One of the imminent problems to be solved within wireless sensor network is to balance out energy dissipation among deployed sensor nodes. In this paper, we present a transmission relay method of communications between BS (Base Station) and CHs (Cluster Heads) for balancing the energy consumption and extending the average lifetime of sensor nodes by the fuzzy logic application. The proposed method is designed based on LEACH protocol. The area deployed by sensor nodes is divided into two groups based on distance from BS to the nodes. RCH (Relay Cluster Head) relays transmissions from CH to BS if the CH is in the area far away from BS in order to reduce the energy consumption. RCH decides whether to relay the transmissions based on the threshold distance value that is obtained as a output of fuzzy logic system, Our simulation result shows that the application of fuzzy logic provides the better balancing of energy depletion and prolonged lifetime of the nodes.
This paper deals with wind fragility and risk analysis of high rise buildings subjected to stochastic wind load. Conventionally, such problems are dealt in full Monte Carlo Simulation framework, which requires extensive computational time. Thus, to make the procedure computationally efficient, application of metamodelling technique in fragility analysis is explored in the present study. Since, accuracy by the conventional Least Squares Method (LSM) based metamodelling is often challenged, an efficient Moving Least Squares Method based adaptive metamodelling technique is proposed for wind fragility analysis. In doing so, artificial time history of wind load is generated by three wind field models: i.e., a simple one based on alongwind component of wind speed; a more detailed one considering coherence and wind directionality effect, and a third one considering nonstationary effect of mean wind. The results show that the proposed approach is more accurate than the conventional LSM based metamodelling approach when compared to full simulation approach as reference. At the same time, the proposed approach drastically reduces computational time in comparison to the full simulation approach. The results by the three wind field models are compared. The importance of non-linear structural analysis in fragility evaluation has been also demonstrated.
This paper deals with accurate image reconstruction of gamma camera using a coded-aperture mask based on pixel-type CsI(Tl) scintillator coupled with silicon photomultipliers (SiPMs) array. Coded-aperture imaging (CAI) system typically has a smaller effective viewing angle than Compton camera. Thus, if the position of the gamma source to be searched is out of the fully-coded field-of-view (FCFOV) region of the CAI system, artifacts can be generated when the image is reconstructed by using the conventional cross-correlation (CC) method. In this work, we propose an effective method for more accurate reconstruction in CAI considering the source distribution of partially-coded field-of-view (PCFOV) in the reconstruction in attempt to overcome this drawback. We employed an iterative algorithm based on compressed-sensing (CS) and compared the reconstruction quality with that of the CC algorithm. Both algorithms were implemented and performed a systematic Monte Carlo simulation to demonstrate the possiblilty of the proposed method. The reconstructed image qualities were quantitatively evaluated in sense of the root mean square error (RMSE) and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Our simulation results indicate that the proposed method provides more accurate location information of the simulated gamma source than the CC-based method.
Real-time hybrid simulation (RTHS), which has the advantages of a substructure pseudo-dynamic test, is widely used to investigate the rate-dependent mechanical response of structures under earthquake excitation. However, time delay in RTHS can cause inaccurate results and experimental instabilities. Thus, this study proposes a model-based adaptive control strategy using a Kalman filter (KF) to minimize the time delay and improve RTHS stability and accuracy. In this method, the adaptive control strategy consists of three parts-a feedforward controller based on the discrete inverse model of a servohydraulic actuator and physical specimen, a parameter estimator using the KF, and a feedback controller. The KF with the feedforward controller can significantly reduce the variable time delay due to its fast convergence and high sensitivity to the error between the desired displacement and the measured one. The feedback control can remedy the residual time delay and minimize the method's dependence on the inverse model, thereby improving the robustness of the proposed control method. The tracking performance and parametric studies are conducted using the benchmark problem in RTHS. The results reveal that better tracking performance can be obtained, and the KF's initial settings have limited influence on the proposed strategy. Virtual RTHSs are conducted with linear and nonlinear physical substructures, respectively, and the results indicate brilliant tracking performance and superb robustness of the proposed method.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.64-69
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2023
We devise a collaboration construction method based on the SPRT (Sequential Probability Ratio Test) for malware detection in IoT. In our method, high-end IoT nodes having capable of detecting malware and generating malware signatures harness the SPRT to give a reward of malware signatures to low-end IoT nodes providing useful data for malware detection in IoT. We evaluate our proposed method through simulation. Our simulation results indicate that the number of malware signatures provided for collaboration is varied in accordance with the threshold for fraction of useful data.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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한국시뮬레이션학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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pp.5-9
