Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.37
no.1
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pp.32-42
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2000
This paper presents an on-line learning algorithm for sequential construction of generalized radial basis function networks (GRBFNs) to model nonlinear systems from empirical data. The GRBFN, an extended from of standard radial basis function (RBF) networks with constant weights, is an architecture capable of representing nonlinear systems by smoothly integrating local linear models. The proposed learning algorithm has a two-stage learning scheme that performs both structure learning and parameter learning. The structure learning stage constructs the GRBFN model using two construction criteria, based on both training error criterion and Mahalanobis distance criterion, to assign new hidden units and the linear local models for given empirical training data. In the parameter learning stage the network parameters are updated using the gradient descent rule. To evaluate the modeling performance of the proposed algorithm, simulations and their results applied to two well-known benchmarks are discussed.
Background: Nuclear reactors produce a great number of antielectron neutrinos mainly from beta-decay chains of fission products. Such neutrinos have energies mostly in MeV range. We are interested in neutrinos in a region of keV, since they may take part in special weak interactions. We calculate reactor antineutrino spectra especially in the low energy region. In this work we present neutrino spectrum from a typical pressurized water reactor (PWR) reactor core. Materials and Methods: To calculate neutrino spectra, we need information about all generated nuclides that emit neutrinos. They are mainly fission fragments, reaction products and trans-uranium nuclides that undergo negative beta decay. Information in relation to trans-uranium nuclide compositions and its evolution in time (burn-up process) were provided by a reactor code MVP-BURN. We used typical PWR parameter input for MVP-BURN code and assumed the reactor to be operated continuously for 1 year (12 months) in a steady thermal power (3.4 GWth). The PWR has three fuel compositions of 2.0, 3.5 and 4.1 wt% $^{235}U$ contents. For preliminary calculation we adopted a standard burn-up chain model provided by MVP-BURN. The chain model treated 21 heavy nuclides and 50 fission products. The MVB-BURN code utilized JENDL 3.3 as nuclear data library. Results and Discussion: We confirm that the antielectron neutrino flux in the low energy region increases with burn-up of nuclear fuel. The antielectron-neutrino spectrum in low energy region is influenced by beta emitter nuclides with low Q value in beta decay (e.g. $^{241}Pu$) which is influenced by burp-up level: Low energy antielectron-neutrino spectra or emission rates increase when beta emitters with low Q value in beta decay accumulate Conclusion: Our result shows the flux of low energy reactor neutrinos increases with burn-up of nuclear fuel.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.38
no.12
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pp.49-57
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2001
In this paper, equivalent circuit model and novel model parameter extraction method of a silicon(Si) substrate are presented. Substrate coupling through Si-substrate is quantitatively investigated by analyzing equivalent circuit with operating frequency and characteristic frequencies (i.e., pole and zero frequency) of a system. For the experimental verification of the equivalent circuit and parameter extraction method, test patterns are designed and fabricated in standard CMOS technology with various isolation distances, substrate resistivity, and guard-ring structures. Then, these are measured in l00MHz-20GHz frequency range by using vector network analyzer. It is shown that the equivalent-circuit-based HSPICE simulation results using extracted parameters have excellent agreement with the experimental results. Thus, the proposed equivalent circuit and parameter extraction methodology can be usefully employed in mixed-signal circuit design and verification of a circuit performance.
Recently, coordination task of similarity between national R&D programs is emphasized on view from the R&D investment efficiency. But the previous similarity search method like text-based similarity search which using keyword of R&D projects has reached the limit due to deviation of document's quality. For the solve the limitations of text-based similarity search using the keyword extraction, in this study, utilization of R&D project's technical classification will be discussed as a new similarity search method when analyzed of similarity between national R&D programs. To this end, extracts the Science and Technology Standard Classification of R & D projects which are collected when national R&D Survey & analysis, and creates peculiar vector model of each R&D programs. Verify a reliability of this study by calculate the cosine-based and Euclidean distance-based similarity and compare with calculated the text-based similarity.
