Admission control is one of the most important congestion control mechanism to be executed at the call set up phase by regulating traffic into a network in a preventive way. An efficient QOS evaluation or bandwidth estimation method is required for call admission to be decided in real time. In this paper, we spropose a computtionally simple approximation method of estimating cell loss probability and mean cell delay for admission control of both delay sensitive and loss sensitive calls. Mixed input queueing system, where a new call combines with the existing traffic, is used as a queueing model for QOS estimation. Also traffic parameters are suggested to characterize both a new call and existing traffic. Aggregate traffic is approximated by a renewal process with these traffic parameters and then mean delay and cell loss probability are detemined using appropriate approximation formulas. The accuracy of this approximation approach is examined by comparing their results with exact analysis or simulation results of vrious mixed unput queueing systems. Based on this QOS estimation method, call admission control scheme which is traffic independent and computable in yeal time are proposed.
Many practical engineering problems are associated with nonlinear systems subjected to nonstationary random excitations. Equivalent linearization methods are commonly used to seek for approximate solutions to this kind of problems. Compared to various approaches developed in the frequency and mixed time-frequency domains, though directly solving the system equation of motion in the time domain would improve computation efficiency, only limited studies are available. Considering the fact that the orthogonal functions have been widely used to effectively improve the accuracy of the approximated responses and reduce the computational cost in various engineering applications, an orthogonal-function-based equivalent linearization method in the time domain has been proposed in the current paper for nonlinear systems subjected to nonstationary random excitations. In the numerical examples, the proposed approach is applied to a SDOF system with a set-up spring and a SDOF Duffing oscillator subjected to stationary and nonstationary excitations. In addition, its applicability to nonlinear MDOF systems is examined by a 3DOF Duffing system subjected to nonstationary excitation. Results show that the proposed method can accurately predict the nonlinear system response and the formulation of the proposed approach allows it to be capable of handling any general type of nonstationary random excitations, such as the seismic load.
Moattar, Mohammad Hossein;Homayounpour, Mohammad Mehdi
ETRI Journal
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제33권5호
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pp.741-751
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2011
This paper focuses on online speaker tracking for telephone conversations and broadcast news. Since the online applicability imposes some limitations on the tracking strategy, such as data insufficiency, a reliable approach should be applied to compensate for this shortage. In this framework, a set of reference speaker models are used as side information to facilitate online tracking. To improve the indexing accuracy, adaptation approaches in eigenvoice decomposition space are proposed in this paper. We believe that the eigenvoice adaptation techniques would help to embed the speaker space in the models and hence enrich the generality of the selected speaker models. Also, an index structure of the reference models is proposed to speed up the search in the model space. The proposed framework is evaluated on 2002 Rich Transcription Broadcast News and Conversational Telephone Speech corpus as well as a synthetic dataset. The indexing errors of the proposed framework on telephone conversations, broadcast news, and synthetic dataset are 8.77%, 9.36%, and 12.4%, respectively. Using the index tree structure approach, the run time of the proposed framework is improved by 22%.
멀티미디어 시대의 도래와 함께 영상 정보의 관리는 중요한 분야로 자리 잡았고, 이러한 영상 정보의 체계적인 관리에 효과적인 내용기반 영상 검색 시스템이 등장하였다. 본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방식의 단점인 공간 정보의 부재로 인한 문제점을 특징들의 영역을 할당하여 보완하고, 질감 정보와 모양 정보를 추가하여 정확율을 높인다. 또한 기존의 다중 특징을 사용하는 방법들은 가중치를 수동으로 설정하여 검색 과정이 복잡한 단점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 퍼지 적분 가중치 할당 유사도 비교 방법으로 보완하여 가중치를 자동으로 설정하게 한다. 컬러 영상1,000개에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 기존의 방법보다. 정확율과 재현율의 측면에서 보다 우수함을 보인다.
