Gasoline engine have proved its utility in light, medium and heavy duty vehicle in every sector of the world community. The concern about long term availability of petroleum and the increasing threat for the environment by the increasing load of vehicular emission, compel the technology to upgrade itself for meeting the challenges. CNG is environmentally clean alternative to the existing SI Engines with out much change in the hardware. Many researchers have found this as a potential substitute to meet the energy requirement. Higher octane number and higher self ignition temperature make it a good gaseous fuel. Although power output is slightly lesser than the gasoline it's thermal efficiency is better than the gasoline for the same SI Engine. Results showed that reduced CO, hydrocarbon emissions is a favorable outcome, with slight increase in $NO_x$ emission when compared with gasoline fuel to dual fuel mode in the existing SI Engines.
The mortality rate of car-pedestrian accidents is quite high, compared to the frequency of accidents. Researches on pedestrian protection are being actively performed worldwide. The A-pillar and lower part of the wind shield cause the most serious damage to the pedestrians. Typical devises to protect the pedestrians are the hood lift system and pedestrian airbag. The design of such devices for an sport utility vehicle is performed based on a design process using design of experiments (DOE). The design results are obtained by an orthogonal array (OA), analysis of mean (ANOM) and analysis of variance (ANOVA). A metamodel is also used in the design process.
In our laboratory a R plasmid pKU10 was isolated from Pseudomonas and its characteristics were investigated. In this study, as a basic work to improve its utility as a cloning vehicle, restriction patterns of pKU10 were analyzed for other various restriction enzymes in addition to restriction evdonucleases previously examined. As a result, pKU10 DNA has two cleavage sites for ClaI and HpaI, and three sites for AvaI. The restriction map of pKU10 was supplemented with AvaI, ClaI, and HpaI. From the result of this experiment, the usefulness of PKU10 as a cloning vector in Pseudomonas will be enhanced by constructions of mini-plasmid or hybrid plasmids.
It is rapidly increasing number using Hi-pass system passing through tollgate on the high way. However disabled people and man of merit have been excepted existing advantage of discount when they are using Hi-Pass. It is difficult to make a check an advantage when they are in a vehicle for using Hi-pass system technology in present. For solving this problem, we have fabricated virtual Hi-pass system combined fingerprint identification system (FIS) by AVR and fingerprint identification USB. We checked the chance of efficiency and utility in this system for getting a solution of conservative problem. And, it will be also used for entrance ticketing and transferring of cave tourism and so on.
A wireless power transfer technique can solve the power capacity problem in wireless rechargeable sensor networks (WRSNs). The charging strategy is a wide-spread research problem. In this paper, we propose a demand-based charging strategy (DBCS) for WRSNs. We improved the charging programming in four ways: clustering method, selecting to-be-charged nodes, charging path, and charging schedule. First, we proposed a multipoint improved K-means (MIKmeans) clustering algorithm to balance the energy consumption, which can group nodes based on location, residual energy, and historical contribution. Second, the dynamic selection algorithm for charging nodes (DSACN) was proposed to select on-demand charging nodes. Third, we designed simulated annealing based on performance and efficiency (SABPE) to optimize the charging path for a mobile charging vehicle (MCV) and reduce the charging time. Last, we proposed the DBCS to enhance the efficiency of the MCV. Simulations reveal that the strategy can achieve better performance in terms of reducing the charging path, thus increasing communication effectiveness and residual energy utility.
This paper aims to analyze China's political education, which plays a role of vehicle in the Chinese Communist Party (CCP) promoting its ideological strategy, in order to figure out the utility of the CCP's ideological strategy. After Reform and Opening Up, the CCP rebuilt and reinforced political education in China according to its ideological strategy. Especially after the Tiananmen incident in 1989, the CCP made nationalism and patriotism as the core part of political education, and expanded its curriculum. Such reinforcement of political education has a advantage in maintaining the CCP's governance by creating a nationalist consensus against the western ideas. Although it can be helpful for the stability of domestic politics, it also has negative possibilities which isolate China in the global community and obstruct China's development.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.80-87
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2022
Lack of sufficient battery capacity is one of the most important challenges impeding the development of wireless sensor networks (WSNs). Recent innovations in the areas of wireless energy transfer and rechargeable batteries have made it possible to advance WSNs. Therefore, in this article, we propose an energy-efficient charging of sensors in a WSN scenario. First, we have formulated the problem as an integer linear programming (ILP) problem. Then a utility function-based greedy algorithm named UGreedy/UF1 is proposed for solving the problem. Finally, the performance of UGreedy/UF1 is analyzed along with other baseline algorithms: UGreedy/UF2, 2-opt TSP, and Greedy TSP. The simulation results show that UGreedy/UF1 performs better than others both in terms of the deadline missing ratio of sensors and the total energy consumption of UAVs.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) can capture high-resolution imagery from a variety of viewing angles and altitudes; they are generally limited to collecting images of small scenes from larger regions. To improve the utility of UAV-appropriated datasetsfor use with deep learning applications, multiple datasets created from variousregions under different conditions are needed. To demonstrate a powerful new method for integrating heterogeneous UAV datasets, this paper applies a combined segmentation network (CSN) to share UAVid and semantic drone dataset encoding blocks to learn their general features, whereas its decoding blocks are trained separately on each dataset. Experimental results show that our CSN improves the accuracy of specific classes (e.g., cars), which currently comprise a low ratio in both datasets. From this result, it is expected that the range of UAV dataset utilization will increase.
An integrated front steering system and front brake system (FSFB) is developed to improve the stability and controllability of an SUV. The FSFB simultaneously controls the additional steering angle and front brake pressure. An active front steering system (AFS) and an active front brake system (AFB) are designed for comparison. The results show that the FSFB enhances the lateral stability and controllability regardless of road and running conditions compared to the AFS and AFB. As a result, the yaw rate of the SUV tracks the reference yaw rate, and the side slip angle decreases. In addition, brake pressure control is more effective than steering angle control in improving the stability and steerability of the SUV on a slippery road. However, this deteriorates comfort on dry or wet asphalt.
In vehicular edge computing (VEC) networks, the rapid expansion of intelligent transportation and the corresponding enormous numbers of tasks bring stringent requirements on timely task offloading. However, many tasks typically appear within a short period rather than arriving simultaneously, which makes it difficult to realize effective and efficient resource scheduling. In addition, some key information about tasks could be learned due to the regular data collection and uploading processes of sensors, which may contribute to developing effective offloading strategies. Thus, in this paper, we propose a model that considers the deterministic demand of multiple tasks. It is possible to generate effective resource reservations or early preparation decisions in offloading strategies if some feature information of the deterministic demand can be obtained in advance. We formulate our scenario as a 0-1 programming problem to minimize the average delay of tasks and transform it into a convex form. Finally, we proposed an efficient optimal offloading algorithm that uses the interior point method. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm has great advantages in optimizing offloading utility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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