In this study, we realized the broadband home gateway system of dual mode based upon EDR 2~3Mbps transmission speed and 300Mbps of 802.11n, In broadcasting and telecommunication convergence networks to deliver multimedia services, high-quality home. The bluetooth module is designed to use general low rate data speed service and the 802.11n module also is designed to use high rate speed service at various home network situation. The dual mode home gateway system, bluetooth and 802.l1n module, is well realized for many specification such as emission power, spurious power, impedance matching, frequency channel test.
Direct Torque controlled induction motor (DTC-IM) drives use stator resistance of the motor for stator flux estimation. So, stator resistance estimation properly is very important for a stable and effective operation of the induction motor. Stator resistance variations because of changing in temperature make DTC operation difficult mainly at low speed. A method based on artificial neural network (ANN) to estimate the stator resistance online of IM for DTC drive is modeled and verified in this paper. To train the neural network a back propagation algorithm is used. Weight adjustment of neural network is done by back propagating the error signal between measured and estimated stator current. An extensive simulation has been carried out in MATLAB/SIMULINK to prove the efficacy of the proposed stator resistance estimator. The simulation & experimental result reveals that proposed method is able to obtain precise torque and flux control at low speed.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크을 활용한 모니터링 센서 로봇 제어 시스템 응용에 대해서 기술한다. 저전력, 초경량의 모니터링 센서 로봇을 통해서 주변 환경을 원격 감지하며, 로봇간의 ad-hoc networking을 통하여 모니터링 센서 로봇의 방향 및 속도를 제어하도록 하였다. 이러한 무선 센서 네트워크 기반의 모니터링 센서 로봇 시스템은 인간의 접근이 어려운 유해 환경이나 공장, 발전소 등의 위험지역에서 원격 관찰 및 탐지 등의 목적으로 활용 될 수 있다.
인간형 로봇을 구동하기 위해서 로봇 내부에는 많은 수의 모터와 센서가 사용된다. 다수의 구동기를 연결할 때 생기는 배선의 문제를 해결하기 위해 통신 네트워크에 기반한 제어기를 사용해왔는데 구성 비용면에서 유리하고, 신뢰성이 높은 통신 프로토콜인 CAN이 주로 사용되었다. 제어기의 구조 측면에서 상위 제어기에 알고리즘을 탑재하기 쉬운 속도 제어형 구조가 선호되고 있는데, 이때 CAN의 낮은 통신 대역폭이 문제가 되며, 충분한 통신 대역폭을 얻기 위해 이전에는 다수의 CAN 네트워크로 분리해서 통신망을 구성하였다. 본 논문에서는 높은 통신 대역폭을 얻기 위해 고속의 FlexRay와 저속의 CAN 통신망이 계층적으로 연결된 다중 모터 제어 시스템에 대해 전송시간 지연에 대한 안정도 분석을 수행하고 허용된 전송시간 내에 센서 정보와 구동 신호를 전달하기 위한 게이트웨이의 구성과 노드 할당 방법에 관하여 연구한다. 제안된 계층적 네트워크 기반 제어시스템은 다중 모터제어 시스템의 제어성능을 높이고 안정도를 확보하는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.
최근 정보통신기반이 급속히 발달하고 사용자가 늘어남에 여러가지 사이버 공격이 늘어나고 있다. 침해사고를 예방하고 효과적인 대응방법이 마련된 침입탐지시스템들은 저속 환경에서의 실시간 분석에 적합하도록 설계되고 구현되었기 때문에, 증가하는 트래픽 양을 처리하는데 어려움이 있다. 또한, 기가비트 이더넷(Gigabit Ethernet) 환경과 같은 고속 네트워크 환경이 현실화되므로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 보안 분석 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 고속 네트워크 환경에 필요한 침입탐지 및 그 대응 방법에 위한 고속 침입탐지 메커니즘 적용 시스템을 제안한다 이는 패킷 헤더 기반의 패턴 매칭 기능과 시스템 커널 영역에서 수행되는 패킷 데이터 기반의 패턴 매칭 기능을 통해서, 고속 네트워크 환경에 적합한 침입탐지 메커니즘을 제안하며, 시스템의 성능을 기존 운용 시스템과 비교 분석함으로써, 제안한 침입탐지 메커니즘이 트래픽 처리성능면에서 최대 20배까지 우수했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2480-2496
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2020
Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권4호
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pp.312-316
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2005
The single phase induction motor has been commonly applied to small-sized electrical appliances because of its low cost, but it has low efficiency and large torque ripple, and it is incapable of speed control. However, two-phase induction motors have small torque ripple, high efficiency and variable speed control, because they are inverter fed. In this paper, the dynamic characteristics of the two-phase induction motor, such as the torque ripple, current and speed, are analyzed by using the time-stepping finite element method, and compared with the cage-type single phase induction motor.
Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 네트워크에서 거시교통류를 분석하는데 유용하다. Two-fluid Model은 정지차량 비율과 네트워크 평균속도의 관계를 통해 네트워크를 분석하는 것으로, 주로 신호 혹은 비신호교차로가 다수 존재하는 도시부 교통망에 적용되어왔다. 일반적으로 네트워크의 교통수요가 증가함에 따라 네트워크 내 평균주행속도와 평균통행속도 모두 감소하며, 네트워크 내 정지차량의 비율과 정체로 인한 저속차량의 비율도 증가한다. 본 연구는 정체상황을 고려한 Two-fluid Model을 제안하였다. 정체상황을 구분하는 임계속도와 정체상황이 네트워크에 미치는 가중치는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 최소화하도록 값을 정산하여 적용하였다. 서울시 네트워크의 임계속도는 약 34 kph로 나타났으며, 정체상황이 네트워크에 미치는 영향의 가중치는 약 0.61로 나타났다. 본 연구에서 제안한 Model은 기존 Model에 비하여 $R^2$가 0.78에서 0.99로 크게 증가하였으며, 파라미터의 값은 큰 차이를 보이지 않았다. 이는 제안한 Model이 네트워크 및 신호운영 평가에 사용될 가능성이 있음을 의미한다.
Choi, Seung Nam;Kim, Junhyeong;Kim, Il Gyu;Kim, Dae Jin
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권4호
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pp.212-220
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2014
The current cellular communications are optimized for low mobility users, meaning that their performance is degraded at high speed. Therefore, passengers in a high-speed train experience very poor radio link quality due to the significantly large number of simultaneous handovers. In addition, wireless data traffic is expanding exponentially in trains, subways and buses due to the widespread use of smartphones and mobile devices. To solve the inherent problem of cellular communication networks and meet the growing traffic demand, this paper proposes the mobile hotspot network of a millimeter-wave communication system as a mobile wireless backhaul. This paper describes the physical layer design of uplink and downlink in the proposed system, and the performances of uplink and downlink are evaluated under Rician fading channel conditions. The implemented baseband prototype of the proposed millimeter-wave communication modem is presented. This system can provide a Gbps data rate service in high-speed trains carrying hundreds of wireless Internet users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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