Park, Chun Woong;Park, Chongdae;Choi, Woo Young;Seo, Dongsun;Jeong, Cherlhyun;Cho, Il Hwan
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권1호
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pp.48-52
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2014
In this paper, scaling down characteristics of vertical channel phase random access memory are investigated with device simulator and finite element analysis simulator. Electrical properties of select transistor are obtained by device simulator and those of phase change material are obtained by finite element analysis simulator. From the fusion of both data, scaling properties of vertical channel phase change random access memory (VPCRAM) are considered with ITRS roadmap. Simulation of set reset current are carried out to analyze the feasibility of scaling down and compared with values in ITRS roadmap. Simulation results show that width and length ratio of the phase change material (PCM) is key parameter of scaling down in VPCRAM. Thermal simulation results provide the design guideline of VPCRAM. Optimization of phase change material in VPCRAM can be achieved by oxide sidewall process optimization.
The spread mooring system for FPSO is developed to explore deep sea area, in which swell is dominant. It is known that the tension response of mooring lines in this sea area shows bimodal spectrum. Assuming normal distribution of tension profile and Rayleigh distribution of tension amplitude, the power spectral density function (PSD) of the mooring tension under the bimodal stationary random process is applied for the calculation of spectrum fatigue. Three popular methods, which are simple summation method, combined spectrum method and Jioa-Moan method, are used to combine fatigue damages from bimodal spectrum characteristics. Each damage value is compared with damage using Rainflow Cycle Counting (RCC) method which is believed to be close to exact solution. Vanmarcke' parameter and RMS(Root Mean Square) ratio are employed to assess relative damage variations between from RCC method and from three combination methods. Finally the most reliable fatigue damage combining method for spread mooring system is suggested.
In randomly deployed networks, such as sensor networks, an important problem for each node is to discover its neighbor nodes so that the connectivity amongst nodes can be established. In this paper, we consider this problem by incorporating the physical layer parameters in contrast to the most of the previous work which assumed a collision channel. Specifically, the pilot signals that nodes transmit are successfully decoded if the strength of the received signal relative to the interference is sufficiently high. Thus, each node must extract signal parameter information from the superposition of an unknown number of received signals. This problem falls naturally in the purview of random set theory (RST) which generalizes standard probability theory by assigning sets, rather than values, to random outcomes. The contributions in the paper are twofold: First, we introduce the realistic effect of physical layer considerations in the evaluation of the performance of logical discovery algorithms; such an introduction is necessary for the accurate assessment of how an algorithm performs. Secondly, given the double uncertainty of the environment (that is, the lack of knowledge of the number of neighbors along with the lack of knowledge of the individual signal parameters), we adopt the viewpoint of RST and demonstrate its advantage relative to classical matched filter detection method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4864-4882
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2016
In this work, we consider the optimization problem of minimizing energy consumption for real-time multicast over wireless multi-hop networks. Previously, a distributed primal-dual subgradient algorithm was used for finding a solution to the optimization problem. However, the traditional subgradient algorithms have drawbacks in terms of i) sensitivity to iteration parameters; ii) need for saving previous iteration results for computing the optimization results at the current iteration. To overcome these drawbacks, using a joint network coding and scheduling optimization framework, we propose a novel distributed primal-dual Random Deflected Subgradient (RDS) algorithm for solving the optimization problem. Furthermore, we derive the corresponding recursive formulas for the proposed RDS algorithm, which are useful for practical applications. In comparison with the traditional subgradient algorithms, the illustrated performance results show that the proposed RDS algorithm can achieve an improved optimal solution. Moreover, the proposed algorithm is stable and robust against the choice of parameter values used in the algorithm.