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2005
One of the imminent problems to be solved within wireless sensor network is to balance out energy dissipation among deployed sensor nodes. In this paper, we present a transmission relay method of communications between BS (Base Station) and CHs (Cluster Heads) for balancing the energy consumption and extending the average lifetime of sensor nodes by the fuzzy logic application. The proposed method is designed based on LEACH protocol. The area deployed by sensor nodes is divided into two groups based on distance from BS to the nodes. RCH (Relay Cluster Head) relays transmissions from CH to BS if the CH is in the area far away from BS in order to reduce the energy consumption. RCH decides whether to relay the transmissions based on the threshold distance value that is obtained as a output of fuzzy logic system. Our simulation result shows that the application of fuzzy logic Provides the better balancing of energy depletion and Prolonged lifetime of the nodes.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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제24권2호
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pp.15-24
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2016
This study conducted an evaluation of the extent of debris flow damage using SINMAP, which is slope stability analysis software based on the infinite slope stability method, and FLO-2D, a hydraulic debris flow analysis program. Mt. Majeok located in Chuncheon city in the Gangwon province was selected as the study area to compare the study results with an actual 2011 case. The stability of the slope was evaluated using a DEM of $1{\times}1m$ resolution based on the LiDAR survey method, and the initiation points of the debris flow were estimated by analyzing the overlaps with the drainage network, based on watershed analysis. In addition, the study used measured data from the actual case in the simulation instead of existing empirical equations to obtain simulation results with high reliability. The simulation results for the impact of the debris flow showed a 2.2-29.6% difference from the measured data. The results suggest that the extent of damage can be effectively estimated if the parameter setting for the models and the debris flow initiation point estimation are based on measured data. It is expected that the evaluation method of this study can be used in the future as a useful hazard mapping technique among GIS-based risk mapping techniques.
Parentage tests using polymorphic DNA marker are commonly performed to avoid incorrect recording of the parental information of livestock animals, and single-nucleotide polymorphisms (SNPs) are becoming the method of choice. In Japanese Black cattle, parentage tests based on the exclusion method using microsatellite markers are currently conducted; however, an alternative SNP system aimed at parentage tests has recently been developed. In the present study, two types of simulations were conducted using the pedigree data of two subpopulations in the breed (subpopulations of Hyogo and Shimane prefectures) in order to examine the effect of actual genetic and breeding structures. The first simulation (simulation 1) investigated the usefulness of SNPs for excluding a close relative of the true sire; the second one (simulation 2) investigated the accuracy of sire identification tests for multiple full-sib putative sires by a combined method of exclusion and paternity assignment based on the LOD score. The success rates of excluding a single fullsib and sire of the true sires were, respectively, 0.9915 and 0.9852 in Hyogo and 0.9848 and 0.9852 in Shimane, when 50 SNPs with minor allele frequency (MAF: q) of 0.25${\leq}$q${\leq}$0.35 were used in simulation 1. The success rates of sire identification tests based solely on the exclusion method were relatively low in simulation 2. However, assuming that 50 SNPs with MAF of 0.25${\leq}$q${\leq}$0.35 or 0.45${\leq}$q${\leq}$0.5 were available, the total success rates including achievements due to paternity assignment were, respectively, 0.9430 and 0.9681 in Hyogo and 0.8999 and 0.9399 for Shimane, even when each true sire was assumed to compete with 50 full-sibs.
This paper presents an efficient finite analysis model and a simulation-based reliability analysis method for stowage device system failure of a container crane with respect to lateral load. A quasi-static analysis model is introduced to simulate the nonlinear resistance characteristics and failure of tie-down and stowage pin, which are the main structural stowage devices of a crane. As a reliability analysis method, a subset simulation method is applied considering the uncertainties of later load and mechanical characteristic parameters of stowage devices. An efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to sample random variables. Analysis result shows that the proposed model is able to estimate the probability of failure of crane system effectively which cannot be calculated practically by crude Monte Carlo simulation method.
In this study, a real-time simulation method for the phenomena, which are too complex to be simulated during real-time computer games, was proposed based on the neural network. The procedure of proposed method is to 1) obtain correlation data between input parameters and output parameters by mathematical modeling, code analyses, and so on, 2) train the neural network with the correlation data, 3) and insert the trained neural network in a game program as a simulation module. For the case that the number of the input and output parameters is too high to be analyzed, a method was proposed to omit parameters of little importance. The method was successfully applied to severe accidents of nuclear power plants, reflecting that the method was very effective in real time simulation of complex phenomena.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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