무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.
The bootstrap is a method of computational inference that simulates the creation of new data by resampling from a single data set. We propose a new job for the bootstrap: generating inputs from one historical trace using Threshold Bootstrap. In this regard, the most important quality of bootstrap samples is that they be functionally indistinguishable from independent samples of the same stochastic process. We describe a quantitative measure of difference between two time series, and demonstrate the sensitivity of this measure for discriminating between two data generating processes. Utilizing this distance measure for the task of generating inputs, we show a way of tuning the bootstrap using a single observed trace. This application of the threshold bootstrap will be a powerful tool for Monte Carlo simulation. Monte Carlo simulation analysis relies on built-in input generators. These generators make unrealistic assumptions about independence and marginal distributions. The alternative source of inputs, historical trace data, though realistic by definition, provides only a single input stream for simulation. One benefit of our method would be expanding the number of inputs achieving reality by driving system models with actual historical input series. Another benefit might be the automatic generation of lifelike scenarios for the field of finance.
Hatching occurred in the time dependent manners and strictly controlled. Although, the hatching processes are under the control of muti-embryotrophic factors and the expressed G proteins of cell generate integrated activation, the knowledge which GPCRs are expressed during hatching stage embryos are very limited. In the present study, which G proteins are involved was examined during blastocyst development to the hatching stage. The early-, expanded-, and lobe-stage blastocysts were treated with various $G_{\alpha}$ activators and H series inhibitors, and examined developmental patterns. Pertusis toxin (PTX) improved the hatching rate of the early-stage blastocyst and lobe-formed embryos. Cholera toxin (CTX) suppressed the hatching of the early-stage blastocyst and expanded embryos. The effects of toxins on hatching and embryo development were changed by the H7 and H8. These results mean that PTX mediated GPCRs activation is signaling generator in the nick or pore formation in the ZP. In addition, PTX mediated GPCR activation induces the locomotion of trophectoderm for the escaping. CTX mediate GPCRs activation is the cause of suppression of hatching processes. Based on these data, it is suggested that various GPCRs are expressed in the periimplantation stage embryos and the integration of the multiple signals decoding of various signals in a spatial and temporal manner regulate the hatching process.
최근 웹 GIS에 있어 큰 흐름 중의 하나는 오픈소스 소프트웨어 (Free and Open Source Software: FOSS)를 이용한 시스템 구축이다. 지리정보를 웹에서 처리하는데 있어서 오픈소스 소프트웨어의 등장은 기존 상용소프트웨어의 기술에 의존하지 않으면서, 구현모듈의 재사용과 시스템 확장성을 증대시키고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 공간데이터베이스인 PostgreSQL/PostGIS와 동적상호작용을 지원하는 구글어스를 이용하여 지리정보의 효율적인 사각화를 위한 웹기반의 지리정보 표출시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템의 지도 시각화는 구글어스 플러그인 및 API(application programming interface)를 이용하여 구현하였으며, 사용자의 요구에 따라 동적으로 데이터를 KML(Keyhole Markup Language)로 자동 생성하여 구글어스 상에 다양한 지리적 형태로 시각화 할 수 있는 자바 모듈(KML Generator)을 구현하였다. 프로토타입 시스템은 우리나라의 LAI(leaf area index), 임상도 및 정곡생산량 데이터를 이용하여 테스트되었으며 본 연구에서 설계 및 구현된 웹기반의 지리정보 표출 시스템이 다양한 지리공간데이터의 시각화에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.
Kim, Hee-jin;Jang, Gi-won;Kim, Dong-ho;Han, Sung-hyun
한국산업융합학회 논문집
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제23권4_1호
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pp.549-558
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2020
We describe a new approach to real-time implementation of track record and trajectory control of robotic manipulator with eight joints based on monitoring simulator. Trajectory generator uses the kinematic equations of the arm to convert the task description into a series of set points for each of the joint control loops, while the joint controllers, with simple algorithms for just one joint can move at a fast sampling rate, guaranteeing a smooth motion. The proposed control scheme is robust, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate parameter information, nor values of manipulator parameters and payload. Reliability of the proposed technology is veriefied by monitoring simulation and experimental of robot manipulator for the smart factory with eight degrees of freedom.
A new optical-resistive voltage divider, which consists of light emitting diode, optic fiber, PIN-photo diode and a high qualify shielding resistive divider, whose total response time is 7.35 [ns], has been obtained. The optical to electrical signal converter was constructed with GaAsP series light emitting diode. The response characteristics have been verified by applying the Marx impulse voltage generator experimentally. Comparing with the performance of conventional resistive voltage divider, the characteristics of the proposed optical-resistive voltage divider are more excellent in step response and less sensitive to electromagnetic interference.
In the Closing time in order to operate synchronous generators parallely, it is generated the asynchronous phenomena. These asynchronous phenomena give rise of the eddy current on the rotor. These eddy current are solved analytically for the Laplace' Equ. ${\nabla}^2{\widetilde{H}}=0$ in free space and for the Bullard's Equ. ${\nabla}^2{\widetilde{H}}$+${\sigma}_r{\mu}_r{\nabla}$${\times}$${\widetilde{\nu}}_r$${\times}$${\widetilde{H}}^{III}$=${\sigma}_r{\mu}_r{\frac{{\partial}H}{{\partial}t}}$ for the rotor by using each double Fourier series component of the 3D H-field
The main purpose of this study is to suggest and evaluate an operational method for assessing the potential impact of climate change on hydrologic components and water resources of regional scale river basins. The method, which uses large scale climate change information provided by a state of the art general circulation model(GCM) comprises a statistical downscaling approach and a spatially distributed hydrological model applied to a river basin located in Korea. First, we construct global climate change scenarios using the YONU GCM control run and transient experiments, then transform the YONU GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change into the site-specific values by statistical downscaling techniques. The values are used to modify the parameters of the stochastic weather generator model for the simulation of the site-specific daily weather time series. The weather series fed into a semi-distributed hydrological model called SLURP to simulate the streamflows associated with other water resources for the condition of $2CO_2$. This approach is applied to the Yongdam dam basin in southern part of Korea. The results show that under the condition of $2CO_2$, about $7.6\% of annual mean streamflow is reduced when it is compared with the observed one. And while Seasonal streamflows in the winter and autumn are increased, a streamflow in the summer is decreased. However, the seasonality of the simulated series is similar to the observed pattern and the analysis of the duration cure shows the mean of averaged low flow is increased while the averaged wet and normal flow are decreased for the climate change.
본 연구는 기후변화가 유역의 유출량과 수자원에 미치는 영향을 조사하고 평가하는데 목적이 있다. 이를 위하여 먼저, YONU GCM의 제한실험과 점증실험을 실시하여 전구적 규모의 기후변화 시나리오를 작성하였으며, 통계학적 축소기법과 추계학적 일기발생기법을 이용하여 대상지점의 일 수문기상 시계열을 모의하였다. 이렇게 얻은 시계열자료를 2CO2 상황에서의 유출량자료로 변환하기 위해 준 분포형 강우-유출 모형인 SLURP 모형에 입력하였다. 본 연구에서는 이 방법을 용담댐 유역에 적용하였으며, 그 결과, 기후변화시 연 평균 유출량의 경우 현재상황에 비해 약7.6% 감소하는 것으로 모의되었으며, 계절적으로 볼 때 겨울철과 가을철에는 유출량이 증가하였으나 여름철에는 감소하였다. 그러나, 유출량의 계절적 패턴은 변화가 없는 것으로 모의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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