In this study, the machine learning which has been widely used in prediction algorithms recently was used. the research point was the CD(chudong) point which was a representative point of Daecheong Lake. Chlorophyll-a(Chl-a) concentration was used as a target variable for algae prediction. to predict the Chl-a concentration, a data set of water quality and quantity factors was consisted. we performed algorithms about random forest and gradient boosting with Python. to perform the algorithms, at first the correlation analysis between Chl-a and water quality and quantity data was studied. we extracted ten factors of high importance for water quality and quantity data. as a result of the algorithm performance index, the gradient boosting showed that RMSE was 2.72 mg/m3 and MSE was 7.40 mg/m3 and R2 was 0.66. as a result of the residual analysis, the analysis result of gradient boosting was excellent. as a result of the algorithm execution, the gradient boosting algorithm was excellent. the gradient boosting algorithm was also excellent with 2.44 mg/m3 of RMSE in the machine learning hyperparameter adjustment result.
The present paper investigates the spatial variability effect of soil property on the three-dimensional probabilistic characteristics of the bearing capacity factor (i.e., mean and coefficient of variation) of a circular footing resting on clayey soil where both mean and standard deviation of undrained shear strength increases with depth, keeping the coefficient of variation constant. The mean trend of undrained shear strength is defined by introducing the dimensionless strength gradient parameter. The finite difference method along with the random field and Monte Carlo simulation technique, is used to execute the numerical analyses. The lognormal distribution is chosen to generate random fields of the undrained shear strength. In the study, the potential failure of the structure is represented through the failure probability. The influences of different vertical scales of fluctuation, dimensionless strength gradient parameters, and coefficient of variation of undrained shear strength on the probabilistic characteristics of the bearing capacity factor and failure probability of the footing, along with the probability and cumulative density functions, are explored in this study. The variations of failure probability for different factors of safety corresponding to different parameters are also illustrated. The results are presented in non-dimensional form as they might be helpful to the practicing engineers dealing with this type of problem.
본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음성의 특징 벡터 변환방법을 제안한다. 제안한 방법은 여러 환경에서 수집된 음성신호의 켑스트럼 벡터를 다수의 특징 함수들의 선형결합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 분리된 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용한다. 변환된 벡터 영역에서는 반복적으로 나타나는 화자의 특징 정보는 강조되고 임의로 나타나는 채널 왜곡은 억제되는 효과를 볼 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 전화음성으로 문장독립형 화자식별 실험을 수행하였으며, 결과를 통해 독립성분분석을 이용한 특징벡터의 변환이 채널 환경 변화에 대해 보다 강인함을 보였다.
This paper introduces a new paradigm of physical layer security through channel coding for wireless networks. The well known spread spectrum based physical layer security in wireless network is applicable when code division multiple access (CDMA) is used as wireless air link interface. In our proposal, we incorporate the proposed security protocol within channel coding as channel coding is an essential part of all kind of wireless communications. Channel coding has a built-in security in the sense of encoding and decoding algorithm. Decoding of a particular codeword is possible only when the encoding procedure is exactly known. This point is the key of our proposed security protocol. The common parameter that required for both encoder and decoder is generally a generator matrix. We proposed a random selection of generators according to a security key to ensure the secrecy of the networks against unauthorized access. Therefore, the conventional channel coding technique is used as a security controller of the network along with its error correcting purpose.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제4권
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pp.65-74
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1993
Suppose that we have two populations(or systems), say ${\Pi}_{1}\;and\;{\Pi}_{2}$, to be tested. A random sample of size n from each population is taken and the test for each system will be terminated when the first r failures among n random samples are observed. This kind of test is caned the type-II censored (or item-censored) testing without replacement. Under this scheme we consider the problem of estimating the unknown parameters of interests and the reliability for a given time t for each population.
In this paper, we propose goodness of fit test statistics for exponentiality in accelerated life tests data based on KullbackLeibler information functions. This acceleration model is assumed to be a tampered random variable model. The procedure is applicable when the exponential parameter using the data from accelerated life tests is or is not specified under null hypothesis. And we compare the power of the proposed test statistics with KolmogorovSmirnov, Cramer von Mises and AndersonDarling statistics in the small sample.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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