Regenerated composite fibers are prepared from solution(styela clava tunics /poly vinyl alchol) using N-methylmorpholine-N-oxide(NMMO)/water(87/13)(wt/wt) as a solvent by dry-wet spinning. The chemical cellulose (94%, ${\alpha}$-cellulose content) used for this study is extracted from styela clava tunics (SCT, Midduck), which are treated in chemical process and mechanical grinding. The structure and physical properties of regenerated composite fibers were investigated through IR-spetra, DSC, TGA and SEM. The optimal blend ratio of SCT/PVA for spinning solution was 70/30 and the total weight was 4% concentrations in NMMO/water solvent system. The fiber density, moisture contents and the degree of swelling were $1.5(g/cm^3)$ 10.2(%) and 365(%), respectively. The crystallinity index of composite fibers are decreased as the PVA contents increased. Thermal decomposition of composite fibers took place in two stages at around $250^{\circ}C$ and $550^{\circ}C$. The best thermal stability was obtained with 30% PVA contents.
Regenerated composite fibers were prepared from solution of styela clava tunics(SC) and poly vinyl alchol(PVA) using N-methylmorpholine-N-oxide(NMMO)/water(87/13)(wt%/wt%) as a solvent by dry jet-wet spinning. Structure and physical properties of regenerated composite fibers were investigated through birefrngence, x-ray diffratograms, tenacity, fibrillation and SEM. Optimal blend ratio of SC/PVA for mechanical properties of composite fibers was 70/30 and total weight was 4wt% concentrations in NMMO/$H_2O$ solvent system. Crystallinity index of composite fibers were decreased as the PVA contents increased. Fibrillation of $10{\sim}20wt%$ PVA blended fibers were occurred less than pure SC fiber. Shape of composite fibers were a circle cross section within 10wt% PVA content. But the cross section of fibers were changed as crushed flat with the PVA contents increased.
In this paper, we investigate the resource allocation problem in time-varying heterogeneous wireless networks (HetNet) with multi-homing user equipments (UE). The stochastic optimization model is employed to maximize the network utility, which is defined as the difference between the HetNet's throughput and the total energy consumption cost. In harmony with the hierarchical architecture of HetNet, the problem of stochastic optimization of resource allocation is decomposed into two subproblems by the Lyapunov optimization theory, associated with the flow control in transport layer and the power allocation in physical (PHY) layer, respectively. For avoiding the signaling overhead, outdated dynamic information, and scalability issues, the distributed resource allocation method is developed for solving the two subproblems based on the primal-dual decomposition theory. After that, the adaptive resource allocation algorithm is developed to accommodate the timevarying wireless network only according to the current network state information, i.e. the queue state information (QSI) at radio access networks (RAN) and the channel state information (CSI) of RANs-UE links. The tradeoff between network utility and delay is derived, where the increase of delay is approximately linear in V and the increase of network utility is at the speed of 1/V with a control parameter V. Extensive simulations are presented to show the effectiveness of our proposed scheme.
Kim, Jong-Wook;Cho, Sung-Jun;Park, Sam-Gyu;Sung, Nark-Hoon;Song, Young-Soo
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.291-296
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2007
We measured potential waveform of load, displacement, micro electric signal generated by rock and mortar fracture using PXI A/D Converter. The rock type used for measurement was used granite, limestone and sandstone, and mortar specimen. we made measuring equipment of physical properties to confirm basic information of physical properties, measured physical properties of rock engineering, electric resistivity and seismic velocity. Potential waveform system was built using PXI A/D Converter and measured potential waveform of load, displacement, micro-electric signal generated using this during uniaxial compressive test by the specimen finished such test of physical properties. Using the saturated rock and mortar specimen, micro electric signal increased, and It didn't increase a signal in dried rock and mortar specimen according as load and strain rate increases. But signal also increased in saturated or dried specimen in case of sandstone. It was possible to check the close correlation relationship the signal and fracture behavior by a compressive load as the signal of fracture position was increased bigger than the other position. It was also possible to check the correlation relationship between physical properties and micro geo-electric signal.
The purpose of this study is to examine the physical factors of work environment and to establish the evaluation factors for office design for wheelchair users. This study is based on the existing research for office environmental factors; and then clarifies the physical factors that are suitable for circumstances of wheelchair users. These factors are composed three physical factors which are space, furniture arrangement, and ambient condition and then each of these factors has detailed several elements. Futhermore, comparing physical factors between a non-wheelchair user and a wheelchair user with work environment is analyzed on the assumption using the system furniture on the market. This study is expected to be used as basic information to provide the way of improving office space plan for wheelchair user in workplace. This resource can serve as a checklist when renovating, re-designing or building a new office space for wheelchair users. The evaluation of office environmental factors for wheelchair users who work in public and/or private companies is needed for the next research.
