This research proposes a framework of buffer management for multi-project systems in the critical chain project management (CCPM) method, expressed in the form of max-plus linear (MPL) representation. Since time buffers are inserted in the projects for absorbing uncertainties in task durations and protecting the completion times, the proposed method provides a procedure for frequently surveying the rates of consumed buffers and the rate of elapsed times. Their relation expresses the performance of the projects which is plotted on a chart through the completed processes. The chart presents the current performance of the projects and their interaction, which alerts managers to make necessary decisions at the right time for managing each project and the entire multi-project system. The proposed framework can analyze the complex system readily, and it enables managers to make an effective decision on scheduling. The effectiveness of the framework is demonstrated through a numerical example.
One of the key elements in the emerging, packet-based long term evolution (LTE) cellular systems is the deployment of multiple femtocells for the improvement of coverage and data rate. However, arbitrary overlaps in the coverage of these femtocells make the handover operation more complex and challenging. As the existing handover strategy of LTE systems considers only carrier to interference plus noise ratio (CINR), it often suffers from resource constraints in the target femtocell, thereby leading to handover failure. In this paper, we propose a new efficient, multi-objective handover solution for LTE cellular systems. The proposed solution considers multiple parameters like signal strength and available bandwidth in the selection of the optimal target cell. This results in a significant increase in the handover success rate, thereby reducing the blocking of handover and new sessions. The overall handover process is modeled and analyzed by a three-dimensional Markov chain. The analytical results for the major performance metrics closely resemble the simulation results. The simulation results show that the proposed multi-objective handover offers considerable improvement in the session blocking rates, session queuing delay, handover latency, and goodput during handover.
For the implementation of a RFID system, an anti-collision algorithm is required to identify multiple tags within the range of a RFID Reader. There are two methods of anti-collision algorithms for the identification of multiple tags, conclusive algorithms based on tree and stochastic algorithms based on slotted ALOHA. In this paper, we propose a Dynamic Framed Slotted ALOHA-Slot Congestion(DFSA-SC) Algorithm. The proposed algorithm improves the efficiency of collision resolution. The performance of the proposed DFSA-SC algorithm is showed by simulation. The identification time of the proposed algorithm is shorter than that of the existing DFSA algorithm. Furthermore, when the bit duplication of the tagID is higher, the proposed algorithm is more efficient than Query Tree algorithm.
The QUAL2K has the same basic characteristics as the QUAL2E model, which has been widely used in stream water quality modeling; in QUAL2K, however, various functions are supplemented. The QUAL2Kw model uses a genetic algorithm(GA) for automatic calibration of QUAL2K, and it can search for optimum water quality parameters efficiently using the calculation results of the model. The QUAL2Kw model was applied to the Gangneung Namdaecheon River on the east side of the Korean Peninsula. Because of the effluents from the urban area, the middle and lower parts of the river are more polluted than the upper parts. Moreover, the hydraulic characteristics differ between the lower and upper parts of rivers. Thus, the river reaches were divided into seven parts, auto-calibration for the multiple reaches was performed using the function of the user-defined automatic calibration of the rates worksheets. Because GA parameters affect the optimal solution of the model, the impact of the GA parameters used in QUAL2Kw on the fitness of the model was analyzed. Sensitivity analysis of various factors, such as population size, crossover probability, crossover mode, strategy for mutation and elitism, mutation rate, and reproduction plan, were performed. Using the results of this sensitivity analysis, the optimum GA parameters were selected to achieve the best fitness value.
Germination tests were conducted to determine the practical concentration levels at which plants can reproduce naturally during the phytoremediation of soils contaminated with a high concentration of petroleum hydrocarbons and heavy metals. The effects of humic acids on plant growth and soil physicochemical properties were also investigated. The results show that phytoremediation can be applied in soils contaminated by multiple contaminants at the former soil contamination potential level of Korean soil quality standards considering successful natural reproduction. It was observed that germination rates of Helianthus annuus and Festuca arundinacea were high after all treatments, and transplantation was more appropriate for Phragmites communis in phytoremediation. Humic acids had a positive effect on the growth of both aboveground and belowground biomass of herbaceous plants. Growth inhibition by multiple contaminants is more severe in the case of aboveground biomass. Germination and growth tests suggest that Helianthus annuus is a suitable phytoremediation plant for soils contaminated with a high concentration of petroleum hydrocarbons and heavy metals. The addition of humic acids also caused changes in the physicochemical properties of contaminated soils. An increase in the carbon and nitrogen content due to the addition of humic acids and a correlation between cation exchange capacity(CEC) and the organic matter content were observed.
