Based on our experience on exoplanet transit observation, we propose the exoplanet science cases with Small Telescope Network. One is the follow-up observation for validation of exoplanet candidates. TESS(Transiting Exoplanet Survey Satellite) is pouring out exoplanet candidates in bright stars(V<15) on all the sky. Since Small Telescope Network will consist of 0.5-1m telescopes, we will expect to produce promising outcomes from the follow-up observation of bright candidates. Next is the transit time observation. By spectroscopy of space and large telescopes during transit event, it can be possible to find the bio signatures in exoplanet atmosphere. So, in terms of cost, it is critical to determine the exact time of transit event. In addition, detecting the variation of transit time can reveal another exoplanet and exomoon in the system. In order to determine the transit time and its variation, the accumulation of transit event data is more important than the quality of photometric data. We expect that it can be a challenging project of Small Telescope Network.
This paper proposes a new automatic compensation network (ACN) for a system-on-chip (SoC) transceiver. We built a 5 GHz low noise amplifier (LNA) with an on-chip ACN using 0.18 ${\mu}m$ SiGe technology. This network is extremely useful for today's radio frequency (RF) integrated circuit devices in a complete RF transceiver environment. The network comprises an RF design-for-testability (DFT) circuit, capacitor mirror banks, and a digital signal processor. The RF DFT circuit consists of a test amplifier and RF peak detectors. The RF DFT circuit helps the network to provide DC output voltages, which makes the compensation network automatic. The proposed technique utilizes output DC voltage measurements and these measured values are translated into the LNA specifications such as input impedance, gain, and noise figure using the developed mathematical equations. The ACN automatically adjusts the performance of the 5 GHz LNA with the processor in the SoC transceiver when the LNA goes out of the normal range of operation. The ACN compensates abnormal operation due to unusual thermal variation or unusual process variation. The ACN is simple, inexpensive and suitable for a complete RF transceiver environment.
MOGABA is a project monitoring of gamma-ray bright AGN(Active Galactic Nuclei). Since May 2011, we have observed total flux, degree of linear polarization, and polarization angle of about twenty AGN once a week at 22, 43 and 86GHz using KVN(Korean VLBI Network) 21m radio telescopes. We have observed variation of total flux of BLLAC and OJ287 from May 2011 to March 2012. We have observed flares of total flux at 22GHz for those sources from October 2011 to November 2011. In this paper we report the variation of total flux, degree of linear polarization and polarization angle at 22, 43, 86GHz for BLLAC and OJ287.
In this paper, recurrent artificial neural network (RNN) based self tuning speed controller is proposed for the high performance drives of induction motor. RNN provides a nonlinear modeling of motor drive system and could give the information of the load variation, system noise and parameter variation of induction motor to the controller through the on-line estimated weights of corresponding RNN. Thus, proposed self tuning controller can change gains of the controller according to system conditions. The gain is composed with the weights of RNN. For the on-line estimation of the weights of RNN, extended kalman filter (EKF) algorithm is used. Self tuning controller that is adequate for the speed control of induction motor is designed. The availability of the proposed controller is verified through the MATLAB simulation with the comparison of conventional PI controller.
