In Wireless Mesh Networks (WMNs), we usually deploy multiple Internet Gateways (IGWs) to improve the capacity of WMNs. As most of the traffic is oriented towards the Internet and may not be distributed evenly among different IGWs, some IGWs may suffer from bottleneck problem. To solve the IGW bottleneck problem, we propose an efficient scheme to balance the load among different IGWs within a WMN. Our proposed load-balancing scheme consists of two parts: a traffic load calculation module and a traffic load migration algorithm. The IGW can judge whether the congestion has occurred or will occur by using a linear smoothing forecasting method. When the IGW detects that the congestion has occurred or will occur, it will firstly select another available IGW that has the lightest traffic load as the secondary IGW and then inform some mesh routers (MPs) which have been selected by using the Knapsack Algorithm to change to the secondary IGW. The MPs can return to their primary IGW by using a regression algorithm. Our Qualnet 5.0 experiment results show that our proposed scheme gives up to 18% end-to-end delay improvement compared with the existing schemes.
The design of safe and economical structures depends on the reliable live load from load survey. Live load surveys are traditionally conducted by randomly selecting rooms and weighing each item on-site, a method that has problems of low efficiency, high cost, and long cycle time. This paper proposes a deep learning-based method combined with Internet big data to perform live load surveys. The proposed survey method utilizes multi-source heterogeneous data, such as images, voice, and product identification, to obtain the live load without weighing each item through object detection, web crawler, and speech recognition. The indoor objects and face detection models are first developed based on fine-tuning the YOLOv3 algorithm to detect target objects and obtain the number of people in a room, respectively. Each detection model is evaluated using the independent testing set. Then web crawler frameworks with keyword and image retrieval are established to extract the weight information of detected objects from Internet big data. The live load in a room is derived by combining the weight and number of items and people. To verify the feasibility of the proposed survey method, a live load survey is carried out for a meeting room. The results show that, compared with the traditional method of sampling and weighing, the proposed method could perform efficient and convenient live load surveys and represents a new load research paradigm.
In this paper, a feedback linearization control is proposed to regulate the output voltages of a three-phase four-wire inverter under the unbalanced and nonlinear load conditions. First, the nonlinear model of system including the output LC filters is derived in the d-q-0 synchronous reference frame. Then, the system is linearized by the multi-input multi-output feedback linearization. The tracking controllers for d-q-0-components of three-phase line-to-neutral load voltages are designed by linear control theory. The experimental results have shown that the proposed control method gives the good performance in response to the load conditions.
In this research, a novel multi-converter system for the fuel cell diagnostics and the load leveling function under varying load condition is proposed. The proposed system is composed of two converters and operates in two different modes. In the normal mode operation the additional bidirectional converter is used for the load leveling and in the diagnostic mode it is used for implementing integral diagnostics by way of electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The proposed method can perform the EIS for fuel cell under varying load conditions with no influence to the load. The validity and feasibility of the proposed system is verified by the experiments and the design procedure of the proposed system is detailed.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
다중인터페이스, 다중채널 2.4GHz 능동형 RFID시스템에서 리더가 태그들을 수집할 때, 특정 인터페이스로 태그가 집중화되는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인터페이스 간 부하 분산 프로토콜인 LP-결합과 AP-균형 프로토콜을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 성능의 우수성을 보였다. 설계된 프로토콜들을 펌웨어레벨의 하드웨어에서 구현하기에는 세 가지 문제를 가진다. 첫째, 태그가 랜덤하게 리더의 채널을 선택하고, 리더가 태그의 채널을 변경시킬 수 있는 방법이 필요하다. 둘째, 리더와 태그 간 동기 문제이다. 셋째, 하나의 MCU가 2개의 인터페이스를 동시에 동작시키는 문제이다. 이 같은 문제를 해결하기위해 태그 채널 변경을 위한 메시지 설계 및 태그 채널 변경 방법과 리더와 태그 간 동기를 맞추기 위한 프로토콜을 구현했다. 그리고 실험을 통해 프로토콜의 성능을 비교 분석 하였다. LP윈도우크기가 같을 경우, 부하분산을 통해 충돌 확률을 낮게 하는 LP-결합, AP-균형의 성능이 단일인터페이스보다 우수했다.
본 연구는 압연형강이나 조립형강과 같은 강구조물의 지간증가나 하중 증가로 큰 휨강성이 필요한 경우 상부플랜지나 하부플랜지에 부착하여 구조물의 하중저항성능을 향상시켜주는 커버플레이트의 온도변형을 이용한 프리스트레싱 도입 방법의 개발에 관한 것으로 다단계 온도변형이 도입된 커버플레이트를 프리스트레싱 도입을 위한 구조물에 강결한 후 커버플레이트의 수축으로 발생하는 다단계 수축력을 프리스트레싱력으로 이용하는 방법이다. 본 연구에서는 온도변형에 의하여 구조물에 도입되는 프리스트레싱력의 이론적 연구와 다단계 온도변형을 이용한 다단계 프리스트레싱 기법의 도입을 위하여 커버플레이트의 다단계 온도분포에 대한 열전달 이론해의 제시와 H형강을 대상으로 다단계 온도변형에 의한 다단계 프리스트레스 도입 효과를 분석하였다.
본 연구에서는 고정하중을 받는 다경간 현수교의 예비해석을 위한 케이블 부재의 초기평형상태 해석방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 초기 평형상태 해석 알고리즘은 타 연구들에서 사용된 기존 방법들보다 간편하고 실용적이며, 3경간 현수교 및 다경간 현수교에 적용 가능하다. 제안방법의 타당성을 검증하기 위해, 3경간 현수교 예제모델과 4경간 현수교인 국내의 새천년대교 및 중국의 Yingwuzhou Bridge 모델을 사용하여 초기평형상태 해석을 수행하였다. 검증 결과, 본 연구에서 제안한 초기평형상태 해석방법에 의한 결과가 3경간 예제모델의 선행 연구결과 및 새천년대교의 설계값과 잘 일치하는 경향을 나타내었으며, 제안 방법은 Yingwuzhou Bridge에 대한 초기형상을 잘 유지하는 초기값들을 도출하였다.
Thermal aging test is performed to qualify the life time of equipment in thermally aged condition. Due to long life time more than 10 years like as in power plant, the equipment is subjected to the accelerated thermal aging condition which is able to shorten the long aging test period by increasing aging temperature. Normally, conservatism of thermal aging test causes to impose unbalanced and excessive thermal load on components of the equipment, and deformation and damage problems of the components. Additionally, temperature rise of each component through heat generation of the electric equipment leads to long-term problem of the test period. Multi-phase accelerating aging test is to perform thermal aging test in multiple aging conditions after dividing into groups with various components of equipment. The groups might be classified considering various factors such as activation energy, temperature rise, glass transition temperature and melting temperature. In this study, we verify that the multi-phase accelerating aging test method can reduce and equalize the thermal over load of the components and shorten aging test time.
In this paper, a novel multiple output converter using quasi load is proposed. Conventional multiple output converters using multi-winding transformer has poor output voltage regulations. To solve this problem, there are many proposals like post regulation method, weighted control method, and etc. However, the post regulation method regulates output voltage tightly but its conduction loss and cost are increased. And the weighted control can achieve high efficiency and low cost but its regulation is not enough. To solve these problems, this paper proposes a novel multiple output converter using quasi load. The proposed method uses a quasi load which acts like an active dummy load for tight regulation but there is rarely increase of loss and cost. The proposed method is verified by hardware test by two output(24V and 15V) flyback type converter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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