본 논문은 직교주파수분할다중접속방식 기반의 마이크로 기지국을 위한 PHY-MAC 계층에서 최적화된 자원할당 기법에 대해 연구한다. 본 논문에서는 PHY-MAC 계층 간 제어 정보 흐름 및 기능 구현을 포함하여 계층 간 최적화된 2단계 자원할당 기법을 제안한다. 제안하는 2단계 자원할당 기법은 사용자 그룹핑 단계 및 자원할당 단계로 구성된다. 사용자 그룹핑 단계에서는 각 사용자별 PHY-MAC 계층 특성에 따라 사용자들을 매크로 기지국 자원을 할당받을 사용자 그룹과 마이크로 기지국 자원을 할당받을 사용자 그룹으로 분류한다. 자원할당 단계에서는 사용자 그룹 내의 각 사용자별로 실제 할당 받을 자원의 형태 및 양을 결정하는 스케줄러를 정의한다. 제안하는 기법에서는 다이버시티 및 AMC 기법을 스케줄러 정의에 활용한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 방법이 마이크로 기지국을 고려하지 않는 기존 방법에 비해 평균 셀 수율을 40~80% 증가시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 네트워크 코딩 기법이 무선 통신 네트워크에서 적용되는 과정에서 발생하는 여러 특이점과 계층간 최적화 (Cross-layer Optimization) 문제를 소개한다. 또한 이의 해결을 통해서 얻어지는 네트워크 코딩 이득 (Network Coding Gain)의 몇 가지 측면을 소개한다
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 광대역 접속 환경을 필요로 하는 멀티미디어 어플리케이션 사용자가 급속히 증가하고 있으며, 이들에게 효율적인 네트워크 서비스를 제공할 수 있는 차세대 무선 네트워킹을 위한 핵심기술로서 무선 메쉬 네트워크가 주목받고 있다. 다수의 네트워크의 플로우들이 동시에 전송되는 경우, 각 플로우들의 경로 설정을 위한 경로 탐색과 각 플로우들의 전송을 위한 링크의 자원 할당은 네트워크의 효율성에 직접적으로 영향을 주는 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 STDMA 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 수리적 모델링을 사용하여 경로 탐색과 링크의 자원할당 문제를 동시에 고려하여 주어진 각 플로우들의 전송률을 최대로 수용할 수 있는 계층간 최적화 설계 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 그리고, 성능 분석을 통하여 제안한 알고리즘이 다중 홉 무선 메쉬 네트워크를 경유하는 플로우들의 수가 늘어날 때 주어진 대역폭 자원을 최대로 활용하여 전송 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.20-28
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2016
In this study, an efficient method of designing laminate composite radar absorbing structures (RAS) is proposed with consideration given to the structural shape so as to improve aircraft stealth performance. The calculation of the radar cross section (RCS) should be decreased to enhance the efficiency of the stochastic optimization when designing an RAS. In the proposed method, RAS are optimized to match up the input impedance of the minimal RCS, which is obtained by using physical optics and the transmission line theory. Single and double layer dielectric RAS for aircraft wings are employed as numerical examples and designed using the proposed method, RCS minimization and reflection coefficient minimization. The availability of the proposed method is assessed by comparing the similarity of the results and computation time with other design methods. According to the results, the proposed method produces the same results as the stochastic optimization, which adopts the RCS as the objective function, and can improve RAS design efficiency by reducing the number of RCS analyses.
전파흡수구조(RAS)의 설계는 이산최적화 문제로 확률론적 최적화기법이 적용되며, 효율성을 향상시키기 위해서는 오랜 시간이 소모되는 RCS의 계산량을 감소시켜야 한다. 본 논문에서는 임피던스정합을 이용해 RCS 최소화 단층형 RAS를 설계하기 위한 효과적인 방법을 연구하였다. 연구방법에서는 물리광학법(PO)과 최적화기법의 연동을 통해 전파입사조건에 대해 대상의 RCS가 이상적으로 최소화되는 입력임피던스를 계산하였다. 다음으로 RAS의 복소유전율 및 두께는 이산최적화를 통해 계산된 입력임피던스를 최대한 만족하도록 설계되었다. 연구결과 이러한 방법은 다수의 함수계산이 필요한 확률론적 최적화기법으로 RCS를 직접 최소화한 경우와 동일한 RAS 설계치를 도출하였으며, RCS 해석의 수를 효과적으로 줄임으로써 RAS 설계를 위한 최적화에 소모되는 시간을 크게 감소시켰다.
