 10%) and standard sand (0%, 20% and 30%) (basalt, limestone, and dolomite) on the compressive strength (fc), flexural strength (fr), and ultrasonic pulse velocity (UPV) of mortars exposed to freeze-thaw cycles (56, 86, 126, 186 and 226 cycles). Furthermore, the usability of artificial intelligence models is compared, and the prediction accuracy of the outputs is examined according to the inputs (powder type, replacement ratio, and the number of cycles). The results show that the variability of the outputs was significantly high under the freeze-thaw effect in mortars produced with waste powder instead of those produced with cement and with standard sand. The highest prediction accuracy for all outputs was obtained using the adaptive-network-based fuzzy inference system model. The significantly high prediction accuracy was obtained for the UPV, fc, and fr of mortars produced using waste powders instead of standard sand (R2 of UPV, fc and ff is 0.931, 0.759 and 0.825 respectively), when under the freeze-thaw effect. However, for the mortars produced using waste powders instead of cement, the prediction accuracy of UPV was significantly high (R2=0.889) but the prediction accuracy of fc and fr was low (R2fc=0.612 and R2ff=0.334).
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2006.05a
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pp.309-314
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2006
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current md voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network.
One of current trends of medical technology is analog to digital. Moreover, The Government put a premium on PACS(Picture Archiving and Communication System) for Medical Insurance in November, 1999. Therefore many hospitals are installing(or planning to install) PACS facilities on their buildings. However most of hospitals didn't consider PACS facilities in the beginning of construction. In particular, the Networking is one of the most difficult things for PACS installation. There is no space for network equipments, and no path for network lines, etc. To solve these problems, wireless network is proposed. The wireless network is divided to three parts mainly. One is the wireless communication for Local Area Network, another is the data transmission through a satellite for Tele-Radiology, and the last one is the technology using Bluetooth for each sub-system of PACS. But there are other problems in wireless systems, i.e., network bandwidth, system stability, interference with other devices. The purpose of this paper is to suggest the future and new trend of PACS including all the problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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