In this paper, we focus on the total transmission power minimization problem for downlink beamforming multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems while ensuring each user's QoS requirement. Although the linear integer programming (LIP) solution we formulate provides the performance upper bound of the margin adaptive (MA) optimization problem, it is hard to be implemented in practice due to its high computational complexity. By regarding each user's equivalent channel gain as approximate independent values and using iterative descent method, we present a heuristic MA resource allocation algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm efficiently converges to the local optimum, which is very close to the performance of the optimal LIP solution. Compared with existing space division multiple access (SDMA) OFDM systems with or without adaptive resource allocation, the proposed algorithm achieves significant performance improvement by exploiting the frequency diversity and multi-user diversity in downlink multiple-input single-output (MISO) OFDM systems.
본 논문은 각성상태에 다른 생리신호와 행위신호 및 주관적 평가의 상관관계에 대하여 나타내었다. Nz와 반응시간은 mKSS level 의 변화와 동일한 경향을 나타내는데 반하여 1분당 눈 깜박임 수는 앞의 두 가지 변수와 다른 경향을 나타내었다. 1분당 눈깜박임 수는 mKSS level 1에서 5까지는 낮은 변화율 갖고 mKSS level 7에서는 높은 변화율을 갖는 반면에 mKSS level 9에서는 이와 반대로 변화율이 급격히 감소한다. 피검자들은 서로다른 1분당 눈깜박임 수(EBR)를 가지나 EBR의 변화율은 비슷하였다. 그러므로 EBR의 변화율을 각성판정지표로 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 반응시간 실험 결과로부터mKSS level 5이상부터 작업수행능력이 낮아짐을 알 수 있었고 false positive 와 false negative 가 mKSS level3부터 관찰되었으므로 효과적으로 각성제어를 위하여 mKSS level 3과 5사이에 각성상태를 향상시키기 위한 소리나 향기 등의 자극을 주어야 함을 알 수 있었다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
A fine-mapping method exploiting linkage disequilibrium was used to detect quantitative trait loci (QTL) on the X chromosome affecting milk production, body conformation and productivity traits. The pedigree comprised 22 paternal half-sib families of Black-and-White Holstein bulls in the Netherlands in a grand-daughter design for a total of 955 sons. Twenty-five microsatellite markers were genotyped to construct a linkage map on the chromosome X spanning 170 Haldane cM with an average inter-marker distance of 7.1 cM. A covariance matrix including elements about identical-by-descent probabilities between haplotypes regarding QTL allele effects was incorporated into the animal model, and a restricted maximum-likelihood method was applied for the presence of QTL using the LDVCM program. Significance thresholds were obtained by permuting haplotypes to phenotypes and by using a false discovery rate procedure. Seven QTL responsible for conformation types (teat length, rump width, rear leg set, angularity and fore udder attachment), behavior (temperament) and a mixture of production and health (durable prestation) were detected at the suggestive level. Some QTL affecting teat length, rump width, durable prestation and rear leg set had small numbers of haplotype clusters, which may indicate good classification of alleles for causal genes or markers that are tightly associated with the causal mutation. However, higher maker density is required to better refine the QTL position and to better characterize functionally distinct haplotypes which will provide information to find causal genes for the traits.
Because the wheel of V-belt continuously variable transmission (CVT) system driven by permanent magnet synchronous motor (PMSM) has much unknown nonlinear and time-varying characteristics, the better control performance design for the linear control design is a time consuming job. In order to overcome difficulties for design of the linear controllers, a hybrid recurrent Chebyshev neural network (NN) control system is proposed to control for a PMSM servo-driven V-belt CVT system under the occurrence of the lumped nonlinear load disturbances. The hybrid recurrent Chebyshev NN control system consists of an inspector control, a recurrent Chebyshev NN control with adaptive law and a recouped control. Moreover, the online parameters tuning methodology of adaptive law in the recurrent Chebyshev NN can be derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, the optimal learning rate of the parameters based on discrete-type Lyapunov function is derived to achieve fast convergence. The recurrent Chebyshev NN with fast convergence has the online learning ability to respond to the system's nonlinear and time-varying behaviors. Finally, to show the effectiveness of the proposed control scheme, comparative studies are demonstrated by experimental results.
