KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
Speaker identification system basically functions by comparing spectral energy of an individual production model with that of an input signal. This study aimed to develop a new speaker identification system from two parameters from the spectral energy of numeric sounds: difference sum and correlation coefficient. A narrow-band spectrogram yielded more stable spectral energy across time than a wide-band one. In this paper, we collected empirical data from four male speakers and tested the speaker identification system. The subjects produced 18 combinations of three-digit numeric. sounds !en times each. Five productions of each three-digit number were statistically averaged to make a model for each speaker. Then, the remaining five productions were tested on the system. Results showed that when the threshold for the absolute difference sum was set to 1200, all the speakers could not pass the system while everybody could pass if set to 2800. The minimum correlation coefficient to allow all to pass was 0.82 while the coefficient of 0.95 rejected all. Thus, both threshold levels can be adjusted to the need of speaker identification system, which is desirable for further study.
It is critically important to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor pressure vessel, since they may collide with and cause damage to internal structures. Mass estimation can provide key information regarding the kind as well as the location of loose parts. This study proposes a mass estimation method based on an artificial neural network (ANN), which can overcome several unresolved issues involved in other conventional methods. In the ANN model, input parameters are the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the auto-power spectrum density (APSD) of the measured impact acceleration signal. The performance of the proposed method is then evaluated through application to a large-sized plate and a 1/8-scaled mockup of a reactor pressure vessel. The results are compared with those obtained using a conventional method, the frequency ratio (FR) method. It is shown that the proposed method is capable of estimating the impact mass with 30% lower relative error than the FR method, thus improving the estimation performance.
This paper presents experimental and numerical studies on the seismic responses of the steel cabinet facility considering the nonlinear behavior of connections and site-response effects. Three finite element (FE) models with differences of type and number of connections between steel plates and frame members have been developed to demonstrate adequately dynamic responses of structures. The screw connections with the bilinear force-deformation relationship are proposed to represent the inelastic behavior of the cabinet. The experiment is carried out to provide a verification with improved FE models. It shows that the natural frequencies of the cabinet are sensitive to the plate and frame connectors. The screw connections reduce the free vibration compared to the weld one, with decreased values of 2.82% and 4.87% corresponding to front-to-back and side-to-side directions. Additionally, the seismic responses are investigated for various geological configurations. Input time histories are generated so that their response spectrums are compatible with a required response spectrum via the time-domain spectral matching. The results indicate that both site effects and nonlinear behavior of connections affect greatly on the seismic response of structures.
A PTO (power-take-off) mechanism by using relative heave motions between a floating buoy and its inner mass (magnet or amateur) is suggested. The inner power take-off system is characterized by a mass with linear stiffness and damping. A vertical truncated cylinder is selected as a buoy and a special station-keeping system is proposed to minimize pitch motions while not affecting heave motions. By numerical examples, it is seen that the maximum power can actually be obtained at the optimal spring and damper condition, as predicted by the developed WEC(wave energy converter) theory. Then, based on the developed theory, several design strategies are proposed to further enhance the maximum PTO, which includes the intentional mismatching among heave natural frequency of the buoy, natural frequency of the inner dynamic system, and peak frequency of input wave spectrum. By using the intentional mismatching strategy, the generated power is actually increased and the required damping value is significantly reduced, which is a big advantage in designing the proposed WEC with practical inner LEG (linear electric generator) system.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.7
no.3
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pp.47-55
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2003
This study proposed a convenient seismic design procedure for buckling-restrained braced frames based on the equivalent energy concept. The design process begins with the computation of input energy from response spectrum. Then the elastic energy and plastic energy are computed based on the equal energy concept. The computed plastic energy is distributed to each story along energy distribution ratio and the cross-sectional area of each brace is computed so that all the plastic energy is dissipated by the brace. The proposed procedure was applied to the design of three-, six-, and twenty-story steel frames with buckling-restrained braces, and artificial earthquake records were used for verification of the proposed method. According to analysis results, top story displacements of the low-rise structure satisfies the given target displacement however that of the twenty-story structure was much smaller than the given target displacement.
