Kim Man-Ho;Ha Kyoung-Nam;Lee Kyung-Chang;Hong Keum-Shik;Lee Suk
Journal of Navigation and Port Research
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v.29
no.6
s.102
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pp.555-560
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2005
Recently, many control systems are replaced with digital control systems in an effort to optimize the overall performance. In order to operate these systems efficiently, the conventional point-to-point connection method must be changed to the signal exchange via a communication network. This paper investigates the technical feasibility of the crane system using CAN protocol which is a part NMEA 2000 by implementing a network-based control system emulating the crane control system.
The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.11
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pp.5110-5116
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2011
In this paper, multiplexing automation system will be proposed for the automobile electromotive mirror using CAN(Controller Area Network) protocol which has been known that it has a high reliability on the signal in the various network protocols. To do this, a master controller and two (input/output) slave controllers (H/W) are being made and application layer (S/W) is being programmed for effective going and communicating between subsystems. The possibility of the effectiveness of application and control ability will be shown when the system has minimum electrical lines by testing the experimental systems which was made up of the automobile electromotive mirror.
MANET can be applied to various applications as it can autonomously configure the network with only mobile nodes. However, the network can be vulnerable to cyber attacks because it is organized in a distributed environment without central control or management. In this paper, we propose a simulation-based network security vulnerability analysis and verification method. Using this method, we simulated the routing message modification attack, Sybil node attack, and TLV message modification attack that may frequently occur in MANET, and confirmed that similar vulnerabilities can be occurred in the real system. Therefore, the proposed method can be used to improve the accuracy of the protocol design by verifying possible security vulnerabilities through simulation during the protocol design procedure.
In nuclear-related facilities, such as nuclear power plants, research reactors, accelerators, and nuclear waste storage sites, radiation detection, and mapping are required to prevent radiation overexposure. Sensor network systems consisting of radiation sensor interfaces and wxireless communication units have become promising tools that can be used for data collection of radiation detection that can in turn be used to draw a radiation map. During data collection, malfunctions in some of the sensors can occasionally occur due to radiation effects, physical damage, network defects, sensor loss, or other reasons. This paper proposes a reproduction strategy for radiation maps using a U-net model to compensate for the loss of radiation detection data. To perform machine learning and verification, 1,561 simulations and 417 measured data of a sensor network were performed. The reproduction results show an accuracy of over 90%. The proposed strategy can offer an effective method that can be used to resolve the data loss problem for conventional sensor network systems and will specifically contribute to making initial responses with preserved data and without the high cost of radiation leak accidents at nuclear facilities.
This paper presents a comprehensive scheme for assessing the importance of multiple microgrids (MGs) network that includes distributed energy resources (DERs), renewable energy systems (RESs), and energy storage system (ESS) facilities. Due to the uncertainty of severe weather, large-scale cascading failures are inevitable in energy networks. making the assessment of the structural vulnerability of the energy network an attractive research theme. This attention has led to the identification of the importance of measuring energy nodes. In multiple MG networks, the energy nodes are regarded as one MG. This paper presents a modified PageRank algorithm to assess the importance of MGs that include multiple DERs and ESS. With the importance rank order list of the multiple MG networks, the core MG (or node) of power production and consumption can be identified. Identifying such an MG is useful in preventing cascading failures by distributing the concentration on the core node, while increasing the effective link connection of the energy flow and energy trade. This scheme can be applied to identify the most profitable MG in the energy trade market so that the deployment operation of the MG connection can be decided to increase the effectiveness of energy usages. By identifying the important MG nodes in the network, it can help improve the resilience and robustness of the power grid system against large-scale cascading failures and other unexpected events. The proposed algorithm can point out which MG node is important in the MGs power grid network and thus, it could prevent the cascading failure by distributing the important MG node's role to other MG nodes.
In this paper, we proposed an block-based evolvable neural network(BENN). The BENN can optimize it's structure and weights simultaneously. It can be easily implemented by FPGA whose connection and internal functionality can be reconfigured. To solve the local minima problem that is caused gradient descent learning algorithm, genetic algorithms are applied for optimizing the proposed evolvable neural network model.
We propose a charge/discharge model for network based vehicle. These model include motor, alternator, lamp, brake, window brush, air conditioner, etc.. Also, we simulate these models in Matlab. The simulation results show that error range is less than 3%. So, we can adopt these model to charge/discharge simulator for network based vehicle. If this error range can be shrunk within 2%, we can use this simulator for comertial use.
Network Flow has been playing important role in the modern industrial society. No matter what people or company run the network, both of them can't avoid circulating goods among the many branches. But in practical situations, not only the price rising in network increase the transportation costs, but the huge traffic flow volumes increase the transportation costs. Given to such a network environment, how to flow goods in the network is very important. In this paper, the MAX-Flow algorithm will be applied to network flow in order to maximize the network flow volumes. As far as the functions of network are correctly provided, the optimized network system always can make the flow process efficiently.
Failures on network components of a public transportation system can give rise to the severe degradation of entire system functionality. This paper aims at exploring how potential failures can affect the system flows and reliability of subway network systems in Metropolitan Seoul. To evaluate the range of impacts of disruptions, this research employs a probabilistic approach, network reliability. Network reliability measures the network resiliency and probability of flow loss under a variety of simulated disruptions of critical network components, transfer stations in subway system. By identifying the best and worst scenarios associated with geographical impact, as well as evaluating the criticality of transfer stations, this research presents some insights for protecting current subways systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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