The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.5B
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pp.326-333
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2008
In wireless sensor networks, a sensor node with in-network aggregation adjusts the timeout which is a waiting time to receive messages from child nodes. This paper proposes a novel timeout scheduling scheme for data aggregation in wireless sensor networks, which adaptively configures its timeout according to changing data patterns in order to improve energy efficiency and data accuracy during data aggregation. The proposed scheme decreases the timeout when the temporal difference of collected data(data variation) from children is lower than a pre-defined threshold because there is no occurrence of critical events. Conversely, it increases the timeout when the data variation is higher than the pre-defined threshold in order to fulfill more accurate data aggregation. Extensive simulation reveals that the proposed scheme outperforms the cascading-based scheme in terms of energy consumption and data accuracy.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.5
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pp.107-116
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2011
In this paper, a traffic adaptive sleep based medium access control (TAS-MAC) protocol for wireless sensor networks (WSNs) is proposed. The protocol aims for WSNs which consist of clustered sensor nodes and is based on TDMA-like schema. It is a typical schedule based mechanism which is adopted in previous protocols such as LEACH and Bit-Map Assisted MAC. The proposed MAC, however, considers unexpected long silent period in which sensor nodes have no data input and events do not happen in monitoring environment. With the simple traffic measurement, the TAS-MAC eliminates scheduling phases consuming energy in previous centralized approaches. A frame structure of the protocol includes three periods, investigation (I), transmission (T), and sleep-period (S). Through the I-period, TAS-MAC aggregates current traffic information from each end node and dynamically decide the length of sleep period to avoid energy waste in long silent period. In spite of the energy efficiency of this approach, the delay of data might increase. Thus, we propose an advanced version of TAS-MAC as well, each node in cluster sends one or more data packets to cluster head during the T-period of a frame. Through simulation, the performance in terms of energy consumption and transmission delay is evaluated. By comparing to BMA-MAC, the results indicate the proposed protocol is more energy efficient with tolerable expense in latency, especially in variable traffic situation.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.41
no.4
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pp.229-250
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2007
This paper suggested a way to solve the problems by using domain experts who are already in the significant level of knowledge in those fields. For the purpose of achieving our goal, a very simple and efficient approach to construct the knowledge-base which can play an important role in providing researchers with essential information in need was proposed. In addition, the Adaptive R&D Information Service Portal with a new schema structure and a construction method of representing expert's knowledge efficiently was developed. With the simplicity and expandability of the proposed system it can be a good model for a similar system to be developed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.8
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pp.1907-1914
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1998
This paper proposes the adaptive connection admission cotrol using the variale MRR(measurement reflection ratio) and the distribution of the number of cells arriving during the fixed interval. This distribution is estimated from the measured number of cells arriving at the output buffer during the fixed interval and traffic parameters specified by user. MRR is varied by the difference of estimated distribution and measurement distribution. As MRR is adaptively varied by estimated distribution error of accepted connections, it quickly reduces estimation error. Also, the scheduling scheme is proposed for multiplexed traffic with various traffic characteristics. For each traffic class, this scheme estimates adaptively equivalent bandwidth and schedules according to equivalent bandwidth ratio of each traffic class, so it improves cell loss rate and link utilization.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.11
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pp.1672-1684
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2004
In this paper, an active vibration control with the use of an air-cell seat for passenger cars is investigated. The roles of the air-cell inserted between the polyurethane foam of the seat and seat cover are first to extend the seat's capability to adopt various shapes of human body and to improve the ride-comfort against road disturbances. The air-cell seat is modeled as a 1-d.o.f. spring-damper system. Because an exact modeling of the air-cell itself is alomost impossible, its dynamic characteristics are analyzed through experiments. A road-adaptive gain-scheduled sky-hook control for the air-cell seat system is proposed. The skyhook gains are scheduled in such a way that the acceleration level transmitted to human body on various road conditions is minimized. Simulations and experimental results are provided.
