A compression ignition type of diesel engine makes fuel efficiency better and $CO_2$ in the exhaust gas lower. Also it is suitable to apply alternative fuels(blended fuel) to the engine. The objective of this study is the emissions reduction of diesel engine with EF(Emulsified fuel). The emulsified fuel consists of diesel and peroxide($H_2O_2$) and Soot reduction without worsening of NOx emissions can be achieved by using thermal decomposition of the peroxide, i.e. the chemical effect of the OH radical in actual engine. For manufacturing emulsified fuel, a surfactant which is comprised of span 80 and tween 80 mixed as 9:1, was mixed with a fixed with 3% of the total volume in the emulsion fuel. In addition, considering the mixing ratio of the surfactant, the mixing ratio of $H_2O_2$ in the emulsified fuel was set as EF0, EF2, EF12, EF22, EF32, and EF42, respectively. Consequently, this study aims to obtain the optimization of fuel design(mixing) for the emulsified fuel applying to the diesel engine.
본 논문에서는 변수 불확실성을 가지는 이산시간 특이시스템의 강인 안정화 기법과 강인 보장비용 제어기법을 다룬다. 제안하는 제어기법은 제어기 존재조건에서 준정부호조건(semi-definite condition)이나 시스템 행렬의 분해 없이 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 선형행렬부등식 접근방법을 이용하여 제안한다. 먼저, 강인 안정화 상태궤환 제어기는 폐루프 시스템의 정규성, 코잘 및 안정화를 만족하는 제어기의 존재조건과 설계방법을 선형행렬부등식으로 제시한다. 그리고 보장비용 함수의 상한치의 최소화를 보장하는 강인 보장비용 제어기 설계방법은 강인 안정화 제어기 설계를 기반으로 제안한다. 예제를 통하여 제안한 제어기 설계기법의 타당성을 확인한다
노선 계획이란 수요를 만족시키면서 열차 운행 비용(operation cost)을 최소화하는 시종착별 열차 운행횟수를 결정하는 과정을 말한다. 그러나 화물 수송의 경우 화물 취급역에서 발생하는 화물의 연결 혹은 해방 작업은 상당한 시간을 필요로 하여, 잦은 중간 화물역에서의 연결 해방 작업은 수송 서비스의 품질을 저하시킬 수 있으므로, 여객 열차의 노선 계획과 달리, 화물 열차 노선 계획에서는 각 열차의 도중 입환역을 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 열차의 운행 경로, 운행 횟수뿐만 아니라 열차별 도중 입환역를 포함하는 노선계획을 작성하기 위한 최적화 모형을 제시하고, 이 모형에 대한 열생성 기반 해법 및 실험결과를 제시할 것이다.
A computational study of the reactions between Zn-containing species, the products of the thermal decomposition of diethylzinc (DEZn) and water was investigated. The Zn-containing species – $C_2H_5)_2,\;HZnC_2H_5,\;and\;(ZnC_2H_5)_2$ – were assumed to react with water during ZnO metal organic chemical vapor deposition (MOCVD). Density functional theory (DFT) calculations at the level of B3LYP/6-311G(d) were employed for the geometry optimization and thermodynamic property evaluation. As a result dihydroxozinc, $Zn(OH)_2$, was the most probable reaction product common for all three Zn-containing species. A further clustering of $Zn(OH)_2$ was investigated to understand the initial stage of ZnO film deposition. In experiments, the reactions of DEZn and water were examined by in-situ Raman scattering in a specially designed MOCVD reactor. Although direct evidence of $Zn(OH)_2$ was not observed, some relevant reaction intermediates were successfully detected to support the validity of the gas phase reaction pathways proposed in the computational study.
본 논문은 리튬 폴리머 배터리 셀의 잔존충전용량을 추정하기 위한 비선형 관측기의 설계방법을 제시한다. 배터리 셀의 동적방정식은 비선형 전압원을 갖는 간단한 RC 전기회로로 모델하고 파라메터는 비선형 최적화기법을 이용하여 구한다. 관측기 이득은 제곱합 분해기법을 사용하여 오차의 동적방정식이 점근적으로 안정하고 추정오차 감소율이 설계자가 지정한 값 이하가 되도록 설계한다. 관측기의 성능을 입증하기 위하여 UDDS 전류 프로파일을 사용한 실험 데이터를 이용하여 모의실험을 수행하였다.
