KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3018-3040
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2018
The mobility model is one of the most important factors that impacts the evaluation of any transportation vehicular networking protocols via simulations. However, to obtain a realistic mobility model in the dynamic urban environment is a very challenging task. Several studies extract mobility models from large-scale real data sets (mostly taxi GPS data) in recent years, but they do not consider the statuses of taxi, which is an important factor affected taxi's mobility. In this paper, we discover three simple observations related to the taxi statuses via mining of real taxi trajectories: (1) the behavior of taxi will be influenced by the statuses, (2) the macroscopic movement is related with different geographic features in corresponding status, and (3) the taxi load/drop events are varied with time period. Based on these three observations, a novel taxi mobility model (T-START) is proposed with respect to taxi statuses, geographic region and time period. The simulation results illustrate that proposed mobility model has a good approximation with reality in trajectory samples and distribution of nodes in four typical time periods.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.11
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pp.990-998
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2007
Adaptive output feedback control technique using Neural Networks(NN) is proposed for uncertain nonlinear Multi-Input Multi-Output(MIMO) systems. Modified Dynamic Inversion Model(MDIM) is introduced to decouple uncertain nonlinearities from inversion-based control input. MDIM consists of approximated dynamic inversion model and inversion model error. One NN is applied to compensate the MDIM of the system. The output of the NN augments the tracking controller which is based upon a filtered error approximation with online weight adaptation laws which are derived from Lyapunov's direct method to guarantee tracking performance and ultimate boundedness. Several numerical results are illustrated in the simulation of Van der Pol system and unmanned helicopter with model uncertainties.
A generalized linear mixed model is an extension of a generalized linear model that allows random effect as well as provides flexibility in developing a suitable model when observations are correlated or when there are other underlying phenomena that contribute to resulting variability. We describe maximum likelihood estimation methods for logistic regression models that include random effects - the Laplace approximation, Gauss-Hermite quadrature, adaptive Gauss-Hermite quadrature, and pseudo-likelihood. Applications are provided with social science problems by analyzing the effect of mental health and life satisfaction on volunteer activities from Korean welfare panel data; in addition, we observe that the inclusion of random effects in the model leads to improved analyses with more reasonable inferences.
Electromagnetic forming is a type of high-speed forming process to deform a workpiece through a Lorentz force. As the high strain rate in an electromagnetic-forming simulation causes infeasibility in determining constitutive parameters, we employed inverse parameter estimation in the previous study. However, the inverse parameter estimation process required us to spend considerable time, which leads to an increase in computational cost. To overcome the computational obstacle, in this research, we applied two types of surrogate modeling methods and compared them to each other to evaluate which model is best for the electromagnetic-forming simulation. We exploited an artificial neural network and we reduced-order modeling methods. During the construction of a reduced-order model, we extracted orthogonal bases with proper orthogonal decomposition and predicted basis coefficients by utilizing an artificial neural network. After the construction of the surrogate models, we verified the artificial neural network and reduced-order models through training and testing samples. As a result, we determined the artificial neural network model is slightly more accurate than the reduced-order model. However, the construction of the artificial neural network model requires a considerably larger amount of time than that of the reduced-order model. Thus, a reduced order modeling method is more efficient than an artificial neural network for estimating the electromagnetic forming and for the rapid approximation of structural simulations which needs repetitive runs.
In the present study, three-dimensional aerodynamic optimization of high pressure turbine nozzle for turbofan engine was performed. For this, Kriging surrogate model was built and refined iteratively by supplying additional experimental points until the surrogate model and CFX result has effective difference on objective function. When the surrogate model satisfied this reliability condition and developed enough, optimum point was investigated. Commercial program PIAnO was used for optimization process and evolutionary algorithm was used for searching optimum point. As a result, difference between estimated value from Kriging surrogate model and CFD result converges within 0.01% and the optimized nozzle shape has 0.83% improved aerodynamic efficiency.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.4
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pp.184-191
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2009
In a technological driven environment, a depreciation estimate which is based on traditional life analysis results in a decelerated rate of capital recovery. This time pattern of technological growths models needs to be incorporated into life analysis framework especially in those industries experiencing fast technological changes. The approximation technique for calculating the variance can be applied to the six growth models that were selected by the degree of skewness and the transformation of the functions. For the Pearl growth model, the Gompertz growth model, and the Weibull growth model, the errors have zero mean and a constant variance over time. However, transformed models like the linearized Fisher-Pry model, the linearized Gompertz growth model, and the linearized Weibull growth model have increasing variance from zero to that point at which inflection occurs. It can be recommended that if the variance of error over time is increasing, then a transformation of observed data is appropriate.
