Research and Development (R&D) investment of hydrogen and fuel cell, funded by government from 2007 to 2008 in Korea, has been analyzed. R&D investment of hydrogen and fuel cell in 2008 would see 9% and 29% of total budget in the field of renewable energy, respectively. It was found that R&D investment is mainly dependent on mission of Ministry in Korea. Basic and apply research would be mainly invested by Ministry of Education, Science and Technology (MEST), while development research would be conducted by Ministry of Knowledge Economy (MKE). In R&D investment by performer, hydrogen technology would be conducted by government-funded institute and university. It was also shown that funds for hydrogen production have been much supported than hydrogen storage. Meanwhile, fuel cell would be mainly conducted by major companies. It was also shown that funds for proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) have been much invested than other technology in fuel cell.
Many intelligent robots have to be given environmental information to perform tasks. In this paper an intelligent robot, that is, a cleaning robot used a sensor fusing method of two sensors: LRF and StarGazer, and then was able to obtain the information. Throughout wall following using laser displacement sensor, LRF, the working area is built during the robot turn one cycle around the area. After the process of wall following, a path planning which is able to execute the work effectively is established using flow network algorithm. This paper describes an algorithm for minimal turning complete coverage path planning for intelligent robots. This algorithm divides the whole working area by cellular decomposition, and then provides the path planning among the cells employing flow networks. It also provides specific path planning inside each cell guaranteeing the minimal turning of the robots. The proposed algorithm is applied to two different working areas, and verified that it is an optimal path planning method.
This paper presents a model for designing cellular manufacturing systems (CMS) by integrating system cost, machine reliability, and preventive maintenance (PM) planning. In a CMS, a part is processed using alternative process routes, each consisting of a sequence of visits to machines. Thus, a level of 'system reliability' is associated with the machines along the process route assigned to a part type. Assuming machine reliabilities to follow the Weibull distribution, the model assigns the machines to cells, and selects, for each part type, a process route which maximizes the overall system reliability and minimizes the total costs of manufacturing operations, machine underutilization, and inter-cell material handling. The model also incorporates a reliability based PM plan and an algorithm to implement the plan. The algorithm determines effective PM intervals for the CMS machines based on a group maintenance policy and thus minimizes the maintenance costs subject to acceptable machine reliability thresholds. The model is a large mixed integer linear program, and is solved using LINGO. The results point out that integrating PM in the CMS design improves the overall system reliability markedly, and reduces the total costs significantly.
The fuel cell which converts directly chemical energy of fuel into electric energy has higher efficiency than the conventional power generation which involves several additional processes. Especially, polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) of which the electrolyte is a thin proton conductive polymer membrane is affordable for portable power applications and small-scale distributed power generation including household and small building. It is very important to not only increase the efficiency of FC itself but determine the optimal operation mode. The optimal operational planning of lkW household PEMFC system based on the daily electricity and heat demand patterns was performed. The estimated economic gain was up to 20% by adoption of PEMFC system.
In this paper, we introduce a new path planning algorithm which combines the merits of a visibility graph algorithm and an adaptive cell decomposition. We quantize a given map with empty cells, blocked cells, and mixed cells, then find the optimal path on the quantized map using a visibility graph algorithm. For reducing the number of the quantized cells we use the quad-tree technique which is used in an adaptive cell decomposition, and for improving the performance of the visibility checking in making a visibility graph we propose a new visibility checking method which uses the property of the quad-tree instead of the well-known rotational sweep-line algorithm. For the more efficient visibility checking, we propose two additional improvements for our suggested method. Both of them are used for reducing the visited cells in the quad-tree. The experiments for a performance comparison of our algorithm with other well-known algorithms show that our proposed method is superior to others.