This work introduces a fault diagnosis method for transformer based on self-powered radio frequency identification (RFID) sensor tag and improved Hilbert-Huang transform (HHT). Consisted by RFID tag chip, power management circuit, MCU and accelerometer, the developed RFID sensor tag is used to acquire and wirelessly transmit the vibration signal. A customized power management including solar panel, low dropout (LDO) voltage regulator, supercapacitor and corresponding charging circuit is presented to guarantee constant DC power for the sensor tag. An improved band restricted empirical mode decomposition (BREMD) which is optimized by quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm is proposed to deal with the raw vibration signal. Compared with traditional methods, this improved BREMD method shows great superiority in reducing mode aliasing. Then, a promising fault diagnosis approach on the basis of Hilbert marginal spectrum variations is brought up. The measured results show that the presented power management circuit can generate 2.5V DC voltage for the rest of the sensor tag. The developed sensor tag can achieve a reliable communication distance of 17.8m in the test environment. Furthermore, the measurement results indicate the promising performance of fault diagnosis for transformer.
본 논문에서는 RF 에너지 하비스팅 네트워크에서 최대 전송 파워량 제한 및 최소 채널 용량 달성에 관한 제약조건을 만족시키며 에너지 하비스팅율과 채널 용량을 최대화 시키는 연구를 진행하였다. 전력 분할 기법 (power-splitting scheme) 기반 안테나로 구성된 주파수 분할 다중접속 환경에서 하나의 액세스 포인트 (access point)로부터 무선 에너지와 정보를 사용자들에게 동시에 송수신하는 모델을 가정하였다. 네트워크 성능 지표로서 에너지 효율 (energy efficiency)을 정의하고 이를 최대화 시킬 수 있는 Lagrange 이중 분해 기반의 최적화 솔루션을 제안하였다. 모의실험 결과를 통해 제안한 솔루션이 설정된 제한조건들을 만족하면서 효과적으로 에너지 효율을 최대화시키는 것을 확인하였다.
This paper presents an optimal implementation of a Daubechies-based pipelined discrete wavelet packet transform (DWPT) processor using finite impulse response (FIR) filter banks. The feed-forward pipelined (FFP) architecture is exploited for implementation of the DWPT on the field-programmable gate array (FPGA). The proposed DWPT is based on an efficient transpose form structure, thereby reducing its computational complexity by half of the system. Moreover, the efficiency of the design is further improved by using a canonical-signed digit-based binary expression (CSDBE) and advanced functional sharing (AFS) methods. In this work, the AFS technique is proposed to optimize the convolution of FIR filter banks for DWPT decomposition, which reduces the hardware resource utilization by not requiring any embedded digital signal processing (DSP) blocks. The proposed AFS and CSDBE-based DWPT system is embedded on the Virtex-7 FPGA board for testing. The proposed design is implemented as an intellectual property (IP) logic core that can easily be integrated into DSP systems for sub-band analysis. The achieved results conclude that the proposed method is very efficient in improving hardware resource utilization while maintaining accuracy of the result of DWPT.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.83-93
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2021
COVID-19 poses a major risk to global health, highlighting the importance of faster and proper diagnosis. To handle the rise in the number of patients and eliminate redundant tests, healthcare information exchange and medical data are transmitted between healthcare centres. Medical data sharing helps speed up patient treatment; consequently, exchanging healthcare data is the requirement of the present era. Since healthcare professionals share data through the internet, security remains a critical challenge, which needs to be addressed. During the COVID-19 pandemic, computed tomography (CT) and X-ray images play a vital part in the diagnosis process, constituting information that needs to be shared among hospitals. Encryption and image steganography techniques can be employed to achieve secure data transmission of COVID-19 images. This study presents a new encryption with the image steganography model for secure data transmission (EIS-SDT) for COVID-19 diagnosis. The EIS-SDT model uses a multilevel discrete wavelet transform for image decomposition and Manta Ray Foraging Optimization algorithm for optimal pixel selection. The EIS-SDT method uses a double logistic chaotic map (DLCM) is employed for secret image encryption. The application of the DLCM-based encryption procedure provides an additional level of security to the image steganography technique. An extensive simulation results analysis ensures the effective performance of the EIS-SDT model and the results are investigated under several evaluation parameters. The outcome indicates that the EIS-SDT model has outperformed the existing methods considerably.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2976-2990
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2022
The adaptive adjustment of reference or weight vectors in decomposition-based methods has been a hot research topic in the evolutionary community over the past few years. Although various methods have been proposed regarding this issue, most of them aim to diversify solutions in the objective space to cover the true Pareto fronts as much as possible. Different from them, this paper proposes a knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy to concurrently balance the convergence and diversity. To be specific, the knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy firstly utilizes knee points to construct the adaptive reference vectors. After that, a new fitness function is defined mathematically. Then, this paper further designs a many-objective evolutionary algorithm with knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy, where the mating operation and environmental selection are designed accordingly. The proposed method is extensively tested on the WFG test suite with 8, 10 and 12 objectives and MPDMP with state-of-the-art optimizers. Extensive experimental results demonstrate the superiority of the proposed method over state-of-the-art optimizers and the practicability of the proposed method in tackling practical many-objective optimization problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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