Since the current crime prevention systems have a standard mechanism that victims request for help by themselves or ask for help from a third party nearby, it is difficult to obtain appropriate help in situations where a prompt response is not possible. In this study, we proposed and developed an automatic rescue request model and system using Deep Learning and OpenCV. This study is based on the prerequisite that immediate and precise threat detection is essential to ensure the user's safety. We validated and verified that the system identified by more than 99% of the object's accuracy to ensure the user's safety, and it took only three seconds to complete all necessary algorithms. We plan to collect various types of threats and a large amount of data to reinforce the system's capabilities so that the system can recognize and deal with all dangerous situations, including various threats and unpredictable cases.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.190-197
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2010
The ACR (Access Control Router) of WiBro processes location registration of the Correspondent Node and Home Agent as the Correspondent Node moves between ACRs. Therefore, the location update cost is low compared with MIPv6. However, all packets which are sent and received are sent through the ACR, so as the number of mobile nodes that are managed by the ACR increases, the cost of packet delivery also increases. Therefore, the communication state of the ACR domain remains smooth when the ACR which manages the mobile node in the ACR domain has good performance. However, network delays occur unless the ACR performs well, so the role of the ACR is important. In this paper, we analysis performance of the ACR for efficient realization of the WiBro standard. By using the Deny Probability and the Total Profit of ACR performance and apply it to the Random Walk Mobility model as the mobility model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.4
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pp.149-158
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2007
A In the rapidly changing media environment, radio needs to be digitized in order to provide regular compatible service. Especially, most medium high frequency Medias have program contents thar are similar to the standard FM bandwidth, so digitizing radio will bring less effect than it is expected. However, the characteristics of radio medias are mobility, individuality, site-to-site, wide service coverage, immediate delivery and publicity, so it is necessary to study the future of radio media to provide continuous services, moreover, the main discussion regarding balanced development between medias will be the trend of the digitization of radio. Also it is easy and will cost less to change compared to other medias. AM was the first media to broadcast in Korea, and its network is spread all over Korea, also the receivers are the most widely distributed which means the signal reaches everywhere in Korea. In this study, the proper service model for AM digital radio is provided in this environment in which all Medias are rapidly digitizing due to the advancement of digital technology. The results of experimental are based on library study and KBS data of sound wave.
The feature models representing the common and variable concepts among the software products and the feature configurations generated by selecting the features to be included in the target product are the essential components in the software product lines methodology. Although the researches on the formal semantics and reasoning of the feature models and feature configurations are in progress, the researches on feature model ontologies and feature configuration validation using the semantic web technologies are yet insufficient. This paper defines the formal semantics of the feature models and proposes a feature configuration validation technique based on ontology and semantic web technologies. OWL(Web Ontology Language), a semantic web standard language, is used to represent the knowledge in the feature models and the feature configurations. SWRL(Semantic Web Rule Language), a semantic web rule languages, is used to define the rules to validate the feature configurations. The approach in this paper provides the formal semantic of the feature models, automates the validation of feature configurations, and enables the application of various semantic web technologies, such as SQWRL.
For the proper design and management of underground storage cavern, groundwater flow around cavern should be analyzed. Since this flow is influenced by spatial nonuniformity of hudraulic conductivity, the two-dimensional finite element flow model incorporating stochastic concepts was developed to analyze influences due to this nonuniformity. Monte Carlo technique was applied to obtain an approximate solution for two-dimensional, steady flow in a stochastically defined nonuniform medisu. For this purpose, the values of hydraulic conductivity were generated for each element with known mean and standard deviations. The uncertainty in model prediction depends on both the nonuniformity in hydraulic conductivity and the natures of the flow system such as water curtain and boundary condition. Therefore the uncertainties in predicted hydraulic head and gradient are the greatest where the mean hydraulic gradients are relatively large and far from the boundaries. Especially, we relate these uncertainties with well known gas tightness condition.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.267-273
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2015
For newly incoming technologies owing to the advancements in information and communications technology, the new form of information occurs due to the combination form of personal information. In turn, personal information which is combination with existing personal information is on the increase. It is difficult to equalize the method in order to analysis the degree of risk for personal information because it is qualitative method which is defined on the current Personal Information Protection Law. This dissertation presents the model to assess the degree of risk by using the IPA(Importance-Performance Analysis) after measuring the importance and the weighted value for the personal information based on the existing the method of risk assessment. Through the model suggested in this dissertation, the subjective judgement can be excluded, the combination of personal information can be assessed and the standard criteria which is used as the objective indicators from the quantitative degree of risk can be suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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