KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3568-3584
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2016
In mobile opportunistic networks (MONs), human-carried mobile devices such as PDAs and smartphones, with the capability of short range wireless communications, could form various intermittent contacts due to the mobility of humans, and then could use the contact opportunity to communicate with each other. The dynamic changes of the network topology are closely related to the human mobility patterns. In this paper, we propose a social motivation-aware mobility model for MONs, which explains the basic laws of human mobility from the psychological point of view. We analyze and model social motivations of human mobility mainly in terms of expectancy value theory and affiliation motivation. Furthermore, we introduce a new concept of geographic functional cells, which not only incorporates the influence of geographical constraints on human mobility but also simplifies the complicated configuration of simulation areas. Lastly, we validate our model by simulating three real scenarios and comparing it with reality traces and other synthetic traces. The simulation results show that our model has a better match in the performance evaluation when applying social-based forwarding protocols like BUBBULE.
Kim, Sung-Hyun;Lee, Yong-Mi;Jin, Long;Chai, Duck-Jin;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.635-638
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2006
Regression of conventional prediction techniques in data mining uses the model which is generated from the training step. This model is applied to new input data without any change. If this model is applied directly to time series, the rate of prediction accuracy will be decreased. This paper proposes an incremental regression for time series prediction like typhoon track prediction. This technique considers the characteristic of time series which may be changed over time. It is composed of two steps. The first step executes a fractional process for applying input data to the regression model. The second step updates the model by using its information as new data. Additionally, the model is maintained by only recent data in a queue. This approach has the following two advantages. It maintains the minimum information of the model by using a matrix, so space complexity is reduced. Moreover, it prevents the increment of error rate by updating the model over time. Accuracy rate of the proposed method is measured by RME(Relative Mean Error) and RMSE(Root Mean Square Error). The results of typhoon track prediction experiment are performed by the proposed technique IMLR(Incremental Multiple Linear Regression) is more efficient than those of MLR(Multiple Linear Regression) and SVR(Support Vector Regression).
This study analyzed the characteristics of the wind waves near the Korean marginal seas in the 2002 - 2005 year using the third generation wave model, WAVEWATCH - III model. In order to investigate the model performance, model results were compared with the marine meteorological observation results. The 4 years average correlation coefficient between model and observation shows very high value of about 0.77. The model of this study represents very well the characteristics of wind waves near the Korean marginal seas. Simulated monthly sea surface winds and wind waves show the evident spatial variations and this model also simulates very well seasonal characteristics of wind waves in this region.
Guangwei Lin;Yi Zhang;Enjian Cai;Taisen Zhao;Zhaoyan Li
Smart Structures and Systems
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제32권1호
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pp.61-81
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2023
This study presents an ensemble learning based Bayesian model updating approach for structural damage diagnosis. In the developed framework, the structure is initially decomposed into a set of substructures. The autoregressive moving average (ARMAX) model is established first for structural damage localization based structural motion equation. The wavelet packet decomposition is utilized to extract the damage-sensitive node energy in different frequency bands for constructing structural surrogate models. Four methods, including Kriging predictor (KRG), radial basis function neural network (RBFNN), support vector regression (SVR), and multivariate adaptive regression splines (MARS), are selected as candidate structural surrogate models. These models are then resampled by bootstrapping and combined to obtain an ensemble model by probabilistic ensemble. Meanwhile, the maximum entropy principal is adopted to search for new design points for sample space updating, yielding a more robust ensemble model. Through the iterations, a framework of surrogate ensemble learning based model updating with high model construction efficiency and accuracy is proposed. The specificities of the method are discussed and investigated in a case study.
The research on the flow and heat transfer characteristics of lead bismuth(LBE) is significant for the thermal-hydraulic calculation, safety analysis and practical application of lead-based fast reactors(LFR). In this paper, a new CFD model is proposed to solve the thermal-hydraulic analysis of LBE. The model includes two parts: turbulent model and turbulent Prandtl, which are the important factors for LBE. In order to find the best model, the experiment data and design of 19-pin hexagonal rod bundle with spacer grid, undertaken at the Karlsruhe Liquid Metal Laboratory (KALLA) are used for CFD calculation. Furthermore, the turbulent model includes SST k - 𝜔 and k - 𝜀; the turbulent Prandtl includes Cheng-Tak and constant (Prt =1.5,2.0,2.5,3.0). Among them, the combination between SST k - 𝜔 and Cheng-Tak is more suitable for the experiment. But in the low Pe region, the deviation between the experiment data and CFD result is too much. The reason may be the inlet-effect and when Pe is in a low level, the number of molecular thermal diffusion occupies an absolute advantage, and the buoyancy will enhance. In order to test and verify versatility of the model, the NCCL performed by the Nuclear Thermal-hydraulic Laboratory (Nuthel) of Xi'an Jiao tong University is used for CFD to calculate. This paper provides two verification examples for the new universal model.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제2권4호
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pp.441-446
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2013
A thermal model of power modules based on the physical dimension and thermal properties is proposed in this paper. The heat path in the power module is considered as a one-dimensional heat transfer in the model. The method of the parameters extraction for the model is given in the paper. With high speed and accuracy, the thermal model is suit for electrothermal simulation. The proposed model is verified by experimental results.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.885-890
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2002
As Geographic Information Systems represents three-dimensional topological Information, the systems provide accurate and delicate services for user. In order to execute three-dimensional topological operations, a dimensional transformation and heterogeneous spatial models should be used. However, the existing systems that use the dimensional transformation and the heterogeneous models, are not only difficult to operate the spatial operators, but also happened to support non- interoperability. Therefore, in order to support the spatial operation as well as interoperability between dimensions, we propose three-dimensional spatial operators for the proposed models. We defined the three-dimensional spatial operators prior to designing the proposed model. We also implemented the operators of proposed model and evaluated the implemented model on the component environment. Finally, the proposed model is able to not only support interoperability among systems but also execute spatial queries efficiently on three-dimensional spatial objects.
The errors of IMU(Inertial Measurement Unit) can be divided into deterministic and random errors. Since the required accuracy of the IMU is very high, the errors must be compensated by using an accurate error mode. In this paper, we present a method to get a more accurate error model in a laboratory test. This was done by considering the setting misalignment in the laboratory test in the IMU error model. We considered here the IMU which consits of DTG(dynamically tuned gyroscope) and pendulum type accelerometer. First, it was shown that the estimation result from the model which does not contain the setting misalignment gives considerable estimation error at the validation test. Second, a new model considering the setting misalignment was derived. Finally, by validation test using the estimation results from new model the validity of it was proved.
A general equivalent circuit model is developed for a wireless energy transfer system composed of multiple coils via coupled magnetic resonances. To verify the developed model, four types of wireless energy transfer systems are fabricated, measured, and compared with simulation results. To model a system composed of n-coils, node equations are built in the form of an n-by-n matrix, and the equivalent circuit model is established using an electric design automation tool. Using the model, we can simulate systems with multiple coils, power sources, and loads. Moreover, coupling constants are extracted as a function of the distance between two coils, and we can predict the characteristics of a system having coils at an arbitrary location. We fabricate four types of systems with relay coils, two operating frequencies, two power sources, and the function of characteristic impedance conversion. We measure the characteristics of all systems and compare them with the simulation results. The flexibility of the developed model enables us to design and optimize a complicated system consisting of many coils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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