Both EPCglobal Generation-2 (Gen2) for passive RFID systems and Intelleflex for semi-passive RFID systems use probabilistic slotted ALOHA with Q algorithm, which is a kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA), as the tag anti-collision algorithm. A better tag anti-collision algorithm can reduce collisions so as to increase the efficiency of tag identification. In this paper, we introduce and analyze the estimation methods of the number of slots and tags for DFSA. To increase the efficiency of tag identification, we propose two new tag anti-collision algorithms, which are Chebyshev's inequality (CHI) algorithm and hybrid Q algorithm, and compare them with the conventional Q algorithm and adaptive adjustable framed Q (AAFQ) algorithm, which is mentioned in Part I. The simulation results show that AAFQ performs the best in Gen2 scenario. However, in Intelleflex scenario the proposed hybrid Q algorithm is the best. That is, hybrid Q provides the minimum identification time, shows the more consistent collision ratio, and maximizes throughput and system efficiency in Intelleflex scenario.
In this study, we individualize the clauses to sort out the troubled ones, draw up a interrelation model in order to visually organize the relations, and finally, suggest the desirable application idea. The interrelation model suggested in this study has been made based on the matrix method. On this matrix, we arranged the environmental factors on horizontal and vertical axis, and when we describe the relation of each factors, we set the horizontal axis as the base and divided the content into three grades : Fine, Medium, and Poor. In addition to that, we expressed those three grades into numerical value like 3 points for Level Fine, 2 points for Level Medium, and 1 point for Level Poor and then, we converted this numerical values into index numbers. We could classify the index numbers such as AS, PS, Q-index, P-index. AS is an index numerically shows the degree of giving environmental effect, PS is an index numerically shows the degree of receiving environmental effect, Q-index is an index shows the aggravate degree, and P-index shows the relation degree. The Q/P-index with large numbers has considerable effect on the environmental system, while the small numbered Q/P-index barely effect on the environmental system. Moreover, we classified the environmental factors into 5 levels(I~V) according to the relations between the Q-index and P-index. Level I is less affected by the environment and has more giving effect, while Level V is more sensitively affected by the environment and has more receiving effect, which we considered important. Therefore, we could come up with the result that if we consider the each level of factors when we evaluate the EIA, the result would be far more accurate and reliable since it contains mutual relation aspect of EIA. The suggested interrelation model in this thesis is presentable as one of those scoping system. We highly believe the need of scoping system in EIA and suggest the interrelation model as the alternative idea for scoping system.
We present a concept of negative definite functions on a commutative normal hypercomplex system $L_1$(Q, $m$) with basis unity. Negative definite functions were studied in [5] and [4] for commutative groups and semigroups respectively. The definition of such functions on Q is a natural generalization of that defined on a commutative hypergroups.
Purpose : The objective of this study was to provide information about the need and perception of continuing education(CE) according to gender in physical therapists. This study also aimed to provide basic data for the improvement of quality of the CE program with physical therapists. Methods : The study analyzed basic data from Korea Physical Therapy Association regarding the 350 physical therapists in Gwangju metropolitan city (Male; 102, female; 248). The questionnaire consisted of 3 categories: general characteristics, need of CE, and perception. For need of CE and perception, it assessed using a 5-point Likert scale. Data were analyzed using frequency analysis, and simple regression analysis using dummy variable. Results : The need of CE showed a weak positive correlation in the only the pediatric physical therapy according to gender in physical therapists (R2=.012) (p<.05). Both male and female physical therapists had the highest need in the musculoskeletal system, followed by nervous system. The perception of CE were not significantly correlated according to gender in physical therapists (p>.05). Both male and female physical therapists were high on the cyber-CE (Q4) and on the need for CE (Q1, Q2, Q3). Whereas, a lower score was found in category that CE helped in the performance of the work (Q6, Q7, Q8). Conclusion : In this study, there was little or no significant correlation between need and perception of CE according to gender in physical therapists. Both male and female physical therapists recognize the need for CE, whereas they are less satisfied the efforts of CE in the performance of the work. Therefore, improvement of CE through various programs should be made to enhance the perception of CE.
Shinkafi, Nasir A.;Bello, Lawal M.;Shu'aibu, Dahiru S.;Mitchell, Paul D.
