In this paper, the comparison and analysis of PTI and IEEE data formats are conducted. and the algorithm and the developed program for data conversion between these data formats are proposed. PTI and IEEE data formats are widely used as the input data form of the software program for power systems. However, they are composed of different formation with each other. So, it is necessary to convert between two formats in order to use more programs with different input data format. Numerical results of the power flow calculation of the test system show that developed program is effective and useful.
We investigated the frequency characteristics of surges induced on Lan equipments by using V-F converter. which installed on the second part of protection system. We stored and analyzed the frequency converting data with the amplitude of overvoltage. In addition. The data acquisition system was made so that we could be examine the results wave through WEB. From this results, it is found that this frequency analysis could be helped for design and protection of various undesired surges.
Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safety-related educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
In this paper, we propose a sensory data combination method by a fuzzy number approach for multisensor data fusion. Generally, the weighting of one sensory data with respect to another is derived from measures of the relative reliabilities of the two sensory modules. But the relative weight of two sensory data can be approximately determined through human experiences or insufficient experimental data without difficulty. We represent these relative weight using appropriate fuzzy numbers as well as sensory data itself. Using the relative weight, which is subjective valuation, and a fuzzy-numbered sensor data, the fuzzy weighted average method is used for a representative sensory data. The manipulation and calculation of fuzzy numbers can be carried out using the Zadeh's extension principle which can be approximately implemented by the $\alpha$-cut representation of fuzzy numbers and interval analysis.
Congyi, Zhang;Mission, Jose Leo;Kim, Sung-Ho;Youk, Yui-Su;Kim, Hyeong-Joo
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.1
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pp.11-17
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2008
Typical wireless sensor networks used in structural monitoring are continuous types wherein data transmission is progressive at all time that may include irrelevant and insignificant data and information. Continuous types of wireless monitoring systems often pose problems of handling large-sized data that may deteriorate the performance of the system. The proposed method is to suggest an event-triggered monitoring system that captures and transmits relevant data only. An error signal generated by the Principal Components Analysis (PCA) is utilized as an index for event detection and selective data transmission. With this new monitoring scheme, the remote server is relieved of unwanted data by receiving only relevant information from the wireless sensor networks. The performance of the proposed scheme was verified with simulation studies.
There are generally three folds when developing neural network classifiers. They are as follows: 1) discriminant function; 2) lots of parameters in the design of classifier; and 3) high dimensional training data. Along with this viewpoint, we propose space search optimized polynomial neural network classifier (PNNC) with the aid of data preprocessing technique and simultaneous tuning strategy, which is a balance optimization strategy used in the design of PNNC when running space search optimization. Unlike the conventional probabilistic neural network classifier, the proposed neural network classifier adopts two type of polynomials for developing discriminant functions. The overall optimization of PNNC is realized with the aid of so-called structure optimization and parameter optimization with the use of simultaneous tuning strategy. Space search optimization algorithm is considered as a optimize vehicle to help the implement both structure and parameter optimization in the construction of PNNC. Furthermore, principal component analysis and linear discriminate analysis are selected as the data preprocessing techniques for PNNC. Experimental results show that the proposed neural network classifier obtains better performance in comparison with some other well-known classifiers in terms of accuracy classification rate.
Designing of similarity on high dimensional data was done. Similarity measure between high dimensional data was considered by analysing neighbor information with respect to data sets. Obtained result could be applied to big data, because big data has multiple characteristics compared to simple data set. Definitely, analysis of high dimensional data could be the pre-study of big data. High dimensional data analysis was also compared with the conventional similarity. Traditional similarity measure on overlapped data was illustrated, and application to non-overlapped data was carried out. Its usefulness was proved by way of mathematical proof, and verified by calculation of similarity for artificial data example.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.2
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pp.274-279
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1998
We investigate a Leaky Bucket(LB) scheme with a threshold in the data buffer, where leaky rate changes depending on the contents of data buffer. We use the fluid flow model for the analysis of the LB scheme with a threshold. We model the bursty input source as markov modulated fluid flow(MMFF) As performance measures we obtain loss probability and mean delay. We present some numerical results to show the effects of the level of a threshold, the rate of token generation, the size of token pool, and the size the data buffer on the performances of the LB scheme with a threshold.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.5
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pp.650-657
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1999
In this paper, a real-time communication method using a PICNET-NP(Plant Instrumentation and Control Network for Nuclear Power plant) is proposed with an analysis of the control network requirements of DCS(Distributed Control System) in unclear power plants. The method satisfies deadline in case of worst data traffics by considering aperiodic and periodic real-time data and others.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.10
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pp.678-689
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2004
The major concern of networked control system is network uncertainties such as time delay and data loss. Because these uncertainties may degrade the performance of networked control system and destabilize the entire system. Therefore, the performance and the stability variation of networked control system due to network uncertainties must be considered first in designing networked control system. In particular, the stability analysis of networked control system is most important issue since time delay and data loss can make the overall systems unstable. In this paper, we present a new stability analysis method of networked control system with time delay and data loss, which is impossible in previous works. The proposed method can determine maximum time delay and allowable transmission rate that preserve stability performance of networked control system. The results of the simulation validate effectiveness of our stability analysis method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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