As the conventional silicon metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) approaches its scaling limits, quantum mechanical effects are expected to become more and more important. Accurate quantum transport simulators are required to explore the essential device physics as a design aid. However, because of the complexity of the analysis, it has been necessary to simulate the quantum mechanical model with high speed and accuracy. In this paper, the modeling of double gate MOSFET based on an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is presented. The ANFIS model reduces the computational time while keeping the accuracy of physics-based models, like non-equilibrium Green's function formalism. Finally, we import the ANFIS model into the circuit simulator software as a subcircuit. The results show that the compact model based on ANFIS is an efficient tool for the simulation of nanoscale circuits.
자율 주행 자동차의 기능 개발 및 시뮬레이션을 보다 효과적으로 수행하기 위해 AUTOSAR Adaptive Platform 과 ROS2 간의 통신을 가능하게 하는 데이터 변환 아키텍처를 제안한다. AUTOSAR Adaptive Platform 의 SOME/IP 와 TCP/UDP layer 사이에 Transport Gateway 를 구축해 SOME/IP 와 ROS2 의 DDS 프로토콜 간의 데이터 변환 로직을 구현한다. 두 통신 프로토콜 간의 상호 운용성을 검증하여 AUTOSAR AP 와 ROS2 시스템의 통합을 통해 자율 주행 자동차의 기능 개발 및 시뮬레이션을 보다 효과적으로 수행할 수 있음을 보인다.
A pressure-based, unstructured finite volume method has been applied to couple the chemical kinetics and fluid dynamics and to capture effectively and accurately the steep gradient flame field. The pressure-velocity coupling is handled by two methodologies including the pressure-correction algorithm and the projection scheme. A stiff, operator-split projection scheme for the detailed nonequilibrium chemistry has been employed to treat the stiff reaction source terms. The conservative form of the governing equations are integrated over a cell-centered control volume with collocated storage for all transport variables. Computations using detailed chemistry and variable transport properties were performed for two laminar reacting flows: a counterflow hydrogen-air diffusion flame and a lifted methane-air triple flame. Numerical results favorably agree with measurements in terms of the detailed flame structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.12
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pp.5981-5997
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2017
Advanced Television Systems Committee (ATSC) produced ATSC 2.0 standard, which has been used for a HD/SD digital broadcasting service with MPEG-2 Transport Stream (TS) as a delivery protocol. Recently, users might want to consume multimedia services without being constrained by transport network. However, MPEG-2 TS is not suitable protocol for IP network. Thus, ATSC has enacted ATSC 3.0 standard, which is designed for a hybrid service through a conversion of both broadcasting and broadband channels. The ATSC 3.0 specifies delivery protocols as MPEG Media Transport (MMT) for a broadcasting environment and Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) for a broadband. However, it seems difficult to combine broadcast and broadband for hybrid broadcasting, and it is difficult to synchronize media data between MMT and DASH. This paper suggests various new service scenarios to be brought up by a hybrid broadcasting, ATSC 3.0, and also proposes a stable mechanism for switching contents between different delivery protocols such as MMT and DASH.