The cloud computing paradigm introduced pay-per-use models in which IT services can be created and scaled on-demand. However, service providers are still concerned about the constraints imposed by their physical infrastructures. In order to keep the required QoS and achieve the goal of upholding the SLA, virtualized resources must be efficiently consolidated to maximize system throughput while keeping energy consumption at a minimum. Using ANN, we propose a predictive SLA-aware approach for consolidating virtualized resources in a cloud environment. To maintain the QoS and to establish an optimal trade-off between performance and energy efficiency, the server's utilization threshold dynamically adapts to the physical machine's resource consumption. Furthermore, resource-intensive VMs are prevented from getting underprovisioned by assigning them to hosts that are both capable and reputable. To verify the performance of our proposed approach, we compare it with non-optimized conventional approaches as well as with other previously proposed techniques in a heterogeneous cloud environment setup.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.4
no.4
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pp.111-116
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2009
In order to verify relevance propriety as material for improving and replacing agricultural land of soil(the rest is sorting soil) produced in treatment process of construction waste, this study executed physical, mechanics and soil analysis test with mixing sorting soil and farm land, crops rearing comparison test with replacing lower layer soil.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.687-708
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2017
The machine-to-machine (M2M) communication is featured by tremendous number of devices, small data transmission, and large uplink to downlink traffic ratio. The massive access requests generated by M2M devices would result in the current medium access control (MAC) protocol in LTE/LTE-A networks suffering from physical random access channel (PRACH) overload, high signaling overhead, and resource underutilization. As such, fairness should be carefully considered when M2M traffic coexists with human-to-human (H2H) traffic. To tackle these problems, we propose an adaptive Slotted ALOHA (S-ALOHA) and time division multiple access (TDMA) hybrid protocol. In particular, the proposed hybrid protocol divides the reserved uplink resource blocks (RBs) in a transmission cycle into the S-ALOHA part for M2M traffic with small-size packets and the TDMA part for H2H traffic with large-size packets. Adaptive resource allocation and access class barring (ACB) are exploited and optimized to maximize the channel utility with fairness constraint. Moreover, an upper performance bound for the proposed hybrid protocol is provided by performing the system equilibrium analysis. Simulation results demonstrate that, compared with pure S-ALOHA and pure TDMA protocol under a target fairness constraint of 0.9, our proposed hybrid protocol can improve the capacity by at least 9.44% when ${\lambda}_1:{\lambda}_2=1:1$and by at least 20.53% when ${\lambda}_1:{\lambda}_2=10:1$, where ${\lambda}_1,{\lambda}_2$ are traffic arrival rates of M2M and H2H traffic, respectively.
Kim, Hee-Gon;Lee, Do-Young;Yoo, Jae-Hyung;Hong, James Won-Ki
KNOM Review
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v.21
no.2
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pp.1-9
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2018
Network virtualization refers to a technology creating independent virtual network environment on a physical network. Network virtualization technology can share the physical network resources to reduce the cost of establishing the network for each user and enables the network administrator to dynamically change the network configuration according to the purpose. Although the network management can be handled dynamically, the management is manual, and it does not maximize the profit of network virtualization. In this paper, we propose Machine-Learning technology to allow the network to learn by itself and manage its management dynamically. The proposed approach is to dynamically allocate appropriate resources by predicting resource demand of VNF in service function chaining, which is a core and essential problem in virtual network management. Our goal is to predict the resource demand of the VNF and dynamically allocate the appropriate resources to reduce the cost of network operation while preventing service interruption.
Recently, resource optimization research has been actively conducted in enterprises and data centers to manage the rapid growth of big data. In particular, thin provisioning, which allocates a large number of resources compared to fixedly allocated storage resources, has the effect of reducing initial costs, but as the number of resources actually used increases, the cost effectiveness decreases and the management cost for allocating resources increases. In this paper, we propose a technique that divides the physical blocks of flash memory into single-bit cells and multi-bit cells, formats them with a hybrid technique, and manages them by dividing frequently used hot data and infrequently used cold data. The proposed technique has the advantage that the physical and allocated resources are the same, such as thick provisioning, and can be used without additional cost increase, and the underutilized resources can be managed in multi-bit cell blocks, such as thin provisioning, which can allocate more resources than typical storage devices. Finally, we estimated the resource optimization effectiveness of the proposed technique through experiments based on simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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