Vehicular ad-hoc network (VANET), a kind of mobile ad-hoc network (MANET), is a key technology for building intelligent transportation system (ITS). VANET is automatically and temporarily established through vehicle-to-vehicle communication without network infrastructure. It has the characteristics that frequent changes of network topology and node density are occurred and messages are disseminated through several relay nodes in the network. Due to frequent change of network topology and node density, however, VANET requires an effective relay node selection scheme to disseminate messages through the multi-hop broadcast. In this paper, we propose a contention window based multi-hop broadcast scheme for VANET. Each node has an optimized contention window and competes with each other for a relay node. The experimental results show that the proposed scheme has a better performance than the distance-based deterministic broadcast scheme in terms of message propagation delay and network traffic.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.22
no.4
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pp.369-376
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2002
The dielectric properties of cereal grains such as short-grain rough rice, brown rice and barley with various moisture contents were determined by measuring the attenuation and phase shift of the microwave signal trough the grain samples at 9.5GHz. The microwave free-space transmission measurement system consisted of sample holder, horn antenna and network analyzer. Dielectric constant and loss factor of grain samples increased with moisture content and bulk density and agreed well with previous research results. Moisture density, which is defined as the product of moisture content and bulk density, was proposed as a bulk density and variety compensation factor. The technique for measurement of dielectric properties based on free-space transmission may be useful for other particulate materials.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.5C
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pp.627-631
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2004
An efficient algorithm for clustering of GPDFs(Gaussian Probability Density Functions) in a speech recognition model is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on CNN with the divergence as its distance measure and is applied to a speech recognition. The algorithm is compared with conventional Dk-means(Divergence-based k-means) algorithm in CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model). The results show that it can reduce about 31.3% of GPDFs over Dk-means algorithm without suffering any recognition performance. When compared with the case that no clustering is employed and full GPDFs are used, the proposed algorithm can save about 61.8% of GPDFs while preserving the recognition performance.
Maurya, A.K.;Narayana, P.L;Kim, Hong In;Reddy, N.S.
Journal of Powder Materials
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v.27
no.5
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pp.365-372
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2020
Predicting the quality of materials after they are subjected to plasma sintering is a challenging task because of the non-linear relationships between the process variables and mechanical properties. Furthermore, the variables governing the sintering process affect the microstructure and the mechanical properties of the final product. Therefore, an artificial neural network modeling was carried out to correlate the parameters of the spark plasma sintering process with the densification and hardness values of Ti-6Al-4V alloys dispersed with nano-sized TiN particles. The relative density (%), effective density (g/㎤), and hardness (HV) were estimated as functions of sintering temperature (℃), time (min), and composition (change in % TiN). A total of 20 datasets were collected from the open literature to develop the model. The high-level accuracy in model predictions (>80%) discloses the complex relationships among the sintering process variables, product quality, and mechanical performance. Further, the effect of sintering temperature, time, and TiN percentage on the density and hardness values were quantitatively estimated with the help of the developed model.
In this topic, I will introduce a recent work on reconstructing the cosmic density field based on the GAN. I will show the performance of the GAN compared to the traditional Unet architecture. I'd also like to discuss a 3-channels-based 2D datasets for the training to recover the 3D density field. Finally, I will present some performance tests based on the test datasets.
The task network which is formed of different individuals can be recognized as a social network. Therefore, the way to communicate with people inside or outside the network has considerable influence on their outcome. Moreover, the position on which a member stands in a network shows the different effects of the information systems supporting communication with others. In this paper, it is to be studied how personal CMC (computer-mediated communication) tools affect the mission that those who work for a network perform through diverse task networks. Especially, we focused on synchronicity of CMC. On this score, the perspective of Media Synchronicity Theory was taken that had been suggested by criticizing Media Richness Theory. It is the objective, from this perspective, to find which characteristics of networks make the value of IT supporting synchronicity high. In the research trends of social networks, there have been two traditional perspectives to explain the effect of network: embeddedness and diversity ones. These differ from the aspect which type of social network can provide much more economic benefits. As similar studies have been reported by various researchers, these are also divided into the bonding and bridging views which are based on internal and external tie, respectively, Size, density, and centrality were measured as the characteristics of personal task networks. Size means the level of relationship between members. It is the total number of other colleagues who work with a specific member for a certain project. It means, the larger the size of task network, the more the number of coworkers who interact each other through the job. Density is the ratio of the number of relationships arranged actually to the total number of available ones. In an ego-centered network, it is defined as the ratio of the number of relationship made really to the total number of possible ones between members who are actually involved each other. The higher the level of density, the larger the number of projects on which the members collaborate. Centrality means that his/her position is on the exact center of whole network. There are several methods to measure it. In this research, betweenness centrality was adopted among them. It is measured by the position on which one member stands between others in a network. The determinant to raise its level is the shortest geodesic that represents the shortest distance between members. Centrality also indicates the level of role as a broker among others. To verify the hypotheses, we interviewed and surveyed a group of employees of a nationwide financial organization in which a groupware system is used. They were questioned about two CMC applications: MSN with a higher level of synchronicity and email with a lower one. As a result, the larger the size of his/her own task network, the smaller its density and the higher the level of his/her centrality, the higher the level of the effect using the task network with CMC tools. Above all, this positive effect is verified to be much more produced while using CMC applications with higher-level synchronicity. Among the a variety of situations under which the use of CMC gives more benefits, this research is considered as one of rare cases regarding the characteristics of task network as moderators by focusing ITs for the operation of his/her own task network. It is another contribution of this research to prove empirically that the values of information system depend on the social, or comparative, characteristic of time. Though the same amount of time is shared, the social characteristics of users change its value. In addition, it is significant to examine empirically that the ITs with higher-level synchronicity have the positive effect on productivity. Many businesses are worried about the negative effect of synchronous ITs, for their employees are likely to use them for personal social activities. However. this research can help to dismiss the concern against CMC tools.
