This paper deals with the problem of global stabilization for a class of nonlinear control systems. An effective approach is proposed for controlling the system interaction of structures through a combination of parallel distributed compensation (PDC) intelligent controllers and fuzzy observers. An efficient approximate inference algorithm using expectation propagation and a Bayesian additive model is developed which allows us to predict the total number of control systems, thereby contributing to a more adaptive trajectory for the closed-loop system and that of its corresponding model. The closed-loop fuzzy system can be made as close as desired, so that the behavior of the closed-loop system can be rigorously predicted by establishing that of the closed-loop fuzzy system.
Stabilization of the DC bus voltage is an important task in DC-AC microgrid system with renewable energy source such as solar system. A battery energy storage system (BESS) has become a general solution to stabilize the DC-bus voltage in DC-AC microgrid. This paper develops the analog BESS controller which requires neither computation nor dc-bus voltage measurement, so that the system can be implemented simply and easily. Even though others methods can stabilize and control the DC-bus voltage, it has complicated structure in control and low adaptive capability. The proposed topology is simple but is able to compensate the solar source variation and stabilize the DC-bus voltage under any loads and distributed generation (DG) conditions. In addition, the design of analog controller is presented to obtain a robust system. In order to verify the effectiveness of the proposed control strategy, simulation is carried out by using PSIM software.
The exponential growth in wireless services has resulted in an overly crowded spectrum. The current state of spectrum allocation indicates that most usable frequencies have already been occupied. This makes one pessimistic about the feasibility of integrating emerging wireless services such as large-scale sensor networks into the existing communication infrastructure. Cognitive radio is an emerging dynamic spectrum access technology that can be used for flexibly and efficiently achieving open spectrum sharing. Cognitive radio is an intelligent wireless communication system that is aware of its radio environment and that is capable of adapting its operation to statistical variations of the radio frequency. In ad hoc cognitive radio networks, a common control channel (CCC) is usually used for supporting transmission coordination and spectrum-related information exchange. Determining a CCC in distributed networks is a challenging research issue because the spectrum availability at each ad hoc node is quite different and dynamic due to the interference between and coexistence of primary users. In this paper, we propose a novel CCC selection protocol that is implemented in a distributed way according to the appearance patterns of primary systems and connectivity among nodes. The proposed protocol minimizes the possibility of CCC disruption by primary user activities and maximizes node connectivity when the control channel is set up. It also facilitates adaptive recovery of the control channel when the primary user is detected on that channel.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.1
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pp.51-59
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2003
It is effective to be located in the double nodes in the distributed object replication systems, then object which nodes share is the same contents. The nodes store an access information on their local cache as it access to the system. and then the nodes fetch and use it, when it needed. But with time the coherence Problems will happen because a data carl be updated by other nodes. So keeping the coherence of the system we need a mechanism that we managed the to improve to improve the performance and availability of the system effectively. In this paper to keep coherence in the shared memory condition, we can set the limited parallel performance without the additional cost except the coherence cost using it to keep the object at the proposed adaptive duplication object(ADO) algorithms. Also to minimize the coherence maintenance cost which is the bi99est overhead in the duplication method, we must manage the object effectively for the number of replication and location of the object replica which is the most important points, and then it determines the cos. And that we must study the adaptive duplication object management mechanism which will improve the entire run time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.05a
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pp.257-262
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2000
Recently, though there are many REES(Remote Education Estimation Systems), they have some tied and complete testing method not considering for the student individual specification and characteristic. This paper proposes the education model of the distributed asynchronous communication method which making a test without me and place limits using web estimation system from problem bank database, and attach effective method could improve student achievement, quality of estimation later problem filtering using user profile in order to consider the student individual difference and characteristic that not considered pre-Remote Education Estimation Systems. This is a adaptive DAC method improving the pre-DAC method.
