The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.9
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pp.2366-2377
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1997
An Adaptive Usage Parameter Control(UPC) mechanism using a Variable Token Pool(VTP) which is kind of preventive traffic control in the Asynchronous Transfer Mode(ATM) networks is described. The VTP mechanism can monitor violations of the average bit rate and burst duration as well as peak bit rate for the ON-OFF type traffic. The VTP can vary the token pool size by monitoring burst duration and silence duration for a long term. It also improves the sensitivity against the violation of burst duration and average bit rate and enables to response for the violating traffic situation quickly. The variable token pool size is varied in step size by every burst duration and silence duration. Two important parameters for controlling token pool size are Down_size and Up_size. We compare the performance of LB and JW mechanism with the proposed VTP mechanism by computer simulations. We have known that the proposed method is more effective than the previous mechanisms. It is shown that the cell loss rate of the VTP quite depends on the value of Down_size and Up_size. The two parameters should be decided as a propr value according to traffic situations.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1099-1104
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2020
In order to provide various types of application services based on the Internet, it is ideal to guarantee the quality of service(QoS) for each flow. However, realizing these ideas is not an easy task.. It is effective to classify multiple flows having the same or similar service quality requirements into same group, and to provide service quality for each group. The queue management mechanism in the router plays a very important role in order to efficiently transmit data and to support differentiated quality of service for each service. In order to efficiently support various multimedia services, an intelligent and adaptive queue management mechanism is required. This paper proposes an intelligent queue management mechanism based on deep reinforcement learning that decides whether to deliver packets for each group based on the traffic information of each flow group flowing in for a certain period of time and the current network state information.
IVarious driving mechanisms to adapt to uneven environment have been developed for many urban search and rescue (USAR) missions. A tracked mechanism has been widely used to maintain the stability of robot's pose and to produce large traction force on uneven terrain in this research area. However, it has a drawback of low energy efficiency due to friction force when rotating. Moreover, single tracked mechanism can be in trouble when the body gets caught with high projections, so the track doesn't contact on the ground. A transformable tracked mechanism is proposed to solve these problems. The mechanism is designed with several articulations surrounded by tracks, used to generate an attack angle when the robot comes near obstacles. The stair climbing ability of proposed robot was analyzed since stairs are one of the most difficult obstacles in USAR mission. Stair climbing process is divided into four separate static analysis phases. Design parameters are optimized according to geometric limitations from the static analysis. The proposed mechanism was produced from optimized design parameters, and demonstrated in artificially constructed uneven environment and the actual stairway.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.10
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pp.59-68
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2009
The field oriented control of induction motors is widely used in high performance applications. However, detuning caused by parameter disturbance still limits the performance of these drives. In order to accomplish variable speed operation, conventional PI-like controllers are commonly used. These controllers provide limited good performance over a wide range of operation, even under ideal field oriented conditions. This paper is proposed high performance control of induction motor drive using multi adaptive fuzzy controller. This controller has been performed for speed control with fuzzy adaptation mechanism (FAM)-PI, current control with model reference adaptive fuzzy control(MFC) and estimation of speed using ANN. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system using FAM-PI, MFC and ANN controller. The performance of proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions using parameters of induction motor drive. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
This paper investigates the adaptive control of a fuzzy logic based speed and flux controller for a vector controlled induction motor drive. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive fuzzy controller is evaluated by simulation for various operating conditions. The validity of the proposed adaptive fuzzy controller is confirmed by performance results for induction motor drive system
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.3
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pp.39-46
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2004
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for the speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented by using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights among the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strongly high performance and robustness in parameter variation, steady-state accuracy and transient response.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.3
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pp.513-525
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1990
This paper presents Adaptive Robust Servocontrol(ARSC) scheme, which is an explicit(or indirect) pole-assignment adaptive algorithm with the property of "robustness". It guarantees asymptotic regulation and tracking in the presence of finite parameter perturbations of the unknown plant(or process) model. The controller structure is obtained by transforming a robust control theory into an adaptive control version. This controller structure is combined with the model estimation algorithm which includes a dead-zone for bounded noise. It is proved theoretically that this combination of control and identification is globally convergent and stable. It is also shown, through a real-time simulation study, that the desired closed-loop poles of the augmented system can be assigned directly, and that the adjustment mechanism of the scheme tunes the controller parameters according to the assigned closed-loop poles.oop poles.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.259-264
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2006
It is well known that the uncertainty of the covariance parameters of the process noise (Q) and the observation errors (R) has a significant impact on Kalman filtering performance. Q and R influence the weight that the filter applies between the existing process information and the latest measurements. Errors in any of them may result in the filter being suboptimal or even cause it to diverge. The conventional way of determining Q and R requires good a priori knowledge of the process noises and measurement errors, which normally comes from intensive empirical analysis. Many adaptive methods have been developed to overcome the conventional Kalman filter's limitations. Starting from covariance matching principles, an innovative adaptive process noise scaling algorithm has been proposed in this paper. Without artificial or empirical parameters to be set, the proposed adaptive mechanism drives the filter autonomously to the optimal mode. The proposed algorithm has been tested using road test data, showing significant improvements to filtering performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2396-2413
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2018
Trust management is one of the most challenging issues for the highly heterogeneous Internet of Things (IoT). In the context of the IoT, it is difficult to evaluate the node's trustworthiness in the same trust model when a node provides different services. Guaranteeing the availability of the trust management service is another significant challenge because of the dynamic nature of IoT environments. With these issues in mind, this paper propose a robust and adaptive trust management system for the IoT that is able to measure the trustworthiness of nodes based on feedbacks collected from participants in a specific context and ensure the availability of trust management services. The main contributions of our system are: 1) Proposing a partly decentralized trust management framework, which improves the resiliency of the trust mechanism; 2) Proposing an adaptive trust evaluation scheme and a three-dimensional context representation makes trust evaluation more accurate and specific; 3) Enhancing the adaptive trust evaluation scheme by incorporating a bad behavior factor in trust estimation, which efficiently distinguishes misleading feedbacks from On-Off attacks. Simulation results show the good performance of the proposed system and especially show effectiveness against On-Off attacks compared to other trust mechanisms.
This paper presents a model-free system based on a framework of a backstepping sliding mode control (BSMC) with a radial basis function neural network (RBFNN) and adaptive mechanism for electro-hydraulic systems (EHSs). First, an EHS mathematical model was dedicatedly derived to understand the system behavior. Based on the system structure, BSMC was employed to satisfy the output performance. Due to the highly nonlinear characteristics and the presence of parametric uncertainties, a model-free approximator based on an RBFNN was developed to compensate for the EHS dynamics, thus addressing the difficulty in the requirement of system information. Adaptive laws based on the actor-critic neural network (ACNN) were implemented to suppress the existing error in the approximation and satisfy system qualification. The stability of the closed-loop system was theoretically proven by the Lyapunov function. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, proportional-integrated-derivative (PID) and improved PID with ACNN (ACPID), which are considered two complete model-free methods, and adaptive backstepping sliding mode control, considered an ideal model-based method with the same adaptive laws, were used as two benchmark control strategies in a comparative simulation. The simulated results validated the superiority of the proposed algorithm in achieving nearly the same performance as the ideal adaptive BSMC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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