KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.9
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pp.3043-3067
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2022
With the mobile traffic in the network increases exponentially, multi-access edge computing (MEC) develops rapidly. MEC servers are deployed geo-distribution, which serve many mobile terminals locally to improve users' QoE (Quality of Experience). When the cache space of a MEC server is full, how to replace the cached videos is an important problem. The problem is also called the cache replacement problem, which becomes more complex due to the dynamic video popularity and the varied video sizes. Therefore, we proposed a new cache replacement scheme based on local video popularity and video size to solve the cache replacement problem of MEC servers. First, we built a local video popularity model, which is composed of a popularity rise model and a popularity attenuation model. Furthermore, the popularity attenuation model incorporates a frequency-dependent attenuation model and a frequency-independent attenuation model. Second, we formulated a utility based on local video popularity and video size. Moreover, the weights of local video popularity and video size were quantitatively analyzed by using the information entropy. Finally, we conducted extensive simulation experiments based on the proposed scheme and some compared schemes. The simulation results showed that our proposed scheme performs better than the compared schemes in terms of hit rate, average delay, and server load under different network configurations.
Heidari, Ali;Keikha, Reza;Haghighi, Mohammad Salkhordeh;Hosseinabadi, Hamidreza
Structural Engineering and Mechanics
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v.67
no.3
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pp.311-316
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2018
Vibration of concrete beams reinforced by agglomerated silicon dioxide ($SiO_2$) nanoparticles is studied based on numerical methods. The structure is simulated by Euler-Bernoulli beam model and the Mori-Tanaka model is used for obtaining the effective material properties of the structure. The concrete beam is located in soil medium which is modeled by spring elements. The motion equations are derived based on energy method and Hamilton's principle. Based on exact solution, the frequency of the structure is calculated. The effects of different parameters such as volume percent of $SiO_2$ nanoparticles and agglomeration, soil medium and geometrical parameters of beam are shown on the frequency of system. The results show that with increasing the volume percent of $SiO_2$ nanoparticles, the frequency increases.
This article identifies and addresses current limitations on the use of numerical models for validation and/or calibration of damage detection methodologies that are based on the analysis of the high frequency response of the structure to identify the occurrence of abrupt anomalies. Distributed-plasticity non-linear fiber-based models in combination with experimental data from a full-scale reinforced concrete column test are used to point out current modeling techniques limitations. It was found that the numerical model was capable of reproducing the global and local response of the structure at a wide range of inelastic demands, including the occurrences of rebar ruptures. However, when abrupt sudden damage occurs, like rebar fracture, a high frequency pulse is detected in the accelerations recorded in the structure that the numerical model is incapable of reproducing. Since the occurrence of such pulse is fundamental on the detection of damage, it is proposed to add this effect to the simulated response before it is used for validation purposes.
This paper discusses the measurement of frequency response functions for various dc-dc converters. The frequency domain identification procedure is applied to the measured frequency responses. The identified transfer functions are primarily used in developing behavioral models for dc-dc converters. Distributed power systems are based upon such converters in cascade, parallel and several other configurations. The system level analysis of a complete system becomes complex when the identified transfer functions are of high order. Therefore, a certain technique needs to be applied for order reduction of the identified transfer functions. During the process of order reduction, it has to be ensured that the system retains the dynamics of the full order system. The technique used here is based on the Hankel singular values of a system. A systematic procedure is given to retain the maximum energy states for the reduced order model. A dynamic analysis is performed for behavioral models based on full and reduced order frequency responses. The close agreement of results validates the effectiveness of the model order reduction. Stability is the key design objective for any system designer. Therefore, the measured frequency responses at the interface of the source and load are also used to predict stability of the system.
