Sun, Guolin;Boateng, Gordon Owusu;Huang, Hu;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3821-3841
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2019
Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.
Munir, Ahsan;Zhu, Zanzan;Wang, Jianlong;Zhou, H. Susan
Smart Structures and Systems
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제12권1호
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pp.1-22
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2013
Magnetic nanoparticle based bioseparation in microfluidics is a multiphysics phenomenon that involves interplay of various parameters. The ability to understand the dynamics of these parameters is a prerequisite for designing and developing more efficient magnetic cell/bio-particle separation systems. Therefore, in this work proof-of-concept experiments are combined with advanced numerical simulation to design and optimize the capturing process of magnetic nanoparticles responsible for efficient microfluidic bioseparation. A low cost generic microfluidic platform was developed using a novel micromolding method that can be done without a clean room techniques and at much lower cost and time. Parametric analysis using both experiments and theoretical predictions were performed. It was found that flow rate and magnetic field strength greatly influence the transport of magnetic nanoparticles in the microchannel and control the capturing efficiency. The results from mathematical model agree very well with experiments. The model further demonstrated that a 12% increase in capturing efficiency can be achieved by introducing of iron-grooved bar in the microfluidic setup that resulted in increase in magnetic field gradient. The numerical simulations were helpful in testing and optimizing key design parameters. Overall, this work demonstrated that a simple low cost experimental proof-of-concept setup can be synchronized with advanced numerical simulation not only to enhance the functional performance of magneto-fluidic capturing systems but also to efficiently design and develop microfluidic bioseparation systems for biomedical applications.
Most of large scale solar panel handling robots adopt the timing-belt drive system for its driveline because of the simplicity and the easiness of implementation. The vibration caused by the flexure of the timing belt would increase as the size and the weight of the panel that the robot handles increase and the vibration would deteriorate the precision and/or productivity of the whole robot system. For the development of a proper control system and for the improvement of the design of the robot it is important to estimate the oscillatory response of the robot system including the flexible drive system properly. In this paper a flexible multi-body dynamics model of a large-scale solar-panel-handling robot with the flexible timing-belt drive system is developed using a generic multi-body dynamics analysis program, RecurDyn.
고리 원자력 1호기에서 일어날 수 있는 가상사고에 의한 동특성 현상이 점근사 원자로 모델에 의한 중성자 및 온도 방정식을 사용하여 해석되었다. 일반적으로 수치해석 결과는 사고해석에 있어서 확실한 동특성 시간전이 현상을 예견하기 위채서는 보다 정밀한 계산모델을 사용해야 된다는 것을 지시한다. 전출력 상태에서 RCCA 인출에 따르는 출력반응의 경우는 점근사 원자로 모델이 고리 1호기의 최종 안정성 분석 보고서의 해석결과와 우수한 일치를 보여줬다.
본 연구는 공대공 미사일 조종날개의 공력 및 구조를 동시에 고려한 구동력 최소화에 대한 최적화를 수행하였다. 본 연구에서는 조종날개의 공력 및 구조적 특성을 동시에 고려하기 위하여 공력-구조 연계 시뮬레이션을 사용하였으며 공력 및 구조 시뮬레이션에 각각의 전용 소프트웨어를 사용하고자 비정상-약결합 방식 연계기법을 적용하였다. 전역 최적화에는 많은 반복 계산이 필요하므로 빠른 계산을 위하여 수학적 모델링을 이용하였으며 이를 위하여 면 중앙 합성 실험계획법으로 실험점을 선정하였다. 선정된 실험점 및 그에 대한 공력-구조 연계 시뮬레이션 결과를 토대로 2차 다항식 반응면을 생성하였으며 생성된 수학적 모델링을 이용, 유전자 알고리즘 기반 전역최적 설계를 수행하였다. 최적화 목적함수는 마하 0.7 및 마하 2.0 사이의 압력 중심점 이동거리 최소화로 설정하였으며 최적화 결과 압력 중심점 이동거리가 7.5% 감소된 최적형상을 도출하였다.
본 논문에서는 안정성 영역 판별법(stability area) 기반 발사체의 자세제어기 이득결정과정에 대한 내용을 기술하였다. 안정성 영역 판별법은 D-Decomposition 기법으로부터 정의되는 것으로 본 논문에서는 D-Decomposition 기본 이론과 이로부터 산출된 발사체의 자세 안정성 영역을 도시하고, 적용 예로써 일반적인 발사체의 1단 추력 비행구간에서 자세제어기 설계과정을 제시하였다. 제어이득 결정을 위해서 중첩된 안정성 영역을 바탕으로 시스템 파라미터 불확실성을 고려 안정성 영역 경계(stability area boundary)를 설정하고, 선정된 제어이득을 발사체 선형모델에 적용, 자세 안정성 분석 수행 결과를 나타냈다.
