The subject this paper is the signal control strategy under oversaturated conditions. The nature of traffic control for oversaturation is essentially different from the standard control modes. While under non-saturated situation traffic control is needed for the sake of safety and efficiency, the throughput is essential under oversaturated conditions. Therefore berth objective and strategies differ. For an oversaturated stream the cycle time and the signal offset are thought to be of rather secondary importance. For this case the green split may well be the most important control variable to serve the excessive demand. Up to now, however, most efforts have concentrated on the strategy with the concept which lies just on the extension of Webster's. "Green-split Coordination Strategy for Over-Saturated Networks", presents newly contrived three types of strategies named Forward-coordination, Backward-coordination and Network-coordination respectively and describes the algorithms with the evaluations. The forward coordination strategy treats the forward wave of flow between two signals. The aim is to prevent the outbreak of queue due to the accumulation of temporary excess of demand in near-saturation or saturation flow. The backward coordination strategy treats the backward rave of flow between two signals. The goal is to prevent the waste of green time caused by the exit block at the upstream signal. for this purpose a feedback regulation is provided of the upstream green-split so that the inflow-outflow balance is kept zero. The resultant surplus of green time is alloted to other signal stages. Also here the examination is made of the appropriate value of the feedback control parameter. The network coordination strategy is operated to maximize the network throughput in a specific direction applying a bang-bang control at the bottleneck intersection. This is a type of intervenient control for policy reasons. For this strategy the green-split coordinations, particuarly the backward coordination, are essential as the tactical elements. In order to evaluate the preposed strategies those are compared with the latest existing strategy called saturation-degree-ratio control by the simulation experiments in an assumed 4$\times$4 grid network. The results are satisfactory showing a 10-15% reduction in delays and a 15% increase in network capacity.
Purpose: The objective of the present study was to examine the effects of Kinesio taping with backward walking training (KTBW) on muscle strength of lower extremity and gait ability in post-stroke patients. Design: Randomized controlled trial. Method: Participants included 27 post stroke patients and were randomly distributed into two groups: KTBW group received Kinesio taping with backward training (n=13), control group receive general physical therapy (n=14). Intervention was given five times a week, a total of four weeks. The subjects evaluated the muscle strength test and walking ability before and 4 weeks after the experiment. Muslce strength of lower extremity was measured by digital manual muscle test. Gait ability was measured by G-walk. Result: After training, the KTBW group showed significant improvement in muscle strength of the lower extremity compared to the control group (p<0.05). KTBW group showed significant improvement in gait ability compared to the control group (p<0.05). Conclusion: These finding show the benefits of the Kinesio taping with backward walking training on the muscle strength of lower extremity and gait ability in post stroke patients.
In this paper, we attempt to present a new numerical approach to solve non-linear backward stochastic differential equations. First, we present some definitions and theorems to obtain the conditions, from which we can approximate the non-linear term of the backward stochastic differential equation (BSDE) and we get a continuous piecewise linear BSDE correspond with the original BSDE. We use the relationship between backward stochastic differential equations and stochastic controls by interpreting BSDEs as some stochastic optimal control problems, to solve the approximated BSDE and we prove that the approximated solution converges to the exact solution of the original non-linear BSDE in two different cases.
A hybrid control scheme is proposed for the stabilization of backward movement along simple paths for a vehicle composed of a truck and six trailers. The hybrid comprises the combination of a linear quadratic regulator (LQR) and a neurocontroller (NC) that is trained by a genetic algorithm (GA). Acting singly, either the NC or the LQR are unable to perform satisfactorily over the entire range of the operation required, but the proposed hybrid is shown to be capable of providing good overall system performance. The evaluation function of the NC in the hybrid design has been modified from the conventional type to incorporate both the squared errors and the running steps errors. The reverse movement of the trailer-truck system can be modeled as an unstable nonlinear system, with the control problem focusing on the steering angle. Achieving good backward movement is difficult because of the restraints of physical angular limitations. Due to these constraints the system is impossible to globally stabilize with standard smooth control techniques, since some initial states necessarily lead to jack-knife locks. This paper demonstrates that a hybrid of neural networks and LQR can be used effectively for the control of nonlinear dynamical systems. Results from simulated trials are reported.
