In recent years, the demand for the distribution of energy resource has been increasing. However, the output power is limited by the stability of the distribution network. This study proposes an active distribution network that can reconfigure the distribution line using an active phase controller. The conventional distribution network has a fixed structure, whereas the proposed active distribution network has a variable structure. Therefore, the active distribution network can increase the output power of the distribution energy resource and reduce the overload of distribution line facilities. The active phase controller has two operation modes to minimize the circulating current during dynamic reconfiguration. In this study, the voltage and current control algorithms are proposed for the active phase controller. The proposed method for the active phase controller is simulated via PSIM simulation.
IPv6의 도입으로 인해 상당기간 IPv4와 공존해야 한다. 따라서 IPv4와 IPv6간 변환 기술이 필요로 하게 되었으며 이에 여러 가지 변환 기술이 제안되어 두 프로토콜간 통신이 가능하게 되었다. 그 중 NAT-PT는 IPv6 기반의 네트워크와 IPv4 기반의 네트워크간에 직접 통신이 가능하도록 해주는 메커니즘이다. 그러나 IPsec 프로토콜의 인증 값 계산에는 TCP/UDP/ICMP 검사합 값을 포함해서 IP 주소가 사용되기 때문에 NAT-PT에는 IPsec 프로토콜을 적용할 수 없다는 보안상의 문제가 발생하였다. 따라서 본 논문에서는 NAT-PT와 IPsec의 특성을 살펴보고, NAT-PT의 보안상 문제점을 고찰하였으며 NAT-PT에 IPsec을 적용할 수 있는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 SystemC를 이용하여 네트웍 SOC에 적용이 가능한 상위 계층 설계 방법을 제안한다. 본 방식은 실제 양산되고 있는 네트웍 SOC를 기준 플랫폼으로 하여 NAT 라우터에서 보다 높은 변환율을 얻기 위한 최적의 하드웨어 계수 결정을 목표로 한다. 네트웍 SOC에 내장된 고속 이더넷 MAC, 전용 I)MA, 시스템 모듈들은 트랜잭션 레벨에서 SystemC를 이용하여 모델링되었다. 고속 이더넷 제어기 모델은 실제 Verilog RTL의 동작을 사이클 단위로 측정한 결과를 토대로 동작이 세부 조정되었다. SystemC 환경의 NAT 변환율은 기준 플랫폼 검증 보드상의 측정 결과와 비교하여 $\pm$10% 이내의 오차를 보였고, RTL 시뮬레이션보다 100배 이상의 속도 이득을 보였다. 본 모델은 NAT 라우터에서 성능 저하의 원인을 찾는 SOC 구조 탐색을 위해 사용될 수 있다.
NAT는 IP주소 부족의 단기적인 해결방법으로 홈네트워크에서 널리 사용되고 있다. ISP는 트래픽 과금 등에 사용하기 위하여 NAT를 사용하는 IP 주소와 NAT에 연결된 호스트 수를 탐지하려고 한다. NAT 탐지 방법으로는 IP 패킷 헤더의 TTL 필드를 이용하는 것과 ID 필드를 이용하는 것이 있다. 본 논문에서는 NAT(Network Address Translator) 탐지를 위해 제안되어 널리 사용되는 ID 필드를 이용한 방법을 실험적으로 분석한다. 실험결과 서브넷의 계층이나 운영체제의 다양성으로 인하여 완벽하게 NAT 이용 호스트를 탐지하기 어렵다는 것을 검증하였다.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.913-916
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2005
This paper presents the development of Artificial Neural Network models for forecasting the cost and contract duration of school reconstruction projects to assist the planners' decision-making in the early stage of the projects. 132 schools reconstruction projects in central Taiwan, which received the most serious damage from the Chi-Chi Earthquake, were collected. The developed Artificial Neural Network prediction models demonstrate good prediction abilities with average error rates under 10% for school reconstruction projects. The analytical results indicate that the Artificial Neural Network model with back-propagation learning is a feasible method to produce accurate prediction results to assist planners' decision-making process.
A Gaussian is formed by diffusing a spot excitation. In this paper, a diffusion neural network model is derived from the diffusion equation. And it is shown that a difference of two Gaussians(DOG) may have the same shape as a Laplacian of Gaussian(LOG), A neural network model executing a DOG convolution by diffusing an external excitation is proposed. By this model intensity changes of image may be detected. This model may be implemented economically because each neuron has only four fixed-valued synapes.
In electromagnetic transient analysis, complex transmission system should be modelled in detail. But in large system, this full representation of power transmission system has a big burden in many sides such as computation time, modelling efforts, etc. It is very required, therefore, in electromagnetic transients studies to represent parts of a complete system in a reduced or an equivalent form. This paper develops the method from which system equivalents may be derived. The suggested method is of an essentially transient form, and allows travelling wave interaction between the equivalent and explicit transmission network to be modelled.
We have applied the neural network method for the neural networkmethod for the automatic scoring of the sleep stage. 17 features are extracted from the recorded EEG, EOG and EMG signals. These features are inputed to tile multilayer perceptron model. Neural network was trained with error-back propagation method. Results are compared with manual scoring of the experts, and show the possibility of application of automatic method in sleep stage scoring.
현재 네트워크 보안을 위한 방화벽과공용 IP 주소 부족 문제를 발견하기 위한 NAT의 사용이 일반화되고 있다. 그러나 이러한 환경에서는 기본적으로 서로 다른 방화벽/NAT 내에 있는 사용자들 간의 상호 연결이 불가능하기 때문에 제한된 서비스들만이 제공되어질 가능성이 있다. 이러한 문제점은 서로 다른 피어들간에 직접 연결을 하여 서비스를 주고받는 순수 P2P 환경에서는 각종 서비스의 제공에 근 방해 요소로 작용 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 P2P 환경에서 방화벽/NAT 내에 있지 않은 피어들 중 네트워크 트래픽이 적은 피어를 동적으로 선정하여 프락시-서버를 할당한 후 이를 피어들의 통신 매개체로 사용하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영체제 독립적이고, 양방항 통신을 가능하게 해주며, 기존의 클라이언트-서버 환경에서 프락시-서버로 집중될 수 있는 네트워크 그래픽을 여러 피어들에게 분산시킬 수 있는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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