This article presents the RSOA-based re-modulation schemes for practical application to the WDM-PON link. Emphasis is put on the three methods for reducing the residual downstream signal in the upstream transmission; the simplest one is to use the RSOA gain-saturation property, the second uses selective filtering of the adiabatic-chirped DFB-LD output spectrum, and the last uses a dynamic RSOA gain control by varying its driving current according to the incident binary signal. The reflection sensitivity in the proposed re-modulation link is also qualitatively presented in the cases of using two different types of seed light: coherent light from DFB-LD array and spectrum-sliced incoherent ASE light. We show experimental results of an error-free bidirectional gigabit transmission over 20 km at -30 dB reflection with the spectrum-sliced ASE seed light.
Many chaos-based encryption methods have been presented and discussed in the last two decades, but very few of them are suitable to secure transmission on noisy channels or respect the standard of the National Institute of Standards and Technology (NIST). This paper tackles the problem and presents a novel chaos-based cryptosystem for secure transmitted images. The proposed cryptosystem overcomes the drawbacks of existing chaotic algorithms such as the Socek, Xiang, Yang, and Wong methods. It takes advantage of the increasingly complex behavior of perturbed chaotic signals. The perturbing orbit technique improves the dynamic statistical properties of generated chaotic sequences, permits the proposed algorithm reaching higher performance, and avoids the problem of error propagation. Finally, many standard tools, such as NIST tests, are used to quantify the security level of the proposed cryptosystem, and experimental results prove that the suggested cryptosystem has a high security level, lower correlation coefficients, and improved entropy.
This paper presents a dynamic retry adaptation scheme for H.264 HD video, called DRAS.264, which dynamically adjusts the retry limits of frames at the medium access control (MAC) layer according to the impact those frames have on the streamed H.264 HD video. DRAS.264 is further improved with a bandwidth estimation technique, better prediction of packet delays, and expanded results covering multi-slice video. Our study is performed using the Open Evaluation Framework for Video Over Networks as a simulation environment for various congestion scenarios. Results show improvements in average peak signal-to-noise ratios of up to 4.45 dB for DRAS.264 in comparison to the default MAC layer operation. Furthermore, the ability of DRAS.264 to prioritize data of H.264 bitstreams reduces error propagation during video playback, leading to noticeable visual improvements.
A dynamic model of pump having one step gearbox and two step gearbox is developed by the lumped parameter method. The model accounts for shafts, ball bearings and journal bearings flexibilities, gyroscopic effects and the force couplings among the transverse and torsion motions due to gearing. Excitation forces of pump having one step gearbox and two step gearbox are considered as the mass unbalance of the rotors and gear transmission error which comes from the modified tooth surface. A Campbell diagram, in which the excitation sources caused by the mass unbalance of the rotors and the transmitted errors of the gearing are considered, shows that there are no critical speeds at the operating speeds. One step and two step gearboxes are manufactured and are estimated for vibration/noise, lubrication and performance.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.147-151
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2005
CAN(Controller Area Network) is a simple and efficient network system for real time control and measurement. As it is not only good at error detection but also strong in electromagnetic interference, CAN has been widely used all over the industries. Basically, CAN needs a master node in charge of sensor data collection, node scheduling for data transmission to a monitoring system and error detection. According to the number of mater nodes, the CAN system is classified into two type of master system. One is a single master system that has only one master node and the other is a multi-master system where any sensor node can become a master node depending on the system's conditions. While it has the advantage of its fault tolerance, the multi-master system will suffer form the overall performance degradation when a defect is found in the master node. It is because all sensor nodes pertaining to a defective master node lose their position. Moreover, it is difficult and expensive to implement. For a single master system, the whole system will be broken down when a problem happens to a single master. In this paper, a dynamic master system is presented that there are several sub-master nodes of which basic functions are those of other sensor nodes at ordinary times but dynamically changed to replace the failing master node. An effective scheduling algorithm is also proposed to choose an appropriate node among sub-master nodes, where each sub-master node has its precedence value. The performance of the dynamic master system is experimented and analyzed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.6
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pp.809-817
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2020
In the design and development process of Small-Sat power distribution and transmission module, the stability of dynamic resources was evaluated by a deep learning algorithm. The requirements for the stability evaluation consisted of the power distribution function of the power distribution module and demand module to the SAR radar in Small-Sat. To verify the performance of the switching power components constituting the power module PDM, the reliability was verified using a dynamic neural network. The adoption material of deep learning for reliability verification is the power distribution function of the payload to the power supplied from the small satellite main body. Modeling targets for verifying the performance of this function are output voltage (slew rate control), voltage error, and load power characteristics. First, to this end, the Coefficient Structure area was defined by modeling, and PCB modules were fabricated to compare stability and reliability. Second, Levenberg-Marquare based Two-Way NARX neural network Sigmoid Transfer was used as a deep learning algorithm.