Mobile WiMAX(WiBro)를 비롯한 통신서비스는 정지 및 이동 중에도 다양한 형태의 휴대 단말기를 이용하는 가입자에게 음성 및 데이터 서비스를 제공하기 위한 양질의 QoS와 Seamless mobility를 보장하는 무선망의 구축이 필요하다. 무선망 구축을 위해서는 년도별/지역별 트래픽 수요예측 분석과 서비스 대상 지역에 대한 사업 단계별 망 구축 및 확장 시나리오에 따른 투자비의 산출과 양호한 서비스 품질을 보장하기 위한 무선망 설계가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 무선망설계 절차 및 무선서비스사업자의 경제적인 무선망 구축을 위해 필요한 무선망설계툴 운용방안에 대해 알아보고, 노미널 설계, 상세 설계, 그리고 망운용 및 최적화에 필수적인 KT가 자체 개발하여 휴대인터넷 망설계에 사용한 무선망설계툴 CellTREK의 최근 기능에 대해서도 간략하게 소개한다.
This paper deals with the development of a software module for production planning and scheduling activities of an existing Flexible Machining and Assembly System (FMAS). The Production Planning Module uses the hierarchical and sequential scheme based on "divide and conquer" philosophy. In this module, routes are determined based on the production order, orders are screened, tools are allocated, and order adjustments are executed according to the allocated tools. The Scheduling Module allocates the resources, determines the task priority and the start and completion times of tasks. Re-scheduling can be done to handle unforeseen situations such as lumpy demands and machine breakdowns. Since all modules are integrated with a central database and they interface independently, it is easy to append new modules or update the existing modules. The result of this study is used for operating the real FMAS consisting of a machining cell with 2 domestic NC machines and a part feeding robot, an assembly cell with a conveyor and 3 robots, an inspection cell, an AGV, an AS/RS, and a central control computer.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiplex Access) 기반 셀룰러 시스템에 셀 간 간섭회피 및 제거 기법을 적용하기 위한 UCA(UIIM Channel Algorithm) 알고리즘을 제안한다. 3가지 주파수 설계 방식 하에 서로 다른 2가지 UCA 알고리즘으로 단말에 주파수를 할당하는 방법들의 성능을 살펴본다. 제안한 UCA 알고리즘은 홈 섹터와 인접 섹터에서 전송된 수신 신호 파워 정보를 사용한다. 모의실험을 통해서 모든 UCA 알고리즘과 주파수 설계의 조합을 비교한다. 주된 비교 수단은 하위 5% 단말 데이터 신호대 간섭 및 잡음비이다. 제안한 UCA 알고리즘은 셀 안쪽에 위치한 단말에게는 상대적으로 낮은 파워를 할당하여 인접 셀에 유도되는 간섭을 회피하고 심벌 반복을 통하여 셀 외곽에 위치한 단말에 대한 간섭을 완화시킨다. 주파수 설계 1을 적용한 UCA 알고리즘 2가 하위 5% 단말 데이터 신호대 간섭 및 잡음비 면에서 다른 경우들에 비해 좋은 성능을 보인다.
The branch of electronics that uses an organic solar cell or conductive organic polymers in order to yield electricity from sunlight is called photovoltaic. Regarding this crucial issue, an artificial intelligence-based predictor is presented to investigate the vibrational behavior of the organic solar cell. In addition, the generalized differential quadrature method (GDQM) is utilized to extract the results. The validation examination is done to confirm the credibility of the results. Then, the deep neural network with fully connected layers (DNN-FCL) is trained by means of Adam optimization on the dataset whose members are the vibration response of the design-points. By determining the optimum values for the biases along with weights of DNN-FCL, one can predict the vibrational characteristics of any organic solar cell by knowing the properties defined as the inputs of the mentioned DNN. To assess the ability of the proposed artificial intelligence-based model in prediction of the vibrational response of the organic solar cell, the authors monitored the mean squared error in different steps of the training the DNN-FCL and they observed that the convergency of the results is excellent.
This paper describes an algorithm for minimal turning complete coverage Path planning for cleaning robots. This algorithm divides the whole cleaning area by cellular decomposition, and then provides the path planning among the cells employing a flow network. It also provides specific path planning inside each cell guaranteeing the minimal turning of the robots. The minimal turning of the robots is directly related to the faster motion and energy saving. The proposed algorithm is compared with previous approaches in simulation and the result shows the validity of the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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