The rapid proliferation of in-home and office information applications and services is driving the need for new wireless technologies enabling wideband short range multimedia communications. Due to the growing demand for higher quality media and faster wireless connections, several IEEE standardization groups are considering very high data rate alternatives physical layer(s) for Wireless Personal Area Network (WPAN). The Ultra Wide Band (UWB) multiple access technology based on very narrow pulse transmission, is one viable candidate for these applications providing very high bit rates services, low power consumption and accurate positioning capability. In this paper we provide a methodology to evaluate the UWB system BER performance in UWB wireless fading networks with power controlled UWB devices are considered. Results can be used to analyze the performance of a given network topology and to provide useful design ideas for an UWB home sensor network.
Pazhayakandathil, Sindhu;Sukumaran, Deepak Kayiparambil;Koodamannu, Abdul Hameed
ETRI Journal
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v.41
no.5
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pp.626-636
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2019
A novel algorithm for joint user selection and optimal power allocation for Stackelberg game-based revenue maximization in a downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) network is proposed in this study. The condition for the existence of optimal solution is derived by assuming perfect channel state information (CSI) at the transmitter. The Lagrange multiplier method is used to convert the revenue maximization problem into a set of quadratic equations that are reduced to a regular chain of expressions. The optimal solution is obtained via a univariate iterative procedure. A simple algorithm for joint optimal user selection and power calculation is presented and exhibits extremely low complexity. Furthermore, an outage analysis is presented to evaluate the performance degradation when perfect CSI is not available. The simulation results indicate that at 5-dB signal-to-noise ratio (SNR), revenue of the base station improves by at least 15.2% for the proposed algorithm when compared to suboptimal schemes. Other performance metrics of NOMA, such as individual user-rates, fairness index, and outage probability, approach near-optimal values at moderate to high SNRs.
In this paper, the simple way to evaluate the value of the activation energy for the overall rate of free radical polymerization by using DSC thermograms was studied using free radical polymerization or butylacrylate as a model. Activation ehergies were determined at heating rates of 1, 2, 5, and $10^{\circ}C/min$ by applying the multiple scanning-rate methods of Kissinger, Osawa, and half-width methods as well as the single rate method of Barrett. The value of the overall activation energy measured was closely matched with the values calculated from individual data. This work also demonstrated that the use of the isoconversional method was a simple and effective way to estimate the activation energy for the overall free radical polymerization.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.2
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pp.106-110
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2021
In this study, the main factors affecting the number of passengers and cargo volume transported by air between Korea, China and Japan over the past 20 years are to be identified. For the analysis, data from three countries' GDP and per capita as well as exchange rates and international oil prices were used, and OLS multiple regression analysis and fixed effect analysis were performed. As a result of the analysis, both the number of passengers and cargo volume transported by air showed a negative (-) direction for GDP, which represents the country's economic power, and a positive (+) direction, for per capita GDP, which represents income level. And the increase in the exchange rate between China and Japan acted in a positive (+) direction on the increase in the number of passengers, and the effect of oil prices was found to be limited.
Humberto, Villalta;Min gi, Lee;Yoon Hee, Jo;Kwang Sik, Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.85-96
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2023
The number of traffic accidents caused by wet or icy road surface conditions is on the rise every year. Car crashes in such bad road conditions can increase fatalities and serious injuries. Historical data (from the year 2016 to the year 2020) on weather-related traffic accidents show that the fatality rates are fairly high in Korea. This requires accurate prediction and identification of hazardous road conditions. In this study, a forecasting model is developed to predict the chances of traffic accidents that can occur on roads affected by weather and road surface conditions. Multiple deep learning algorithms taking into account AlexNet and 2D-CNN are employed. Data on orthophoto images, automatic weather systems, automated synoptic observing systems, and road surfaces are used for training and testing purposes. The orthophotos images are pre-processed before using them as input data for the modeling process. The procedure involves image segmentation techniques as well as the Z-Curve index. Results indicate that there is an acceptable performance of prediction such as 65% for dry, 46% for moist, and 33% for wet road conditions. The overall accuracy of the model is 53%. The findings of the study may contribute to developing comprehensive measures for enhancing road safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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