$CO_2$ uptake of vegetation is one of the important variables in order to estimate photosynthetic activity, plant growth and carbon budget estimations. The objective of this research was to develop a new estimation method of $CO_2$ uptake of vegetation based on airborne hyperspectral remote sensing measurements in combination with a photosynthetic rate curve model. In this study, a compact airborne spectrographic imager (CASI) was used to obtain image over a field that had been set up to study the $CO_2$ uptake of corn on August 7, 2002. Also, a field survey was conducted concurrently with the CASI overpass. As a field survey, chlorophyll a content, photosynthetic rate curve, Leaf area, dry biomass and light condition were measured. The developed estimation method for $CO_2$ uptake consists of three major parts: a linear mixture model, an enhanced big leaf model and a photosynthetic rate curve model. The Accuracy of this scheme indicates that $CO_2$ uptake of vegetation could be estimated by using airborne hyperspectral remote sensing data in combination with a physiological model.
In this study, a measurement method of double ball-bar is proposed to measure the geometric errors of an ultra-precision roll mold machine tool. A volumetric error model of the machine tool is established to investigate the effects of the geometric errors to a radius error and a cylindricity of the roll mold. A measurement path is suggested for the geometric errors, and a ball-bar equation is derived to represent the relation between the geometric errors and a measured data of the double ball-bar. Set-up errors, which are inevitable at the double ball-bar installation, also are analyzed and are removed mathematically for the measurement accuracy. In addition, standard uncertainty of the measured geometric errors is analyzed to determine the experimental condition. Finally, the proposed method is tested and verified through simulation.
Wang Hak-Min;Choi Kap-Seung;Kang Il-Hwan;Kim Hyung-Man;Erickson Paul A.
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권6호
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pp.864-873
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2006
As fuel cells approach commercialization, hydrogen production becomes a critical step in the overall energy conversion pathway. Reforming is a process that produces a hydrogen-rich gas from hydrocarbon fuels. Hydrogen production via autothermal reforming (ATR) is particularly attractive for applications that demand a quick start-up and response time in a compact size. However, further research is required to optimize the performance of autothermal reformers and accurate models of reactor performance must be developed and validated. The design includes the requirement of accommodating a wide range of experimental set ups. Factors considered in the design of the reformer are capability to use multiple fuels, ability to vary stoichiometry, precise temperature and pressure control, implementation of enhancement methods, capability to implement variable catalyst positions and catalyst arrangement, ability to monitor and change reactant mixing, and proper implementation of data acquisition. A model of the system was first developed in order to calculate flowrates, heating, space velocity, and other important parameters needed to select the hardware that comprises the reformer. Predicted performance will be compared to actual data once the reformer construction is completed. This comparison will quantify the accuracy of the model and should point to areas where further model development is required. The end result will be a research tool that allows engineers to optimize hydrogen production via autothermal reformation.
Extended Kalman Filter(EKF) is used to estimate friction and spring characteristics on the swash plate of a variable displacement pump. In earlier studies, the feasibility of the approach was established using simulation studies to establish limits of accuracy for the EKF approach when it was applied to an ideal situation. In this study, the EKF is applied to an experimental system and the issue of re liability in estimation of certain pump parameters is addressed. In addition, an approach to assign values to accommodate convergence of the EKF is considered. A special experimental system was set up to facilitate the measurement of certain states to enhance the EKF approach. Estimated parameters show ed some scatter about a specified operating point but in general, were reasonably repeatable. The study also showed that changes in the system parameters could be accurately tracked.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4204-4222
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2015
Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.
A real-time image georeferencing system requires all inputs to be determined in real-time. The intrinsic camera parameters can be identified in advance from a camera calibration process while other control information can be derived instantaneously from real-time GPS/INS data. The bottleneck process is tie point acquisition since manual operations will be definitely obstacles for real-time system while the existing extraction methods are not fast enough. In this paper, we present a fast-and-automated image matching technique based on the KLT tracker to obtain a set of tie-points in real-time. The proposed work accelerates the KLT tracker by supplying the initial guessed tie-points computed using the GPS/INS data. Originally, the KLT only works effectively when the displacement between tie-points is small. To drive an automated solution, this paper suggests an appropriate number of depth levels for multi-resolution tracking under large displacement using the knowledge of uncertainties the GPS/INS data measurements. The experimental results show that our suggested depth levels is promising and the proposed work can obtain tie-points faster than the ordinary KLT by 13% with no less accuracy. This promising result suggests that our proposed algorithm can be effectively integrated into the real-time image georeferencing for further developing a real-time surveillance application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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