A particle tracking scheme was developed in order to model radionuclide transport through a tortuous flow Held in a rock fracture. The particle tacking method may be used effectively in a heterogeneous flow field such as rock fracture. The parallel plate representation of the single fracture fails to recognize the spatial heterogeneity in the fracture aperture and thus seems inadequate in describing fluid movement through a real fracture. The heterogeneous flow field une modeled by a variable aperture channel model after characterizing aperture distribution by a hydraulic test. To support the validation of radionuclide transport models, a radionuclide migration experiment was performed in a natural fracture of granite. $^3$$H_2O$ and $^{131}$ I are used as tracers. Simulated results were in agreement with experimental result and therefore support the validity of the transport model. Residence time distributions display multipeak curves caused by the fast arrival of solutes traveling along preferential fracture channels and by the much slower arrival of solutes following tortous routes through the fracture. Results from the modelling of the transport of nonsorbing tracer through the fracture show that diffusion into the interconnected pore space in the rock mass has a significant effect on retardation.
An on-line registration technique is presented to register multi-view range images for the 3D reconstruction of real objects. Using a range camera, we first acquire range images and photometric images continuously. In the range images, we divide object and background regions using a predefined threshold value. For the coarse registration of the range images, the centroid of the images are used. After refining the registration of range images using a projection-based technique, we use a modified KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) tracker to match photometric features in the object images. Using the modified KLT tracker, we can track image features fast and accurately. If a range image fails to register, we acquire new range images and try to register them continuously until the registration process resumes. After enough range images are registered, they are integrated into a 3D model in offline step. Experimental results and error analysis show that the proposed method can be used to reconstruct 3D model very fast and accurately.
This research aims to identify innovative companies' attention to the emotion and sensibility and its application by analyzing the contents of the corporate annual reports. Annual report is a good reference data because it describes not only various current products and services' annual activities and business performance but also corporate future direction. Sensibility is interpreted and used with various words internationally: various related terms such as sensibility, sense, emotion, feeling and affection are analyzed not only by the definition but also the interrelationship among them, and included for the contents analysis. To select the innovative companies, the researcher used 'Fast company' that is the economic journal and deducted the companies list via 'The world's 50 most innovative companies' in 2009 and 2014. Listed companies' 2009 and 2014 annual reports' contents were analyzed to identify the rate of the recognition and the application of sensibility to their business. Even though the quantitative result of the content analysis indicates not a strong relationship between corporate innovativeness and 'sensibility' qualitative result identifies companies are paying more attention to the 'sense' and 'feeling' during five years. In conclusion, the innovation that company pursues strategically is shifting from differentiation and the technological leadership to satisfying user experiences and the number of companies which express and measure user feeling and emotions are increasing.
In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.
The detector subsystem of the Optical Wide-field Patrol (OWL) network efficiently acquires the position and time information of moving objects such as artificial satellites through its chopper system, which consists of 4 blades in front of the CCD camera. Using this system, it is possible to get more position data with the same exposure time by changing the streaks of the moving objects into many pieces with the fast rotating blades during sidereal tracking. At the same time, the time data from the rotating chopper can be acquired by the time tagger connected to the photo diode. To analyze the orbits of the targets detected in the image data of such a system, a sequential procedure of determining the positions of separated streak lines was developed that involved calculating the World Coordinate System (WCS) solution to transform the positions into equatorial coordinate systems, and finally combining the time log records from the time tagger with the transformed position data. We introduce this procedure and the preliminary results of the application of this procedure to the test observation images.
Mohd Zainuri, Muhammad Ammirrul Atiqi;Radzi, Mohd Amran Mohd;Soh, Azura Che;Mariun, Norman;Rahim, Nasrudin Abd.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.11
no.6
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pp.1714-1728
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2016
This paper presents improved harmonics extraction based on Adaptive Linear Neuron (ADALINE) algorithm for single phase photovoltaic (PV) shunt active power filter (SAPF). The proposed algorithm, named later as Improved ADALINE, contributes to better performance by removing cosine factor and sum of element that are considered as unnecessary features inside the existing algorithm, known as Modified Widrow-Hoff (W-H) ADALINE. A new updating technique, named as Fundamental Active Current, is introduced to replace the role of the weight factor inside the previous updating technique. For evaluation and comparison purposes, both proposed and existing algorithms have been developed. The PV SAPF with both algorithms was simulated in MATLAB-Simulink respectively, with and without operation or connection of PV. For hardware implementation, laboratory prototype has been developed and the proposed algorithm was programmed in TMS320F28335 DSP board. Steady state operation and three critical dynamic operations, which involve change of nonlinear loads, off-on operation between PV and SAPF, and change of irradiances, were carried out for performance evaluation. From the results and analysis, the Improved ADALINE algorithm shows the best performances with low total harmonic distortion, fast response time and high source power reduction. It performs well in both steady state and dynamic operations as compared to the Modified W-H ADALINE algorithm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.2
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pp.164-170
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2002
Sliding mode control, as a typical method of variable structure control, has the robust characteristics for the uncertainty and the disturbance of the nonlinear system. Because, however, sliding mode control input includes a sign function that Is discontinuous on the predefined switching surface, its applications are primarily limited by the need of alleviation or reduction of chattering. In this paper, we propose a chattering alleviation strategy based on a special nonlinear function and a fuzzy system. By using the proposed control scheme, we can reduce the steady state error. Its tracking performance is as fast as that of conventional method using the fixed boundary layer. Especially, in the proposed method, we can adjust the trade-off between the steady state error and the degree of chattering by regulating the proper range of the output variable of the fuzzy system. To verify the validity of the proposed algorithm, the analysis of the control method using the fixed boundary layer and the computer simulations are shown to compare with them.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.923-932
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2017
In this paper, we propose a GRNN(: Generalized Regression Neural Network) algorithms for new eyes and face recognition identification system to solve the points that need corrective action in accordance with the existing problems of facial movements gaze upon it difficult to identify the user and. Using a Kalman filter structural information elements of a face feature to determine the authenticity of the face was estimated future location using the location information of the current head and the treatment time is relatively fast horizontal and vertical elements of the face using a histogram analysis the detected. And the light obtained by configuring the infrared illuminator pupil effects in real-time detection of the pupil, the pupil tracking was to extract the text print vector. The abstract is to be in fully-justified italicized text as it is here, below the author information.
In spite of the notable advancements of millimeter wave communication technologies, the 60 GHz Wi-Fi is still not widespread yet, mainly due to the high limitation of coverage. Conventionally, it has been hardly possible to support a high data rate with fast beam adaptation while keeping atmospheric beamforming coverage. To solve these challenges in the 60 GHz communication system, holistic system designs are considered. we implemented an enhanced design LDPC decoder enabling 6.72 Gbps coded-throughput with minimal implementation loss, and our proposed phase-tracking algorithm guarantees 3.2 dB performance gain at 1 % PER in the case of 16 QAM modulation and LDPC code-rate 3/4.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.10
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pp.2215-2222
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2010
A Wireless Access for Vehicular Environment (WAVE) system based on Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is made for vehicle to vehicle wireless communications. The physical layer standard of the WAVE system is very similar to that of the IEEE802.11a wireless local area network (WLAN). Therefore, the performance of the WAVE system is degraded by continual channel variation in the WAVE multipath fading channels after starting initial channel estimation. In this paper, we research the performance improvement of equalization in 64 Quadrature Amplitude Modulation (QAM) transmission in WAVE environment. The proposed algorithms use the training sequence and the midamble sequence which is used for fast channel variation such as WAVE environments. Additionally, various interpolation methods are also used for the channel tracking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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