ETRI Journal
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제43권5호
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pp.787-798
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2021
This paper applies learning automata to improve the performance of a Q-learning based random access channel (QL-RACH) scheme in a cellular machine-to-machine (M2M) communication system. A prioritized learning automata QL-RACH (PLA-QL-RACH) access scheme is proposed. The scheme employs a prioritized learning automata technique to improve the throughput performance by minimizing the level of interaction and collision of M2M devices with human-to-human devices sharing the RACH of a cellular system. In addition, this scheme eliminates the excessive punishment suffered by the M2M devices by controlling the administration of a penalty. Simulation results show that the proposed PLA-QL-RACH scheme improves the RACH throughput by approximately 82% and reduces access delay by 79% with faster learning convergence when compared with QL-RACH.
Reports of constitutional ring chromosome 22, r(22) are rare. Individuals with r(22) present similar features as those with the 22q13 deletion syndrome. The instability in the ring chromosome contributes to the development of variable phenotypes. Central nervous system (CNS) atypical teratoid rhabdoid tumors (ATRTs) are rare, highly malignant tumors, primarily occurring in young children below 3 years of age. The majority of ATRT cases display genetic alterations of SMARCB1 (INI1/hSNF5 ), a tumor suppressor gene located on 22q11.2. The coexistence of a CNS ATRT in a child with a r(22) is rare. We present a case of a 4-month-old boy with 46,XY,r(22)(p13q13.3), generalized hypotonia and delayed development. High-resolution microarray analysis revealed a 3.5-Mb deletion at 22q13.31q13.33. At 11 months, the patient had an ATRT ($5.6cm{\times}5.0cm{\times}7.6cm$) in the cerebellar vermis, which was detected in the brain via magnetic resonance imaging.
A doubly-fed induction generator(DFIG) system has been widely used in the modem wind turbines due to variable-speed operation, high efficiency and small converter size. It is well known that an inter-turn fault of a generator is very difficult to be detected. The DFIG system uses a wound rotor induction machine so that the magnetizing current of the generator can be fed from both the stator and the rotor. This paper proposes a protection algorithm for a DFIG using the d-q equivalent circuit in the time domain. In the case of a DFIG, the voltages and currents of the rotor side as well as the voltages and currents of the stator are available. The proposed algorithm estimates the instantaneous(i.e., converted into the stationary frame) induced voltages from the rotor and the stator sides. If the difference between the two estimated induced voltages exceeds the threshold, the proposed algorithm detects the inter-turn fault. The algorithm can detect a inter-turn fault of a winding. The performance of the proposed algorithm is validated using a PSCAD/EMTDC simulator under inter-turn fault conditions and normal operating conditions such as an external fault and the change of the wind speed.
LNG선의 건조 동향을 보면 2003년을 기점으로 하여 기하급수적으로 증가하기 시작 하였으며, 2008년을 기점으로 하여 그 건조량은 감소하는 추세이나 건조 선박 중 많은 부분이 재액화 시스템이 장착된 대형 LNG선박으로 대형 LNG선은 216K급의 Q-Flex급, 260K급의 Q-Max급이 주를 이루고 있다. 이러한 LNG선박의 대형화는 LNG선의 화물창 보온 설계 기준인 BOR(Boil Off Rate) 0.15%를 기준해서 상대적으로 많은 양의 BOG가 발생하게 되었으며 선박의 주 추진기관의 연료로 사용 하더라도 잉여 가스가 남게 되어 화물탱크의 압력상승을 막기 위해서는 BOG를 재 액화하여 화물탱크로 반송하거나 소각하는 방법 등으로 처리하지 않으면 안 되게 되었다. 이러한 이유로 인하여 206K(206,000m3)급 이상의 대형 LNG 선박에서는 필수적으로 LNG 재액화 시스템을 탑재하도록 설계를 하게 된다. 본 연구에서는 현재 개발 되어 운항선에 적용되고 있는 여러 가지 LNG 재액화 시스템의 사이클 성능을 동일한 기기 조건하에서 해석함으로써 각각의 장단점을 비교하여 LNG선박의 설계 및 운항 시 재 액화 시스템의 최적화 방안을 제시하고자 한다.
We have performed batch chromatography experiments to calculate parameters which are used to design SMB chromatography system. Isotherms of S- and R-ketoprofen enantiomers were gained from small amount loading experiments in a column, and flow rate of four zones of SMB chromatography were calculated using mass balance equations. As a results, diameter and length of columns were 10mm and 600mm, and flow rate of each zone were as follows; $Q_{Feed}$=1.00ml/min ,$Q_{Elu}$=2.81ml/min ,$Q_{Raf}$=1.81ml/min ,$Q_{Ext}$=2.00ml/min , and $Q_{Rec}^{TMB}$=10.75ml/min , From the Darcy's equation, the pressure drop in whole columns of SMB chromatography was 128bar.
자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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