Kim, Yun-Jong;Yang, Ho-Soon;Lee, Yun-Woo;Kim, Sug-Whan
Bulletin of the Korean Space Science Society
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2008.10a
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pp.34.4-35
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2008
The significant I&T process gain represented by reduction in overall budget expenditure can be obtained from the use of efficient alignment technique for large space optical systems. Such process gain tends to increase rapidly with an increase in aperture and/or in number of optical elements within the system. However, in practice, the alignment of multiple optical components tends to be rather difficult task because of the multiple coupling effects among the elements within the target system. In order to understand and hence identify the complex interplay of the wavefront coupling effects from the alignment process, the original differential wavefront sampling(DWS) method was presented elsewhere in recent years. DWS uses partial differential of the wavefront of optical component and perturbation value of the optical component against a particular alignment factor. The straightforward application of DWS for an off-axis optical system revealed that it tends to give incorrect estimation of the given misalignment state. In this study, we added off-axis correction terms to the original DWS algorithm and investigated its alignment performance. The performance simulation result for a Korsch type space optical system shows that the modified DWS is capable of bringing the misaligned system into the target alignment tolerance only after 3 iterations. It also shows that this new improved algorithm can be used to estimate the source misalignment as well. We are planning to apply this method for the alignment of a 800mm Korsch type telescope in the near future. We discuss the computational technique, simulation results and implications in details.
An Internet of Things (IoT) is a system where various "things" are connected to each other via a wired/wireless network, and where information is gathered, processed, and interchanged/shared. One of the important actors in IoT is a mobile IoT device (such as a smartphone or tablet). These devices tend to consume a large amount of power in order to provide various high performance application services; however, as the devices cannot be supplied with power all the time, efficient power management is necessary. Power management of mobile IoT devices involves complex relationships between various entities such as application processors (APs), HW modules inside/outside AP, operating systems, mobile IoT platforms, and applications. In order to develop power-efficient mobile IoT devices, a method is needed to systematically analyze these relationships and manage power based on a clear understanding of them. To address this problem, software engineering principles for the development of power-efficient mobile IoT devices are presented in this paper. The feasibility of the proposed principles have been validated in the domain of smartphone camera power management.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.84-88
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2007
In a general tendency that DBMS is used as a tool for storing large size of triple knowledge, it still remains in issue that which DBMS schema should be designed for storing, managing, inferring, and querying the triple knowledge efficiently. In this paper, we present, in the view point of efficient query process, a method that processes a query using Expanded Class-Property Views (ECPV) and, as a result, improvement in response time. The response time of DBMS-based inference systems is proportioned to table size and the number of table join operations. The more query is complex, the more join operations it requires, and the longer response time it requires. ECPV is a table obtained by processing possible join operations before queries. To use ECPV in the query process, SPARQL queries should be converted into corresponding ECPV-based SQL queries. This paper describes the conversion process and shows the improvement in response time by experiments.
Recently, there have been several researches on automatic object identification and distributed computing technology to realize a ubiquitous computing environment. Radio Frequency IDentification (RFID) technology has been applied to many business areas to simplify complex processes and gain important benefits. To derive real benefits from RFID, the system must rapidly implement functions to process a large quantity of event data generated by the RFID operations and should be configured dynamically for changing businesses. Consequently, developers are forced to implement systems to derive meaningful high-level events from simple RFID events and bind them to various business processes. Although applications could directly consume and act on RFID events, extracting the business rules from the business logic leads to better decoupling of the system, which consequentially increases maintainability. In this paper, we describe an RFID business aware framework for business processes in the Electronic Product Code (EPC) Network. This framework is proposed for developing business applications using business services. The term "business services" refers to generated events that can be used in business applications without additional data collection and processing. The framework provides business rules related to data collection, processing, and management, and supports the rapid development and easy maintenance of business applications based on business services.