Kudo, Riichi;Armour, Simon M.D.;McGeehan, Joe P.;Mizoguchi, Masato
Journal of Communications and Networks
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v.15
no.4
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pp.352-361
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2013
Combining multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) with a massive number of transmit antennas (massive MIMO-OFDM) is an attractive way of increasing the spectrum efficiency or reducing the transmission energy per bit. The effectiveness of Massive MIMO-OFDM is strongly affected by the channel state information (CSI) estimation method used. The overheads of training frame transmission and CSI feedback decrease multiple access channel (MAC) efficiency and increase the CSI estimation cost at a user station (STA). This paper proposes a CSI estimation scheme that reduces the training frame length by using a novel pilot design and a novel unitary matrix feedback method. The proposed pilot design and unitary matrix feedback enable the access point (AP) to estimate the CSI of the signal space of all transmit antennas using a small number of training frames. Simulations in an IEEE 802.11n channel verify the attractive transmission performance of the proposed methods.
This paper proposes a common interleaving method associated with independent channel-encoding among transmitter antenna branches in orthogonal frequency and code division multiplexing based on multiple-input multiple-output (MIMO) multiplexing to achieve an extremely high throughput such as 1 Gbps using a 100 MHz bandwidth. This paper also investigates the average packet error rate performance as a function of the average received signal energy per bit-to-background noise power spectrum density ratio $(E_b/N_0)$. We found that the loss in the required average received $E_b/N_0$ of the proposed method is only within approximately 0.3 dB in up to a 12-path Rayleigh fading channel, using 16QAM and Turbo coding with a coding rate of 5/6. We also clarify that even for a large fading correlation among antenna branches, 1 Gbps is still possible by increasing the transmission power. Therefore, the proposed method reduces the processing rate to 1/4 in the turbo decoder with only a slight loss in the required average received $E_b/N_0$.
Background: The radionuclide inventory calculation codes such as ORIGEN and FISPACT collapse neutron reaction libraries with energy spectra and generate an effective one-group cross-section. Since the nuclear cross-section data, energy group (g) structure, and other input details used by the two codes are different, there may be differences in each code's activation inventory calculation results. In this study, the calculation results of neutron-induced activation inventory using ORIGEN and FISPACT were compared and analyzed regarding radioactive waste classification and worker exposure during nuclear decommissioning. Materials and Methods: Two neutron spectra were used to obtain the comparison results: Watt fission spectrum and thermalized energy spectrum. The effective one-group cross-sections were generated for each type of energy group structure provided in ORIGEN and FISPACT. Then, the effective one-group cross-sections were analyzed by focusing on 59Ni, 63Ni, 94Nb, 60Co, 152Eu, and 154Eu, which are the main radionuclides of stainless steel, carbon steel, zircalloy, and concrete for decommissioning nuclear power plant (NPP). Results and Discussion: As a result of the analysis, 154Eu and 59Ni may be overestimated or underestimated depending on the code selection by up to 30%, because the cross-section library used for each code is different. When ORIGEN-44g, -49g, and -238g structures are selected, the differences of the calculation results of effective one-group cross-section according to group structure selection were less than 1% for the six nuclides applied in this study, and when FISPACT-69g, -172g, and -315g were applied, the difference was less than 1%, too. Conclusion: ORIGEN and FISPACT codes can be applied to activation calculations with their own built-in energy group structures for decommissioning NPP. Since the differences in calculation results may occur depending on the selection of codes and energy group structures, it is appropriate to properly select the energy group structure according to the accuracy required in the calculation and the characteristics of the problem.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.11
no.1
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pp.20-33
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1999
The evolution of deep-sea waves is driven by energy input from wind, nonlinear energy transfer between wave components, and dissipation through whitecaps. A comparative study was implemented by the use of two wave models in which only the computation methods of nonlinear wave-wave interactions are different from each other. It was reaffirmed that the nonlinear interaction plays a central role in such phenomena that occurred during the spectral growth of wind-seas as down-shift of the spectral peak frequency, overshoot, undershoot, and formation of self-similar spectrum. Specifically, the directional distribution at high frequencies develops into bimodal form, which is attributed to the nonlinear interactions. As saturation stage is reached, spectral density at high frequencies becomes proportional to negative 4 power to the frequency. Perturbations introduced into the spectrum quickly vanished through the actions of the self-similar mechanism. Thus, the nonlinear transfer has important contribution to the stability of numerical ocean wave models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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