물리 계층과 응용 계층 사이의 상호 계층 최적화에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 그 예로 H.264/AVC의 SVC (Scalable Video Coding)와 같이 다중 스트림 비디오 방식들이 제안되고 있다. 이러한 물리 계층과 응용 계층 사이의 상호 계층 최적화에 대한 노력들에 비해서 그 중간 계층인 세션 계층에서의 노력은 미비한 상태이다. 이에 대해서 본 논문은 다중 스트림 비디오 방식들을 지원하기 위한 IP Multimedia Subsystem 기반 하에서 세션 제어 방법을 제안하고자 한다.
With improvement in innovative manufacturing technologies, it became possible to fabricate any complex shaped structural design for practical applications. This allows for the fabrication of curvilinearly stiffened pressure vessels and pipes. Compared to straight stiffeners, curvilinear stiffeners have shown to have better structural performance and weight savings under certain loading conditions. In this paper, an optimization framework for designing curvilinearly stiffened composite pressure vessels and pipes is presented. NURBS are utilized to define curvilinear stiffeners over the surface of the pipe. An integrated tool using Python, Rhinoceros 3D, MSC.PATRAN and MSC.NASTRAN is implemented for performing the optimization. Rhinoceros 3D is used for creating the geometry, which later is exported to MSC.PATRAN for finite element model generation. Finally, MSC.NASTRAN is used for structural analysis. A Bi-Level Programming (BLP) optimization technique, consisting of Particle Swarm Optimization (PSO) and Gradient-Based Optimization (GBO), is used to find optimal locations of stiffeners, geometric dimensions for stiffener cross-sections and layer thickness for the composite skin. A cylindrical pipe stiffened by orthogonal and curvilinear stiffeners under torsional and bending load cases is studied. It is seen that curvilinear stiffeners can lead to a potential 10.8% weight saving in the structure as compared to the case of using straight stiffeners.
Park, Chang-Bum;Jung, Keum-Dong;Jin, Sung-Hun;Park, Byung-Gook;Lee, Jong-Duk
Journal of Information Display
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제6권2호
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pp.16-18
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2005
Hybrid insulator pentacene thin film transistors (TFTs) are fabricated with thermally grown oxide and cross-linked polyvinylalcohol (PVA) including surface treatment by dilute ploymethylmethacrylate (PMMA) layer on $n^+$ doped silicon wafer. Through the optimization of $SiO_2$ layer thickness in hybrid insulator structure, carrier mobility is increased to more than 35 times than that of the TFT which has only a gate insulator of $SiO_2$ at the same electric field. The carrier mobility of $1.80cm^2$/V-s, subthreshold swing of 1.81 V/decade, and $I_{on}/I_{off}$ current ratio> $1.10{\times}10^5$ are obtained less than -30 V bias condition. The result is one of the best reported performances of pentacene TFTs with hybrid insulator including cross-linked PVA layer as a gate insulator at relatively low voltage operation.
Accurate prediction of concrete compressive strength can minimize the need for extensive, time-consuming, and costly mixture optimization testing and analysis. This study attempts to enhance the prediction accuracy of compressive strength using stacking ensemble machine learning (ML) with feature engineering techniques. Seven alternative ML models of increasing complexity were implemented and compared, including linear regression, SVM, decision tree, multiple layer perceptron, random forest, Xgboost and Adaboost. To further improve the prediction accuracy, a ML pipeline was proposed in which the feature engineering technique was implemented, and a two-layer stacked model was developed. The k-fold cross-validation approach was employed to optimize model parameters and train the stacked model. The stacked model showed superior performance in predicting concrete compressive strength with a correlation of determination (R2) of 0.985. Feature (i.e., variable) importance was determined to demonstrate how useful the synthetic features are in prediction and provide better interpretability of the data and the model. The methodology in this study promotes a more thorough assessment of alternative ML algorithms and rather than focusing on any single ML model type for concrete compressive strength prediction.
Chung, Wei-Ho;Kumar, Sunil;Paluri, Seethal;Nagaraj, Santosh;Annamalai, Annamalai Jr.;Matyjas, John D.
Journal of Information Processing Systems
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제9권1호
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pp.53-68
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2013
We investigate the rate-compatible punctured convolutional (RCPC) codes concatenated with hierarchical QAM for designing a cross-layer unequal error protection scheme for H.264 coded sequences. We first divide the H.264 encoded video slices into three priority classes based on their relative importance. We investigate the system constraints and propose an optimization formulation to compute the optimal parameters of the proposed system for the given source significance information. An upper bound to the significance-weighted bit error rate in the proposed system is derived as a function of system parameters, including the code rate and geometry of the constellation. An example is given with design rules for H.264 video communications and 3.5-4 dB PSNR improvement over existing RCPC based techniques for AWGN wireless channels is shown through simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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