In this study soft computing techniques including, Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) were investigated for the prediction of Cr(VI) transport efficiency by novel Polymer Inclusion Membranes (PIMs). Transport experiments carried out by varying parameters such as time, film thickness, carrier type, carier rate, plasticizer type, and plasticizer rate. The predictive performance of ANN and ANFIS model was evaluated by using statistical performance criteria such as Root Mean Standard Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Coefficient of Determination (R2). Moreover, Sensitivity Analysis (SA) was carried out to investigate the effect of each input on PIMs Cr(VI) removal efficiency. The proposed ANN model presented reliable and valid results, followed by ANFIS model results. RMSE and MAE values were 0.00556, 0.00163 for ANN and 0.00924, 0.00493 for ANFIS model in the prediction of Cr(VI) removal efficiency on testing data sets. The R2 values were 0.973 and 0.867 on testing data sets by ANN and ANFIS, respectively. Results show that the ANN-based prediction model performed better than ANFIS. SA demonstrated that time; film thickness; carrier type and plasticizer type are major operating parameters having 33.61%, 26.85%, 21.07% and 8.917% contribution, respectively.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.9
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pp.813-821
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2000
In this paper, we developed modeling of tension and speed dynamics for a two-drum winder in a three span continuous web transport system which had not been previously. Dynamic modeling of the time-varying nonlinear system was derived by considering the effect of the radii and mass moment of inertia in the unwinder and the two-drum winder through winding up the web. After linearizing it, we designed with a variable-gain a PID controller for tension control and a PI controller for speed. Simulation is carried out with the variation of radii and moment of inertia at high speed for the proposed tension control system with the two-drum winder and the variavle-gain a PID controller. Results show good performance of tension control during the speed change speed at a start-up and stop.
Nowadays, with the advancement of computers, computer simulation linked with VR (Virtual Reality) technology has become a useful method for designing the automotive driving system. In this paper, the VR simulation system was developed to investigate the driving performances of the ASV (Advanced Safety Vehicle) equipped with an ACC (Adaptive Cruise Control) system. For this purpose, VR environment which generates visual and sound information of the vehicle, road, facilities, and terrain was organized for the realistic driving situation. Mathematical models of vehicle dynamic analysis, which includes the ACC algorithm, have been constructed for computer simulation. The ACC algorithm modulates the throttle and the brake functions of vehicles to regulate their speeds so that the vehicles can keep proper spacing. Also, the real-time simulation algorithm synchronizes vehicle dynamics simulation with VR rendering. With the developed VR simulation system, several scenarios are applied to evaluate the adaptive cruise controlled vehicle for various driving situations.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.3
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pp.53-64
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2013
The car-following model is one of core models in Advanced Vehicle & Highway Systems (AVHS). The car-following model has been developed in aspects such as human factor and reduction error rates. However, the consideration of safety depending on weather condition has not been completed yet. In this paper, therefore, changes of driving condition for car-following due to different road condition were dealt with, and optimal safety distance corresponding to road condition such as dry, wet and snowy were computed. The GMIT(GM Model with Instantaneous T) model was picked over for simulation of adaptive cruise control applied the suggested optimal safety distance. As the results, the 1.7 times longer safety distance was required for wet road condition than dry road condition, and the 5.6 times longer safety distance was required for snowy road condition.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.1
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pp.28-42
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2013
Personal Rapid Transit(PRT) is a new unmanned transportation system using electricity. The purpose of the PRT is relieving the congestion of city traffic and connecting between inner city and airport, high-speed railroad. PRT requires to develop devices for the guarantee of safety and reliability. PRT as the mean of rail transportation must be equipped with control system for front rail sensing. Ultra Wide Band(UWB) radar system is suitable for PRT's detection because it has the advantage of low power consumption, low interference and high resolution. In this paper, an improved adaptive Constant False Alarm Rate(CFAR) algorithm is proposed and studied in various noise environments. The proposed algorithm improves performance in various noise environments compared to the Mean Level CFAR algorithms and other adaptive CFAR algorithms.
In this paper, we propose an effective network-adaptive ARQ based error control scheme to provide video streaming services through IP networks where packet error usually occurs. If time delay and feedback channel are allowed, client can request server to retransmit lost packets through IP networks. However, if retransmission is unconditionally requested without considering network condition and number of simultaneous feedback messages, retransmitted packets may not arrive in a timely manner so that decoding may not occur. In the proposed ARQ, a client conditionally requests retransmission based on assumed network condition, and it further determines valid retransmission time so that effective ARQ can be applied. In order to verify the performance of the proposed adaptive ARQ based error control, NIST-Net is used to emulate packet-loss network environment. It is shown by simulations that the proposed scheme provides noticeable error resilience with significantly reduced traffics required for ARQ.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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