There is an inherent randomness for concrete microstructure even with the same manufacturing process. Meanwhile, the concrete material under the aqueous environment is usually not fully saturated by water. This study aimed to develop a stochastic micromechanical framework to investigate the probabilistic behavior of the unsaturated concrete from microscale level. The material is represented as a multiphase composite composed of the water, the pores and the intrinsic concrete (made up by the mortar, the coarse aggregates and their interfaces). The differential scheme based two-level micromechanical homogenization scheme is presented to quantitatively predict the concrete's effective properties. By modeling the volume fractions and properties of the constituents as stochastic, we extend the deterministic framework to stochastic to incorporate the material's inherent randomness. Monte Carlo simulations are adopted to reach the different order moments of the effective properties. A distribution-free method is employed to get the unbiased probability density function based on the maximum entropy principle. Numerical examples including limited experimental validations, comparisons with existing micromechanical models, commonly used probability density functions and the direct Monte Carlo simulations indicate that the proposed models provide an accurate and computationally efficient framework in characterizing the material's effective properties. Finally, the effects of the saturation degrees and the pore shapes on the concrete macroscopic probabilistic behaviors are investigated based on our proposed stochastic micromechanical framework.
Kim, Dong-Hyawn;Chang, Seong-Kyu;Kwon, Soon-Duck;Kim, Doo-Kie
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.17
no.7
s.124
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pp.662-667
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2007
A new neuro-control scheme for active control of structures is proposed. It utilizes lattice pattern of state vector as training data of probabilistic neural network(PNN). Therefore. it is the so-called lattice probabilistic neural network(LPNN). PNN makes control forces by using all the training patterns. Therefore, it takes much time to obtain a control force in application. This inevitably may delay the control action. However. control force of LPNN is calculated by using only the adjacent information of LPNN input. So, the response of LPNN is greatly faster than PNN. The proposed control algorithm is applied for three story building under California and El Centro earthquakes. Also, control results of the LPNN are compared with those of the conventional PNN. The structural responses have been suppressed effectively by the proposed algorithm.
In this paper, S (stochastic)-eigenvalue concept and its S-eigenvector for linear continuous-time systems with probabilistic uncertainties is proposed. The proposed concept is concerned with the perturbation of eigenvalues due to the probabilistic variable parameters in the dynamic model of a plant. S-eigenstructure assignment scheme via the Sylvester equation approach based on the S-eigenvalue concept is also proposed. The proposed design schemes are illustrated by numerical examples, and applied to the longitudinal dynamics of open-loop-unstable aircraft with possible uncertainties in aerodynamic and thrust effects as well as separate dynamic pressure. These results explicitly characterize how S-eigenvalues in the complex plane may impose stability on S-eigenstructure assignment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.4
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pp.25-33
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2014
This paper proposes a power-efficient scheduling scheme that stochastically minimizes the power consumption of real-time tasks while meeting their deadlines on multicore processors. In the proposed scheme, uncertain computation amounts of given tasks are translated into probabilistic computation amounts based on their past completion amounts, and the mean power consumption of the translated probabilistic computation amounts is minimized with a finite set of discrete clock frequencies. Also, when system load is low, the proposed scheme activates a part of all available cores with unused cores powered off, considering the leakage power consumption of cores. Evaluation shows that the scheme saves up to 69% power consumption of the previous method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.49-56
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1999
In this paper, the general formula of disparity estimation based on Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) algorithm is derived. The generalized formula is implemented with the plane configuration model and applied to multiple baselined stereograms. The probabilistic plane configuration model consists of independence and similarity among the neighboring disparities in the configuration. The independence probabilistic model reduces the computation and guarantees the discontinuity at the object boundary region. The similarity model preserves the continuity or the high correlation of disparity distribution. In addition, we propose a hierarchical scheme of disparity compensation in the application to multiple-view stereo images. According to the experiments, the derived formula and the proposed estimation algorithm outperformed other ones. The proposed probabilistic models are reasonable and approximate the pure joint probability distribution very well with decreasing the computations to O(n(D)) from O(n(D)4) of the generalized formula. And, the hierarchical scheme of disparity compensation with multiple-view stereos improves the performance without any additional overhead to the decoder.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1220-1226
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2021
In this paper, we propose a probabilistic handover scheme for enhancing spectral efficiency in drone-based wireless communication systems. When a moving drone base station (DBS) provides the drone-based wireless communication service to a user equipment (UE) located on the ground, our proposed handover scheme considers the distance between DBS and UE and small scale fading. In addition, our proposed handover scheme considers a handover probability to mitigate the signalling overhead that may occur when performing frequent handovers. Through simulations for drone-based wireless communication systems, we evaluate the spectral efficiency and the handover probability of our proposed handover scheme and the conventional handover scheme. The simulation results show that our proposed handover scheme can achieve higher average spectral efficiency than the conventional handover scheme which considers only the distance between DBS and UE.
This letter proposes a more advanced joint maximum a posteriori (MAP) adaptation using a prior model based on a probabilistic scheme utilizing the bilinear transformation (BIT) concept. The proposed method not only has scalable parameters but is also based on a single prior distribution without the heuristic parameters of the previous joint BIT-MAP method. Experiment results, irrespective of the amount of adaptation data, show that the proposed method leads to a consistent improvement over the previous method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.2
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pp.145-152
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2004
In this paper, an S(stochastic)-eigenvalue and its corresponding S-eigenvector concept for linear continuous-time systems with probabilistic uncertainties are proposed. The proposed concept is concerned with the perturbation of eigenvalues due to the stochastic variable parameters in the dynamic model of a plant. An S-eigenstructure assignment scheme via the Sylvester equation approach based on the S-eigenvalue/-eigenvector concept is also proposed. The proposed control design scheme based on the proposed concept is applied to a longitudinal dynamics of an open-loop-unstable aircraft with possible uncertainties in aerodynamic and thrust effects as well as separate dynamic pressure effects. These results explicitly characterize how S-eigenvalues in the complex plane may impose stability on the system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.11
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pp.974-980
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2000
In this paper, we present a method that has flexibility of exact assignment of eigenstructure with the stochastic robustness for LTI(Linear-Time-Invariant) systems. The stochastic robustness of LTI systems is determined by the probability distributions of closed-loop eigenvalues. The probabilistic stability region is presented stochastically using the Monte Carlo evaluations. The proposed scheme is applied to designing a simple system and a flight control system with stochastic parameter variations to confirm the usefulness of the scheme.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.271-272
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2015
센서 네트워크에서 센서는 제한적인 자원 때문에 다양한 공격으로부터 취약하다. 이러한 공격 중 하나인 허위 보고서 삽입 공격은 불필요한 에너지 소모와 허위 알람을 유발한다. 이 공격의 피해를 줄이기 위한 확률적 투표 여과 기법은 검증 노드를 통해 보고서의 맥들을 검증한다. 그러나 허위 보고서가 검증 노드까지 도달하는 데 불필요한 에너지가 소비된다. 본 논문에서, 우리의 제안 기법은 소스의 다음 노드에 키를 배포하여 허위 보고서 삽입 공격을 효율적으로 감지한다. 따라서 제안 기법은 기존 기법보다 에너지 효율성 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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