To obtain good performance of radial basis function (RBF) neural networks, it needs very careful consideration in design. The selection of several parameters such as the number of centers and widths of the radial basis functions must be considered carefully since they critically affect the network's performance. We propose a learning algorithm for growing of complexity of RBF neural networks which is adapted automatically according to the complexity of tasks. The algorithm generates a new basis function based on the errors of network, the percentage of decreasing rate of errors and the nearest distance from input data to the center of hidden unit. The RBF's center is located at the point where the maximum of absolute interference error occurs in the input space. The width is calculated based on the standard deviation of distance between the center and inputs data. The steepest descent method is also applied for adjusting the weights, centers, and widths. To demonstrate the performance of the proposed algorithm, general problem of function estimation is evaluated. The results obtained from the simulation show that the proposed algorithm for RBF neural networks yields good performance in terms of convergence and accuracy compared with those obtained by conventional multilayer feedforward networks.
The objectives of this study were to investigate the effect of fermentation medium on the hydroxyl radical scavenging activity of exopolysaccharides from Inonotus obliquus by response surface methodology (RSM). A two-level fractional factorial design was used to evaluate the effect of different components of the medium. Corn flour, peptone, and $KH_2PO_4$ were important factors significantly affecting hydroxyl radical scavenging activity. These selected variables were subsequently optimized using path of steepest ascent (descent), a central composite design, and response surface analysis. The optimal medium composition was (% w/v): corn flour 5.30, peptone 0.32, $KH_2PO_4$ 0.26, $MgSO_4$ 0.02, and $CaCl_2$ 0.01. Under the optimal condition, the hydroxyl radical scavenging rate (49.4%) was much higher than that using either basal fermentation medium (10.2%) and single variable optimization of fermentation medium (35.5%). The main monosaccharides components of the RSM optimized polysaccharides are rhamnose, arabinose, xylose, mannose, glucose, and galactose with molar proportion at 1.45%, 3.63%, 2.17%, 15.94%, 50.00%, and 26.81%.
본 논문에서는 스텝 크기(step size)를 자동적으로 조절함으로써 빠른 수렴비와 낮은 초과 MSE를 갖는 TS(Tagaki-Sugeno) 퍼지 모델과 ISI에 강하고 위상변화에 둔감한 CMA(constant modulus algorithm)를 접목시킨 새로운 퍼지 확률 기울기(Fuzzy Stochastic Gradient) 알고리즘을 제시하고 비이상적인 전송채널에 의해서 발생한 왜곡을 보상함으로써 수신 측에서 비트 검출 오류를 감소시키기 위하여 국내 지상파 디지털 TV의 표준으로 되어 있는 VSB 방식에 적용 가능한 등화기(equalizer)를 구현하였다.
한국형 달착륙선 개발을 위한 기초연구로 달착륙선 지상시험용 추진시스템의 개발을 진행 중이다. 착륙선의 하강을 위한 추력기는 200 N 급으로 설계유량 100 g/s, 연소실 압력 200 psi, 진공추력 220 N을 목표로 설계/제작 하였다. 연소시험을 위해 LM guide(Linear Motion Guide)를 이용한 추력시험장치를 꾸며 연소시험을 수행하였으며, 그 결과 연소실 압력 210 psi 일 때 유량은 96.1 g/s가 흘렀으며 그에 따른 추력은 약 160 N으로 측정되었다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제43권4호
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pp.214-220
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2017
Maxillary sinus lift for dental implant installation is a well-known and versatile technique; new techniques are presented based on the physiology of intrasinus bone repair. The aim of this review was to determine the status of graftless maxillary sinus lift and analyze its foundations and results. A search was conducted of the literature between 1995 and 2015 in the Medline, ScienceDirect, and SciELO databases using the keywords "maxillary sinus lift," "blood clot," "graftless maxillary sinus augmentation," and "dental implant placement." Ten articles were selected for our analysis of this technique and its results. Despite the limited information, cases that were followed for at least six months and up to four years had a 90% success rate. Published techniques included a lateral window, elevation of the sinus membrane, drilling and dental implant installation, descent of the membrane with variations in the installation of the lateral wall access and suturing. The physiology behind this new bone formation response and the results of the present research were also discussed. We concluded that this is a promising and viable technique under certain inclusion criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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