This paper investigates the complex permittivity of foam materials using the rectangular waveguide. The transmission coefficients of materials inserted in the waveguide are measured with a network analyzer and calculated from the equivalent transmission line model. We use the trial and error method in the acquisition of the complex permittivity.
Since conventional mobile robot control with one module has limitation to solve complex problems, there have been a variety of works on combining multiple modules for solving them. Recently, many researchers attempt to develop mobile robot controllers using artificial life techniques. In this paper, we develop a mobile robot controller using cellular automata based neural networks, where complex tasks are divided to simple sub-tasks and optimal neural structure of each sub-task is explored by genetic algorithm. Neural network modules are combined dynamically using the action selection mechanism, where basic behavior modules compete each other by inhibition and cooperation. Khepera mobile robot simulator is used to verify the proposed model. Experimental results show that complex behaviors emerge from the combination of low-level behavior modules.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.236-240
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2022
The main purpose of the study is to analyze the key aspects of state regulation of the hotel and restaurant complex in the system of tourism development and the national economy. The effectiveness of the regulation of the hotel and restaurant complex in the system of development of tourism and the national economy largely depends on the presence of an effective central executive body that would take care of the problems of the development of the industry, the quality and perfection of legal support, a strategic view of programming the development of the industry within the state and regions, as well as administrative mechanisms of public administration, which fully ensure control over the activities of economic entities and the quality of the services they provide. Based on the results of the study, key aspects of state regulation of the hotel and restaurant complex in the system of tourism development and the national economy were identified.
본 논문에서는 릴레이 기반 무선 통신 환경에서 기존의 CFNC (Complex Field Network Coding) 기법 적용 시 발생하는 문제점들을 개선하는 방안을 제시한다. CFNC 기법은 간단한 복소 덧셈 및 뺄셈 연산을 통해 상 하향 링크 신호 교환에 요구되는 시간 구간을 최소화함으로써 전송 효율을 극대화하는 장점을 가진다. 그러나, 기존의 CFNC 기법은 릴레이에서의 ML (Maximum Likelihood) 판정 과정에서 큰 폭의 성능 열화가 발생하는 단점이 있다. 또한, CFNC 기법 적용 시 릴레이의 수신 신호에 다중 주파수 오프셋이 발생함에 따라 릴레이의 미세 주파수 오프셋 추정 성능이 열화 되는 한편, 주파수 오프셋 보상 이후에도 잔류 주파수 오프셋으로 인한 성능 열화가 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상향 링크의 송신 다이버시티를 이용함으로써 정확도를 개선 가능한 새로운 ML 판정 기법 및 다중 주파수 오프셋 환경에서 적용 가능한 새로운 미세 주파수 오프셋 추정, 보상 기법을 제안한다. 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 기법들이 CFNC 기법 적용 시 발생하는 문제점들을 효과적으로 개선 가능함을 입증한다.
본 논문에서는 복잡계 네트워크 이론에 기반하여 무선 애드혹 네트워크를 분석하고 네트워크 토폴로지를 구성하는 방법에 관하여 제안한다. 본 논문에서는 기존의 복잡계 네트워크 연구가 무선 통신 채널의 특성을 정확히 반영하지 못한 부분을 개선하였으며, 랜덤 그래프 이론을 무선 통신 환경을 고려하여 확장하였다. 주요 결과로서 복잡계 네트워크 이론에 기반한 네트워크 토폴로지 구성이 전체 애드혹 네트워크 성능에 미치는 영향을 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
Small size real-time ECG signal analysis function by QRS-complex detection was put into sensor nodes. Wireless sensor nodes attached on the patient’s body transmit ECG data continuously in normal u-healthcare system. So there are heavy communication traffics between sensor nodes and gateways. New developed platform for real-time analysis of ECG signals on sensor node can be used as an advanced diagnosis and alarming system for healthcare. Sensor node does not need to transmit ECG data all the time in wireless sensor network and to server PC via gateway. When sensor node detects suspicion or abnormality in ECG, then the ECG data in the network was transmitted to the server PC for further powerful analysis. This system can reduce data packet overload and save some power in wireless sensor network. It can also increase the server performance.
석유화학단지내에서 석유화학공장과 정유공장과 같은 산업현장에서는 상당량의 수소가 부산물로 발생되고 있으나, 이는 대부분 자체적으로 연료로 사용되고 있다. 그러나 연료로 사용되는 상당량의 수소를 에너지원의 원료나 기타 공정의 원료로 재활용할 경우, 현재보다 수소의 가치를 높여서 사용할 수 있다. 본 연구에서는 석유화학단지내 공장간 수소 재활용 네트워크를 설계하였다. 수소 핀치 분석을 통하여 교환망 구성에 필요한 최소의 수소 요구 및 정제량을 파악하고, 네트워크 구성에 필요한 비용과 기타 제약 조건으로 최적화 문제를 구성하여 공급처(source)와 수요처(sink) 공장간에 최적으로 수소를 재활용하기 위한 네트워크를 설계하였다.
Weighted network link prediction is a challenge issue in complex network analysis. Unsupervised methods based on local structure are widely used to handle the predictive task. However, the results are still far from satisfied as major literatures neglect two important points: common neighbors produce different influence on potential links; weighted values associated with links in local structure are also different. In this paper, we adapt an effective link prediction model-local naive Bayes model into a weighted scenario to address this issue. Correspondingly, we propose a weighted local naive Bayes (WLNB) probabilistic link prediction framework. The main contribution here is that a weighted cluster coefficient has been incorporated, allowing our model to inference the weighted contribution in the predicting stage. In addition, WLNB can extensively be applied to several classic similarity metrics. We evaluate WLNB on different kinds of real-world weighted datasets. Experimental results show that our proposed approach performs better (by AUC and Prec) than several alternative methods for link prediction in weighted complex networks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3602-3620
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2016
Dynamic topology is one of the main influence factors on network performability. However, it was always ignored by the traditional network performability assessment methods when analyzing large-scale mobile ad hoc networks (MANETs) because of the state explosion problem. In this paper, we address this problem from the perspective of complex network. A two-layer hierarchical modeling approach is proposed for MANETs performability assessment, which can take both the dynamic topology and multi-state nodes into consideration. The lower level is described by Markov reward chains (MRC) to capture the multiple states of the nodes. The upper level is modeled as a small-world network to capture the characteristic path length based on different mobility and propagation models. The hierarchical model can promote the MRC of nodes into a state matrix of the whole network, which can avoid the state explosion in large-scale networks assessment from the perspective of complex network. Through the contrast experiments with OPNET simulation based on specific cases, the method proposed in this paper shows satisfactory performance on accuracy and efficiency.
ZnO deposition parameters are not independent and have a nonlinear and complex property. To propose a method that could verify and predict the relations of process variables, neural network was used. At first, ZnO thin films were deposited by using RF magnetron sputtering process with various conditions. Si, GaAs, and Glass were used as substrates. The temperature, work pressure, and RF power of the substrate were $50\sim500^{\circ}C$, 15 mTorr, and $180\sim210W$, respectively : the purity of the target was ZnO 4 N. Structural properties of ZnO thin films were estimated by using XRD (0002) peak intensity. The structure of neural network was a form of 4-7-1 that have one hidden layer. In training a network, learning rate and momentum were selected as 0.2, 0.6 respectively. A backpropagation neural network were performed with XRD (0002) peak data. After training a network, the temperature of substrate was evaluated as the most important parameter by sensitivity analysis and response surface. As a result, neural network could capture nonlinear and complex relationships between process parameters and predict structural properties of ZnO thin films with a limited set of experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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