A model for predicting the relative density and the compressive strength of open-cell ceramics with three-dimensional network structure was proposed through the interpretation of their macrostructure and fracture mechanics. The equation predicting the relative density was derived under the assumption that the open-cell structure was a periodic array of the tetrakaidecahedron unit cell consisting of cylindrical struts containing the internal hollow with the shape of a triangular prism. The model for compressive strength of open-cell ceramics with the hollow strut was also developed by modifying conventional model which based on fracture behavior of them subjected to the compressive stress. Both the relative density and the compressive strength were expressed in terms of the ratio of the strut diameter to the length together with the ratio of the hollow size to the strut diameter. The proposed model for the relative density and the compressive strength of the alumina-zirconia composite with open-cell structure were accorded well with the experimental values, whereas Gibson-Ashby and Zhang's model did not show such a good agreement.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.4
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pp.72-78
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1997
A free space transmission method using standard gain horn antennas in the frequency range from 9.0 to 10.5GHz is applied to determine the dielectric properties of grain such as rough rice ,brown rice and barley. The dielectric constant and loss factor, which depend on the moisture content of the wetted grain are obtained from the measured attenuation and phase shift by vector network analyzer. The moisture content of grain varied from 11 to 25% based on this wetted condition. The measured values of dielectric constants as a function of moisture density are compared with values of those obtained using he predicted model for estimating dielectric constants of grain. The effect of density fluctuation, high is an important parameter governing the dielectric properties of grain, on the dielectric constant and loss factor is presented. A new density-independent model in terms of measured attenuation an moisture density is proposed of reducing the effects of density fluctuation on the moisture content measurement.
Silica wet gels were prepared ken water glass ($29\;wt%\;SiO_{2}$) by using Amberlite as a ion exchange resin. After washing in distilled water, the wet gels were further aged in a solution of TEOS/EtOH to strengthen of 3-dimensional network structure. As increase TEOS content in aging solution, BET surface area and porosity of the ambient dried silica aerogels were significantly decreased, and average pore diameter was also decreased 30 nm to -10 nm. Also, higher density and compressive strength were obtained in case of higher TEOS content. This is due to precipitation of $SiO_{2}$ nano particles by TEOS. Hence, TEOS addition plays an important role of both strengthening and stiffness of silica wet gel network. By adding over 30 vol% TEOS, a crack-free monolithic silica aerogel tiles were obtained and its density, compressive strength, and thermal conductivity were shown $0.232g/cm^{3}$, 7.3 MPa, and 0.029 W/mk, respectivly.
Kim, Doo-Kie;Kim, Hee-Joong;Chang, Sang-Kil;Chang, Seong-Kyu
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.19
no.1E
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pp.11-16
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2007
Recently, probabilistic neural network (PNN) has been proposed to predict the compressive strength of concrete for the known effect of improvement on PNN by the iteration method. However, an empirical method has been incorporated in the PNN technique to specify its smoothing parameter, which causes significant uncertainty in predicting the compressive strength of concrete. In this study, a modified probabilistic neural network (MPNN) approach is hence proposed. The global probability density function (PDF) of variables is reflected by summing the heterogeneous local PDFs which are automatically determined by the individual standard deviation of each variable. The proposed MPNN is applied to predict the compressive strength of concrete using actual test data from a concrete company. The estimated results of MPNN are compared with those of the conventional PNN. MPNN showed better results than the conventional PNN in predicting the compressive strength of concrete and provided promising results for the probabilistic approach to predict the concrete strength by using the individual standard deviation of a variable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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