Compressive strength is one of the most important engineering properties of concrete, and testing of the compressive strength of concrete specimens is often costly and time consuming. In order to provide the time for concrete form removal, re-shoring to slab, project scheduling and quality control, it is necessary to predict the concrete strength based upon the early strength data. However, concrete compressive strength is affected by many factors, such as quality of raw materials, water cement ratio, ratio of fine aggregate to coarse aggregate, age of concrete, compaction of concrete, temperature, relative humidity and curing of concrete. The concrete compressive strength is a quite nonlinear function that changes depend on the materials used in the concrete and the time. This paper presents an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for the prediction of concrete compressive strength. The training of fuzzy system was performed by a hybrid method of gradient descent method and least squares algorithm, and the subtractive clustering algorithm (SCA) was utilized for optimizing the number of fuzzy rules. Experimental data on concrete compressive strength in the literature were used to validate and evaluate the performance of the proposed ANFIS model. Further, predictions from three models (the back propagation neural network model, the statistics model, and the ANFIS model) were compared with the experimental data. The results show that the proposed ANFIS model is a feasible, efficient, and accurate tool for predicting the concrete compressive strength.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.787-789
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2005
기존의 운영체제에서는 시스템이 프로세스의 종류를 알지 못하므로, 사용자가 명시하지 않은 서로 다른 종류의 프로세스에 모두 동일한 스케줄링 정책을 적용해 왔다. 따라서 한번 결정된 스케줄링 정책은 변화하는 환경에 적응하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 리눅스 환경에서 프로세스들의 자원사용량을 근거로 각 프로세스를 일괄처리 프로세스, 대화식 프로세스, 실시간 프로세스로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 우선순위를 모델링하여 사용자의 성향에 맞게 프로세스에 우선순위를 부여하는 사용자 적응적 프로세스 스케줄링 기법을 제안한다. 이 방법은 사용자의 성향에 따라서 스케줄링 정책을 결정할 수 있으며, 여러 사용자에게 서로 다른 스케줄링 정책을 적용할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
Recently, the idea of the smart grid has been gaining significant attention and has become a hot research topic. The purpose of this paper is to present a novel smart grid management scheme that uses game theory principles. In our proposed scheme, power appliances in the smart grid adaptively form groups according to the non-cooperative hedonic game model. By exploiting multi-appliance diversity, appliances in each group are dynamically scheduled in a cooperative manner. For efficient smart grid management, the proposed coopetition game approach is dynamic and flexible to adaptively respond to current system conditions. The main feature is to maximize the overall system performance while satisfying the requirements of individual appliances. Simulation results indicate that our proposed scheme achieves higher energy efficiency and better system performance than other existing schemes.
Kim, Cheol-Hwan;Jeong, In-Seong;Thapa, Devinder;Wang, Ji-Nam
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.523-527
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2005
현재 기업에서는 생산 효율을 극대화시키기 위하여 많은 비용을 투자하여 Package형태의 솔루션(S/W)을 도입하고 있다. 그러나 솔루션들은 그 특성상 기업특성을 생산 일정계획 수립에 충분히 반영하지 못하고 있어 실제 도입 후에 사용에 어려움이 겪고 있으며 일부 기업에서는 생산일정 전문가를 통하여 재생산계획을 수립하고 있다. 본 연구는 상용화 되고 있는 솔루션에서 제시된 생산일정을 생산일정 전문가가 회사의 특성을 고려하여 재생산일정을 수립하는 단계에 대한 사용자의 패턴을 추출 후 신경망을 통하여 패턴을 학습하여 재생산일정 수립 시 소요되는 시간을 최소화 시키며 기업의 특성을 반영하는 적응적 일정계획 지원 시뮬레이터의Framework을 제시하고자 한다.
This paper presents a new approach with artificial immune system algorithm to solve the profit based unit commitment problem. The objective of this work is to find the optimal generation scheduling and to maximize the profit of generation companies (Gencos) when subjected to various constraints such as power balance, spinning reserve, minimum up/down time and ramp rate limits. The proposed hybrid method is developed through adaptive search which is inspired from artificial immune system and genetic algorithm to carry out profit maximization of generation companies. The effectiveness of the proposed approach has been tested for different Gencos consists of 3, 10 and 36 generating units and the results are compared with the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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