현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.
오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가됨에 따라 시스템의 관리작업은 고수준의 자동화를 요구하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식은 전통적인 관리자 중심에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 현재 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어 지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 연구에서 자율 컴퓨팅의 한 요소인 자가 치유는 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델을 필요로 하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4 가지 예측 모델 설계 방법을 제안하며, 본 예측 모델을 ID3 알고리즘, 퍼지추론, 퍼지뉴럴네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞추어 적절하게 사용되는 하이브리드 방식이며, 이를 통해 보다 정확하고, 신속한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안 모델을 평가하기 위해 본 예측 모델을 자가 치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.
In this paper, We elicit the necessity of the Autonomous Decentralized Traffic Control System by analyzing problems of the Centralized Traffic Control System and present operation system. The automatic traffic control system using in large and high-density railway stations is designed and implemented on the basis of the elicited necessity in this paper. It is proposed to use broadcasting protocol for interface of stations in order to ensure autonomy. The result is that advantages of the Autonomous Decentralized Traffic Control System makes on-line expansion and maintenance available. step-by-step construction available. and reduce the area of the influences of system fault when any system fault happens.
Autonomous Station Control System is automatic route control system of large-scale station. The system has flexibility of system step-by-step construction and expandability. A method of step-by-step construction for Autonomous Station Control System has system expansion and subsystem software expansion. The system has autonomous controllability and autonomous coordinability for system step by step construction. With property for a basis, each of subsystem communicates data field. Also, Each subsystem has its own management system, Autonomous Data Manager to manage itself and coordinate with the others. This paper make clear test method for Autonomous Station Control System expansion and software expansion. The first test method of system increasing construction is single station construction test. The second of method is connecting test the neighbor's Autonomous Station Control System. The third of method is connecting test the Autonomous Line Management System. Also, the test method of software expansion take the case of route control subsystem.
지리적으로 분산된 이 기종의 유휴 자원들을 서로 연결하여 가상의 고성능 컴퓨팅 자원으로 사용하는 그리드에서 자원에 대한 접근 제어 시스템의 구축은 필수적이다. 본 논문에서는 그리드 환경 구축 시 전세계적으로 가장 많이 사용되는 Globus Toolkit 을 기반으로 하는 그리드 접근 제어 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 각 자원을 제공하는 사이트의 자율성을 보장하기 위해 각종 환경 설정 파일들을 이용하는 자원 접근 제어 시스템을 설계 및 구현하였다.
본 연구는 이미지의 장르의 차이가 사용자의 시각 피로도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 실험은 20명의 대학생을 대상으로 각각 다른 감성반응을 위해 선정된 다큐멘터리, 사랑, 뉴스 및 스포츠 장르의 이미지를 각각 10장씩을 보여주고, 그에 따른 시각 피로도를 자율신경계 반응 측정(PPG, GSR,SKT)과 동공 영상 기록(동공 변화율) 및 주관적 설문(불쾌도, 긴장도, 피로도)을 하였다. 유의성 검증을 위하여 이미지의 장르를 독립변수로 그에 따른 종속변수를 개인차가 고려된 생리신호 결과와 동공 변화율(픽셀/초) 및 주관적 설문 응답 결과로 하여 일변량 분산 분석을 하였다. 본 연구를 통해 이미지의 장르에 따라 불쾌, 긴장 및 피로 할 경우 자율 신경계 반응의 특정한 패턴을 발견 할 수 있었다.
In this paper, the analysis methods of available information are reviewed and it is elicited to the method of which the analysis results are applied to the Autonomous Decentralized Train Management System for the optimization at the point of the route control time and for making the efficiency shunting plan in the Autonomous Centralized Station Operation Control System. As the statistics and estimated information which are got through the utilizable information analysis are applied for the automatic route control function and the shunting plan management of the station operation control system, it is possible to use efficiently the station information by the autonomous route control system. And as the exact forecast information needed for the shunting plan establishment and the operation is provided to the operator, it is established to the efficient train operation plan.
We present an autonomous distributed manufacturing system to plan the manufacturing process and the schedule based on a customer order, which considers the system efficiency as well as to the flexibly. In our system, an intermediate conceptual agent called process agent is introduced, of which the role is to create a plausible alternative for the working group to fulfill the given order. The process related decision such as process sequence, allocated facilities, schedule and cost is also made simultaneously. Given an order, several these process agents are created, and the optimum on is selected through a bidding mechanism. As a criterion of such a decision-making, we consider a concept of value which is determined by several factors such as cost, delivery, working ratio and so forth. Every agent consisting of the system makes decisions and actions so as to maximize its possessing value, and the overall behavior of the system is controlled by the value distribution.
This paper discusses Self-organized Distributed Networks(SODN) as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. The learning with the proposed SODN is fast and precise. Such properties arc caused from the local learning mechanism. Each local networks learns only data in a subregion. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the SODN. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems.
The neural network approach has been shown to be a general scheme for nonlinear dynamical system identification. Unfortunately the error surface of a Multilayer Neural Networks(MNN) that widely used is often highly complex. This is a disadvantage and potential traps may exist in the identification procedure. The objective of this paper is to identify a nonlinear dynamical systems based on Self-Organized Distributed Networks (SODN). The learning with the SODN is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. Each local network learns only data in a subregion. This paper also discusses neural network as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of nonlinear system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems. (author). 13 refs., 7 figs., 2 tabs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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