As the market of lithium secondary batteries moves from mobile IT devices to large-format electric vehicles or energy storage systems, the strengthened battery specifications such as long-term reliability longer than 10 years, pack-level safety and tough competitive price have been required. Moreover, even though high power properties should also be achieved for hybrid electric vehicles, it is not easy to measure accurate power values at various conditions. Because it is difficult to choose a proper measurement method and its experimental condition is more complex comparing to capacity measurement. In addition, the power values are very sensitive to power duration time, state-of-charge (SOC) of cells, cut-off voltages, and temperatures, whereas capacity values are not. In this paper, we introduce three kinds of power measurement methods, hybrid pulse power characterization (HPPC) suggested by US FreedomCar, so-called J-pulse by Japan electric vehicle association standards (JEVS) and constant power measurement, respectively. Moreover, with pouch-type unit cells for HEV, experimental power data are discussed in order to compare each power measurement.
Despite its flexibility to complex geometry, three-dimensional (3D) electromagnetic(EM) modeling schemes using finite element method (FEM) have been faced to practical limitation due to the resulting large system of equations to be solved. An efficient 3D FEM modeling scheme has been developed, which can adopt either direct or iterative solver depending on the problems. The direct solver PARDISO can reduce the computing time remarkably by incorporating parallel computing on multi-core processor systems, which is appropriate for single frequency multi-source configurations. When limited memory, the iterative solver BiCGSTAB(1) can provide fast and stable convergence. Efficient 3D simulations can be performed by choosing an optimum solver depending on the computing environment and the problems to be solved. This modeling includes various types of controlled-sources and can be exploited as an efficient engine for 3D inversion.
The number of large and complex buildings is growing and they are usually concentrated in metropolitan cities. There is a possibility in such buildings that a small accident can expand to a massive disaster since their scale and complexity. To deal with this issue, a research on gas sensors which can detect multiple gases and early-warning systems has been conducted. Proper criteria or standards are necessary for effective application and operation of such sensor-based disaster monitoring system. In this study, we have proposed the alarm criteria of concentration of hazardous gases for the detection and the alarm release. For each alarm level, systematic disaster response plans consist of responsive actions and information delivery have been prepared. These disaster monitoring criteria can help the detection of hazardous gas-related disaster in the early stage of accident and the provision of appropriate emergency responses.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.2C
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pp.191-199
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2006
In this paper, we propose a method to implement a predistorter of the $rho$-th order inverse filter structure to prevent signal distortion and spectral re-growth due to the high PAPR (peak-to-average ratio) of the OFDM signals and the non-linearity of high-power amplifiers. We model the memory-less non-linearity of the high-power amplifier with a polynomial model and utilize the inverse of the model, the $rho$-th order inverse filter, for the predistorter. Once the non-linearity is modeled with a polynomial, since we can determine the $rho$-th order inverse filter only with the coefficients of the polynomial, large memory is not required. To update the coefficients of the non-linear high-power amplifier model, we can use LMS or RLS algorithms. The convergence speed is high since the number of coefficients is small, and the computation is simple since manipulation of complex numbers is not necessary.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.5
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pp.18-24
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2003
The design cycle associated with large engineering systems requires an initial decomposition of the complex system into design processes which are coupled through the transference of output data. Some of these design processes may be grouped into iterative sybcycles. Previous researches predifined the numbers of design processes in groups, but these group sizes should be determined optimally to balance the computing time of each groups. This paper proposes adaptive decomposition method, which determines the group sizes and the order of processes simultaneously to raise design efficiency by expanding the chromosome of the genetic algorithm. Finally, two sample cases are presented to show the effects of optimizing the sequence of processes with the adaptive decomposition method.
Recently there has arisen concern in both the database community and the graphics society about data retrieval from large motion databases because the high dimensionality of motion data implies high costs. In this circumstance, finding an effective distance measure and an efficient query processing method for such data is a challenging problem. This paper presents an elaborate motion query processing system, SMoFinder (Similar Motion Finder), which incorporates a novel kinematic distance measure and an efficient indexing strategy via adaptive frame segmentation. To this end, we regard human motions as multi-linkage kinematics and propose the weighted Minkowski distance metric. For efficient indexing, we devise a new adaptive segmentation method that chooses representative frames among similar frames and stores chosen frames instead of all frames. For efficient search, we propose a new search method that processes k-nearest neighbors queries over only representative frames. Our experimental results show that the size of motion databases is reduced greatly (${\times}1/25$) but the search capability of SMoFinder is equal to or superior to that of other systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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