To achieve a fast dynamic response and to solve the multi-objective control problems of the output currents, capacitor voltages and system constraints, this paper proposes a deadbeat and hierarchical predictive control with space-vector modulation (DB-HPC-SVM) for five-level nested neutral point piloted (NNPP) converters. First, deadbeat control (DBC) is adopted to track the reference currents by calculating the deadbeat reference voltage vector (DB-RVV). After that, all of the candidate switching sequences that synthesize the DB-RVV are obtained by using the fast SVM principle. Furthermore, according to the redundancies of the switch combination and switching sequence, a hierarchical model predictive control (MPC) is presented to select the optimal switch combination (OSC) and optimal switching sequence (OSS). The proposed DB-HPC-SVM maintains the advantages of DBC and SVM, such as fast dynamic response, zero steady-state error and fixed switching frequency, and combines the characteristics of MPC, such as multi-objective control and simple inclusion of constraints. Finally, comparative simulation and experimental results of a five-level NNPP converter verify the correctness of the proposed DB-HPC-SVM.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.191-200
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2022
Constrained Application Protocol (CoAP) is a standardized protocol by the Internet Engineering Task Force (IETF) for the Internet of things (IoT). IoT devices have limited computation power, memory, and connectivity capabilities. One of the significant problems in IoT networks is congestion control. The CoAP standard has an exponential backoff congestion control mechanism, which may not be adequate for all IoT applications. Each IoT application would have different characteristics, requiring a novel algorithm to handle congestion in the IoT network. Unnecessary retransmissions, and packet collisions, caused due to lossy links and higher packet error rates, lead to congestion in the IoT network. This paper presents an adaptive congestion control protocol for CoAP, Adaptive Congestion Control with a Backoff algorithm (ACCB). AACB is an extension to our earlier protocol AdCoCoA. The proposed algorithm estimates RTT, RTTVAR, and RTO using dynamic factors instead of fixed values. Also, the backoff mechanism has dynamic factors to estimate the RTO value on retransmissions. This dynamic adaptation helps to improve CoAP performance and reduce retransmissions. The results show ACCB has significantly higher goodput (49.5%, 436.5%, 312.7%), packet delivery ratio (10.1%, 56%, 23.3%), and transmission rate (37.7%, 265%, 175.3%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in linear scenario. The results show ACCB has significantly higher goodput (60.5%, 482%,202.1%), packet delivery ratio (7.6%, 60.6%, 26%), and transmission rate (40.9%, 284%, 146.45%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in random walk scenario. ACCB has similar retransmission index compare to CoAp, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in both the scenarios.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.04a
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pp.629-634
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2000
Generally, the accuracy of motion control systems is strongly influenced by both the mechanical characteristics and servo characteristics of feed drive systems. In the fed drive systems of machine tools that consist of mechanical parts and electrical parts, a torsional vibration is often generated because of its elastic elements in torque transmission. Especially, a torsional vibration caused by the elasticity of mechanical elements might deteriorate the quick movement of system and lead to shorten the life time of the mechanical transmission elements. So it is necessary to analyze the electromechanical system mathematically to optimize the dynamic characteristics of the feed drive system. In this paper, based on the simplifies feed drive system model, radius errors due to position gain mismatch and servo response characteristic have been developed and an optimal criterion for tuning the gain of speed controller is discussed. The proportional and integral parameter gain of the feed drive controller are optimal design variables for the gain tuning of PI speed controller. Through the optimization problem formulation, both proportional and integral parameter are optimally tuned so as to compensate the radius errors by using the genetic algorithm. As a result, higher performance on circular profile tests has been achieved than the one with standard parameters.
In this study, a gearbox and blade were modeled in the MASTA program, and the housing and carrier components were modeled using a finite element method. Using substructure synthesis, all the components were combined and used to establish a vibration model of a 2.5-MW wind turbine gearbox. In addition, the safety displacement factor was evaluated using an AGMA data sheet about bearing's outer race for the input shaft and output shaft. As a result, the bearing's outer race for the input shaft, and the radial and axial responses were satisfied by the $1^{st}$ and $2^{nd}$ planetary gears and the $3^{nd}$ helical gear transmission error(TE), respectively. However, the output shaft support bearing's outer race responses were not satisfied with the radial response by the $2^{nd}$ TE and axial response by the $3^{rd}$ TE. To reduce the vibration, tooth modification was needed. After profile tooth modification, at the outer race of the output shaft support bearing, the radial response was reduced by approximately $20{\mu}m$, and the axial response was reduced by approximately $6{\mu}m$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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