Background: Lunge exercises are lower extremity rehabilitation and strengthening exercises for patients and athletes. Most studies have shown the effectiveness of the forward and backward lunge exercises for treating patellofemoral pain and anterior cruciate ligament injuries (by increasing lower extremity muscle activity) and improving kinematics. Objects: However, it is not known how the two different lunge movements affect trunk muscle activities in healthy individuals. The purpose of this study was to investigate the electromyographic activity of the rectus abdominis and erector spinae muscles during forward and backward lunge exercises in healthy participants. Methods: Twelve healthy participants were recruited. Electromyographic activity of the rectus abdominis and erector spinae was recorded using surface electrodes during forward and backward lunges, and subsequently normalized to the respective reference voluntary isometric contractions of each muscle. Results: Activity of the erector spinae was significantly higher than that of the rectus abdominis during all stages of the backward lunge (p < 0.05). The activity of the erector spinae was significantly greater during the backward than forward lunge at all stages (p < 0.05). Conclusion: Backward lunging is better able to enhance trunk motor control and activate the erector spinae muscles.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.7B
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pp.481-488
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2005
As the demand on the multimedia application increases, the congestion control algorithm for the multimedia applications becomes an important research issue. The ultimate goal of congestion control is to adapt the trans-mission rate at the sender to the mont of network resource available on the forward path. In general, the congestion control algorithms use the round trip time(RTT) to estimate the network congestion on the forward path. however, since the RTT includes the delay on both forward and backward paths, it is possible for the algorithms using the RTT to make a wrong decision such as deciding the congestion on the forward path due to the congestion built on the backward path. In this paper, we enhance the performance of RRC-OTT(Receiver-based rate control with one-way Trip Time) algorithm, which uses the one-way trip time(OTT) to estimate the network congestion. By separating the estimation mechanism on the forward path from the backward path, the performance of RRC-OTT algorithm is hardly affected by the congestion built on the backward path.
Unsteady CFD results of the backward facing step (BFS) flow field is reconstructed by the low-dimenstional modes using the POD (Proper Orthogonal Decomposition) technique. Flow responses to the blowing or suction with various frequencies and amplitudes applied at the edge of the BFS can also be analysed using the same technique. The present technique can be effectively applied to the feedback flow control device.
Unlike TCP Reno, TCP Vegas recognizes network congestion through the measuring of RTT (Round Trip Time) and decides the main congestion control parameters, such as Windows size. But, congestion avoidance scheme of Vegas poorly reflects asymmetric characteristics of packet path because TCP Vegas uses the measuring of RTT that reflects forward/backward packet transmission delay as a forward delay. The RTT can't infer the forward/backward transmission delay variation because it only measures the packet's turn around time. In this paper, We have designed and implemented a new Vegas congestion control algorithm that can distinguish forward/backward network congestion. We have modified the source codes of TCP Vegas in Linux 2.6 kernel and verified their performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1487-1493
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2016
The susceptible, exposed, infectious, and recovered model (SEIR) is used extensively in the field of epidemiology. On the other hand, dissemination information among users through internet grows exponentially. This information spreading can be modeled as an epidemic. In this paper, we derive the mathematical model of SEIR in viral communication from the view of optimal control theory. Overall the methods based on classical calculus, In order to solve the optimal control problem, proved to be more efficient and accurate. According to Pontryagin's minimum principle (PMP) the Hamiltonian function must be optimized by the control variables at all points along the solution trajectory. We present our method based on the PMP and forward backward algorithm. In this algorithm, one should integrate forward in time for the state equations then integrate backward in time for the adjoint equations resulting from the optimality conditions. The problem is mathematically analyzed and numerically solved as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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