Sattarpour, T.;Nazarpour, D.;Golshannavaz, S.;Siano, P.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.3
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pp.804-811
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2015
The presence of responsive loads in the promising active distribution networks (ADNs) would definitely affect the power system problems such as distributed generations (DGs) studies. Hence, an optimal procedure is proposed herein which takes into account the simultaneous placement of DGs and smart meters (SMs) in ADNs. SMs are taken into consideration for the sake of successful implementing of demand response programs (DRPs) such as direct load control (DLC) with end-side consumers. Seeking to power loss minimization, the optimization procedure is tackled with genetic algorithm (GA) and tested thoroughly on 69-bus distribution test system. Different scenarios including variations in the number of DG units, adaptive power factor (APF) mode for DGs to support reactive power, and individual or simultaneous placing of DGs and SMs have been established and interrogated in depth. The obtained results certify the considerable effect of DRPs and APF mode in determining the optimal size and site of DGs to be connected in ADN resulting to the lowest value of power losses as well.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.131-134
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1996
Application of machine learning to scheduling problems has focused on improving system performance based on opportunistic selection among multitudes of simple rules. This study proposes a new method of learning scheduling rules, which first establishes qualitatively meaningful criteria and quantitatively optimizes the use of them, a similar way as human scheduler accumulate their expertise. The weighting of these criteria is trained in response to the system states through simulation. To mimic human quantitative feelings, distributed fuzzy sets are used for assessing the system state. The proposed method was applied to job dispatching in a simulated FMS environment. The job-dispatching criteria used were the length of the processing time of a job and the situation of the next workstation. The results show that the proposed method can develop efficient and robust scheduling strategies, which can also provide understandable and usable know-hows to the human scheduler.
Context-aware adaptive service for overcoming the limitations of wireless devices and maintaining adequate service levels in changing environments is becoming an important issue. However, most existing studies concentrate on an adaptation module on the client, proxy, or server. These existing studies thus suffer from the problem of having the workload concentrated on a single system when the number of users increases md, and as a result, increases the response time to a user's request. Therefore, in this paper the adaptation module is dispersed and arranged over the client, proxy, and server. The module monitors the contort of the system and creates a proposition as to the dispersed adaptation system in which the most adequate system for conducting operations. Through this method faster adaptation work will be made possible even when the numbers of users increase, and more stable system operation is made possible as the workload is divided. In order to evaluate the proposed system, a prototype is constructed and dispersed operations are tested using multimedia based learning content, simulating server overload and compared the response times and system stability with the existing server based adaptation method. The effectiveness of the system is confirmed through this results.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.105-112
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2011
We propose an adaptive load balancing scheme to transport real-time video streams efficiently in this paper. The playback buffer level of a video requesting client is high or low temporarily in mobile environment. This scheme attempts to allocate more network bandwidth to serve a video request with the lower buffer level preferentially. In this scheme, the amount of network bandwidth is dynamically allocated to the requesting clients according to their playback buffer levels in a distributed mobile system. In order to improve the quality of service and real-time performance of individual video playback, the proposed load balancing scheme tries to maximize the number of frames that are transported successfully to the client prior to their playback times. Fair services can also be provided to all the concurrent clients by making their playback situation more adaptive. The performance of this load balancing scheme is compared with that of other static load balancing scheme through extensive simulation experiments, resulting in the higher ratio of frames transmitted successfully within given deadlines.
Two factors are required for a virtual reality system; realism and immersion. Since realism is determined primarily by the realistic image, objects in a virtual environment should be represented with details by their own characteristics. Also, reflection on light must be considered. On the other hand, immersion is defined as realistic movements and fast interactions. Thus, virtual environment should be rendered as fast as possibl. Regular frame rate should also be kept to make moves as intended by the user. In a complex virtual environment composed of objects with various levels, the appropriate level for individual object should be assigned according to the view point, in other words, the selection of level-of-detail is needed. In this paper, the problem of determining the levels of detail is formalized in terms of error, cost and L -distance. Error is defined as the difference between the current level image and the highest level image, cost as rendering time, and L-distance as the level difference between the previous and the current level. To solve this problem, a new method called the well-distributed adaptive algorithmis proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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