Jo, Sung-Hyun;Bae, Myunghan;Choi, Byoung-Soo;Choi, Pyung;Shin, Jang-Kyoo
Journal of Sensor Science and Technology
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v.24
no.5
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pp.353-357
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2015
A new SPICE-compatible model for a gate/body-tied PMOSFET photodetector (GBT PD) with an overlapping control gate is presented. The proposed SPICE-compatible model of a GBT PD with an overlapping control gate makes it possible to control the photocurrent. Research into GBT PD modeling was proposed previously. However, the analysis and simulation of GBT PDs is not lacking. This SPICE model concurs with the measurement results, and it is simpler than previous models. The general GBT PD model is a hybrid device composed of a MOSFET, a lateral bipolar junction transistor (BJT), and a vertical BJT. Conventional SPICE models are based on complete depletion approximation, which is more applicable to reverse-biased p-n junctions; therefore, they are not appropriate for simulating circuits that are implemented with a GBT PD with an overlapping control gate. The GBT PD with an overlapping control gate can control the sensitivity of the photodetector. The proposed sensor is fabricated using a $0.35{\mu}m$ two-poly, four-metal standard complementary MOS (CMOS) process, and its characteristics are evaluated.
In this paper, a finite viscoelastic continuum model for rubber and its finite element analysis are presented. This finite viscoelatic model based on continuum mechanics is an extended model of Johnson and Wuigley's 1-D model. In this extended model, continuum based kinematic measures are rigorously defied and by using this kinematic measures, elastic stage law and flow rule are introduced. In kinematics, three configuration are introduced. In kinematics, three configuration are introduced. They are reference, current and virtual visco configurations. In elastic state law, it is assumed that at a certain time, there exists an elastic potential which describes the recoverable elastic energy. From this elastic potential, elastic state law is derived. The proposed flow rule is based on phenomenological observation. The flow rule gives precise relaxation response. In finite element approximation, mixed Lagrangian description is used, where total and similar method of updated Lagrangian descriptions are used together. This approach reduces the numerical job and gives simple nonlinear syatem of equations. To satisfy the incompressible condition, penalty-type modified Mooney-Rivlin energy function is adopted. By this method nearly incompressible condition is obtain the virtual visco configuration. For verification, uniaxial stretch tests are simulated for various stretch rates. The simulated results show good agreement with experiments. As a practical experiments. As a preactical example, pressurized rubber plate is simulated. The result shows finite viscoelastic effects clearly.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.8
no.4
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pp.297-304
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1996
The purpose of this study is to observe the applicability of parabolic mild-slope equations allowing relatively large angles of wave propagation based on the use of a Pade approximant or minimax approximation and also the applicability of the models with nonlinearity of diffracted waves in the shadow zone behind coastal structures. To accomplish these objectives, numerical solutions are obtained from the above parabolic models and are compared with the results from Watanabe and Maruyama's(1984) hydraulic model test on the wave field with an impermeable detached breakwater. From this study, it is found that computed wave heights increase for the nonlinear results in comparison to the linear results due to the increased diffraction effect across the geometric shadow boundary. The model with a larger aperture with respect to the principal direction was found to spread laterally to a much greater degree where spreading angle (diffraction effect) is relatively large. which causes a distortion in the overall results due to the error accumulated by the approximation of wave length.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.139-146
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2009
Parametric array for audio applications is analyzed by numerical modeling and analytical approximation. The nonlinear wave equations are used to provide design guidelines for the audio parametric array. A time domain finite difference code that accurately solves the KZK (Khokhlov-Zabolotskaya-Kuznetsov) nonlinear parabolic wave equation is used to predict the response of the parametric array. The time domain code relates the source size and the carrier frequency to the audible signal response including the output level and beamwidth to considering the implementation issues for audio applications of the parametric array, the emphasis is given to the frequency response and distortion. We use the time domain code to find out the optimal parameters that will help produce the parametric array with highest achievable output in terms of the average power within the demodulated signal. Parameters such as primary input frequency, audio source radius and the modulation method are given utmost importance. The output effect of those parameters are demonstrated through the numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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