일반적으로 위성영상으로부터 위치정보를 획득하기 위해서는 센서와 촬영대상간의 기하학적 관계를 규명하는 센서모델링이 선행되어야 한다. 그러나 Linear CCD (Charge Coupled Device) 배열에 의해 얻어지는 Pushbroom 위성영상은 Frame 센서에 의해 얻어지는 영상과 달리 영상을 획득하는 동안에 투영중심의 위치와 자세가 시간에 따라 변하기 때문에 정확한 센서모델링에 어려움이 있다. 또한 영상에 대한 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에는 물리적 센서모델의 적용에 어려움이 따르게 된다. 따라서 본 논문에서는 인공위성의 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에 Frame, Pushbroom, Whiskbroom, SAR 영상 등 다양한 영상자료에 적합한 센서모델로서 RFM(Rational Function Model)의 적용가능성을 검토하였다. 이를 위해서 KOMPSAT EOC 영상과 SPOT영상에 RFM을 적용하였으며, 지상기준점을 20개, 30개, 40개, 50개, 60개, 70개의 경우로 나누어 지상기준점의 개수와 배치 및 RFM 계수의 차수변화에 따른 RFM의 정확도를 분석하였다. 또한 수학적 모델 중에 하나인 DLT를 구현하여 RFM과 비교하였다.
In the mid 90's, the U.S. government released images acquired by the first generation of photo reconnaissance satellite missions between 1960 and 1972. The Declassified Intelligent Satellite Photographs (DISP) from the Corona mission are of high quality with an astounding ground resolution of about 2 m. The KH-4A panoramic camera system employed a scan angle of $70^{\circ}$ that produces film strips with a dimension of $55\;mm\;{\times}\;757\;mm$. Since GPS/INS did not exist at the time of data acquisition, the exterior orientation must be established in the traditional way by using control information and the interior orientation of the camera. Detailed information about the camera is not available, however. For reconstructing points in object space from DISP imagery to an accuracy that is comparable to high resolution (a few meters), a precise camera model is essential. This paper is concerned with the derivation of a rigorous mathematical model for the KH-4A/B panoramic camera. The proposed model is compared with generic sensor models, such as affine transformation and rational functions. The paper concludes with experimental results concerning the precision of reconstructed points in object space. The rigorous mathematical panoramic camera model for the KH-4A camera system is based on extended collinearity equations assuming that the satellite trajectory during one scan is smooth and the attitude remains unchanged. As a result, the collinearity equations express the perspective center as a function of the scan time. With the known satellite velocity this will translate into a shift along-track. Therefore, the exterior orientation contains seven parameters to be estimated. The reconstruction of object points can now be performed with the exterior orientation parameters, either by intersecting bundle rays with a known surface or by using the stereoscopic KH-4A arrangement with fore and aft cameras mounted an angle of $30^{\circ}$.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
본 스크리닝 방법론에서는 저장탱크 및 압력방출장치로부터 누출되는 기상흐름의 누출에 대한 대기분산 모델링 절차가 고려되었다. 본 연구는 화학장치 설비 중 염소 저장탱크의 누출유형에 따른 누출물의 물성자료들을 포함하는 누출원모델, 분산모델, 기상 및 지형자료들을 TSCREEN 모델에 입력시켜 염소가스의 풍하거리에 따른 1시간 평균 최대 지표면 농도를 산출함으로써 유해독성가스의 누출 예측 및 제어를 위한 스크리닝 방법론을 개발하기 위한 것이다. 연구결과로부터, 공기보다 무거운 가스의 분산유형은 누출물의 상태, 누출 조건, 누출물의 물리 화학적특성, 누출유형(연속 및 순간누출)에 영향을 받고 있으며, 특히 누출물의 초기(감압) 밀도 및 누출속도 뿐만 아니라 풍속에 커다란 영향을 받고 있음을 알 수 있다. 특히, 기상조건(대기안정도 및 풍속)에 따른 유해물질의 대기중 누출을 살펴보았다. 본 스크리닝 방법론은 보다 다종다양한 시나리오들을 선정하여 보편적으로 적용할 수 있는 Sliding Scale 방법론을 개발함으로써 정교한 해석 모델의 적용시 예비 가이드라인으로 활용될 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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