Choi, Young Ho;Ban, Sung Min;Kim, Kyung-Wha;Kim, Hyung Soon
Phonetics and Speech Sciences
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v.7
no.1
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pp.3-10
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2015
In this paper, different frequency scales in cepstral feature extraction are evaluated for the text-independent speaker recognition. To this end, mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs), linear frequency cepstral coefficients (LFCCs), and bilinear warped frequency cepstral coefficients (BWFCCs) are applied to the speaker recognition experiment. In addition, the spectro-temporal features extracted by the cepstral-time matrix (CTM) are examined as an alternative to the delta and delta-delta features. Experiments on the NIST speaker recognition evaluation (SRE) 2004 task are carried out using the Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) method and the joint factor analysis (JFA) method, both based on the ALIZE 3.0 toolkit. Experimental results using both the methods show that BWFCC with appropriate warping factor yields better performance than MFCC and LFCC. It is also shown that the feature set including the spectro-temporal information based on the CTM outperforms the conventional feature set including the delta and delta-delta features.
When sound waves propagate over long distances in shallow water, measured transmission loss is greater than predicted one using underwater acoustic model with the Rayleigh reflection model due to inhomogeneity of the bottom. Accordingly, the US Navy predicts sound wave propagation by applying the empirical formula-based High Frequency Bottom Loss (HFBL) model. In this study, the measurement and analysis of transmission loss was conducted using mid-frequency (2.3 kHz, 3 kHz) in the shallow water of the East Sea in summer. BELLHOP eigenray tracing output shows that only sound waves with lower grazing angle than the critical angle propagate long distances for several kilometers or more, and the difference between the predicted transmission loss based on the Rayleigh reflection model and the measured transmission loss tend to increase along the propagation range. By comparing the Rayleigh reflection model and the HFBL model at the high grazing angle region, the bottom province, the input value of the HFBL model, is estimated and BELLHOP transmission loss with HFBL model is compared to measured transmission loss. As a result, it agrees well with the measurements of transmission loss.
Ultrasonic attenuation is an important parameter in Quantitative Ultrasound and many algorithms have been proposed to improve estimation accuracy and repeatability for multiple independent estimates. In this work, we propose an improved algorithm for estimating ultrasonic attenuation utilizing the optimal frequency compounding technique based on stochastic noise model. We formulate mathematical compounding equations in the AWGN channel model and solve optimization problems to maximize the signal-to-noise ratio for multiple frequency components. Individual estimates are calculated by the reference phantom method which provides very stable results in uniformly attenuating regions. We also propose the guideline to select frequency ranges of reflected RF signals. Simulation results using numerical phantoms show that the proposed optimal frequency compounding method provides improved accuracy while minimizing estimation bias. The estimation variance is reduced by only 16% for the un-compounding case, whereas it is reduced by 68% for the uniformly compounding case. The frequency range corresponding to the half-power for reflected signals also provides robust and efficient estimation performance.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1478-1482
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2005
Since it is a very issue that figures out a current position of mobile robots, various methods have been proposed until nowadays. This paper proposes the sensor model of RFID(Radio Frequency Identification) and position estimation algorithm for mobile robots. We designed the sensor model of RFID in experimenting repeatedly. The sensor model of RFID in this case is that of stochastics according to sensing rate. Based on this stochastic sensor model, we designed the algorithm which estimates distance and direction of RFID tag. Therefore we made sure that RFID tag is used as landmark.
The paper summarizes the dynamic-based assessment of a reinforced concrete arch bridge, dating back to the 50's. The outlined approach is based on ambient vibration testing, output-only modal identification and updating of the uncertain structural parameters of a finite element model. The Peak Picking and the Enhanced Frequency Domain Decomposition techniques were used to extract the modal parameters from ambient vibration data and a very good agreement in both identified frequencies and mode shapes has been found between the two techniques. In the theoretical study, vibration modes were determined using a 3D Finite Element model of the bridge and the information obtained from the field tests combined with a classic system identification technique provided a linear elastic updated model, accurately fitting the modal parameters of the bridge in its present condition. Hence, the use of output-only modal identification techniques and updating procedures provided a model that could be used to evaluate the overall safety of the tested bridge under the service loads.
Various computational methods for obtaining volatilities for financial time series are reviewed and compared with each other. We reviewed model based GARCH approach as well as the data based method which can essentially be regarded as a smoothing technique applied to the squared data. The method for high frequency data is focused to obtain the realized volatility. A hybrid method is suggested by combining the model based GARCH and the historical volatility which is a data based method. Korea stock prices are analysed to illustrate various computational methods for volatilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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