When faults occur in transmission lines, the classification of faults is very important. If the fault is HIF(High Impedance Fault), it cannot be detected or removed by conventional overcurrent relays (OCRs), and results in fire hazards and causes damages in electrical equipment or personal threat. The fast discrimination of fault needs to effective protection and treatment and is important problem for power system protection. This paper propolsed the fault detection and discrimination algorithm for LIFs(Low Impedance Faults) and HIFs(High Impedance Faults). This algorithm uses artificial neural networks and variation of 3-phase maximum currents per period while faults. A double lines-to-ground and line-to-line faults can be detected using Neural Network. Also, the other faults can be detected using the value of variation of maximum current. Test results show that the proposed algorithms discriminate LIFs and HIFs accurately within a half cycle.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4015-4033
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2015
The future mobile networks consist of hyper-dense heterogeneous and small cell networks of same or different radio access technologies (RAT). Integrating mobile networks of different RATs to provide seamless and smooth mobility service will be the target of future mobile converged network. Generally, handover from high-speed networks to low-speed networks faces many challenges from application perspective, such as abrupt bandwidth variation, packet loss, round trip time variation, connection disruption, and transmission blackout. Existing inter-RAT handover solutions cannot solve all the problems at the same time. Based on the high-layer convergence sublayer design, a new receiver-aided soft inter-RAT handover is proposed. This soft handover scheme takes advantage of multihoming ability of multi-mode mobile station (MS) to smooth handover procedure. In addition, handover procedure is seamless and applicable to frequent handover scenarios. The simulation results conducted in UMTS-WiMAX converged network scenario show that: in case of TCP traffics for handover from WiMAX to UMTS, not only handover latency and packet loss are eliminated completely, but also abrupt bandwidth/wireless RTT variation is smoothed. These delightful features make this soft handover scheme be a reasonable candidate of mobility management for future mobile converged networks.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권2호
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pp.139-149
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2012
A 3D stacked IC is made by multiple dies (possibly) with heterogeneous process technologies. Therefore, die-to-die variation in 2D chips renders on-package variation (OPV) in a 3D chip. In spite of the different variation effect in 3D chips, generally, 3D die stacking can produce high yield due to the smaller individual die area and the averaging effect of variation on data path. However, 3D clock network can experience unintended huge clock skew due to the different clock propagation routes on multiple stacked dies. In this paper, we analyze the on-package variation effect on 3D clock networks and show the necessity of a post silicon management method such as body biasing technique for the OPV induced 3D clock skew control in 3D stacked IC designs. Then, we present a parametric yield improvement method to mitigate the OPV induced 3D clock skew.
The Internet routing instability, or the rapid fluctuation of network reachability information, is an important problem currently facing the Internet engineering community. High levels of network instability can lead to packet loss, increased network latency, and delayed routing convergence. At the extreme, high levels of routing instability can lead to the loss of internal connectivity in wide-area networks. In this paper, we investigate the variation of domain degree and domain count of the inter-domain network over time by using linear regression model in order to analyze the topology variation of inter-domain network. We Also propose an efficient policy management model to reduce the instability in the inter-domain routing system. The proposed model can be used to identify whether a routing policy is adequate to reduce convergence time that is required to return to a normal state when BGP routing instability happens. Experimental analysis shows that the proposed model can be used to set up routing policy in domains for the purpose of minimizing the effects and the propagation of BGP routing instability.
This paper proposes the structure and the algorithm of the Fuzzy-Neural Controller(FNNC) which is able to adapt itself to unknown plant and the change of circumstances at the Fuzzy Logic Controller(FLC) with the Neural Network. This Learning Fuzzy Logic Controller is made up of Fuzzy Logic controller in charge of a main role and Neural Network of an adaptation in variable circumstances. This construct optimal fuzzy controller applied to the 2-area load frequency control of power system, and then it would examine fitness about parameter variation of plant or variation of circumstances. And it proposes the optimal Scale factor method wsint three preformance functions( E, , U) of system dynamics of load frequency control with error back-propagation learning algorithm. Applying the controller to the model of load frequency control, it is shown that the FNNC method has better rapidity for load disturbance, reduces load frequency maximum deviation and tie line power flow deviation and minimizes reaching and settling time compared to the Optimal Fuzzy Logic Controller(OFLC) and the Optimal Control for optimzation of performance index in past control techniques.
Recently, The TCN(Train Communication Network} as the distributed control systems for electric vehicles, which is the international standard of the intra vehicle communication, actively recognizes variations and supports reconfiguration of the train network when a vehicle is separated or recombined. The technique of reconfiguration to take variety and interoperability of a vehicle constitution is used when the vehicle constitution is changed. At the time, each node making up vehicle network shares the information about the variation of vehicle constitutions and the state of nodes. In the hierarchical TCN structure, an exchange of data becomes available as a work to transmit information between components is performed at the node playing a role of gateway. This paper proposes a protocol to transmit the information of the train reconfiguration. The protocol gives an application to renew a list for transmitting information and to perform the transmission that can guarantee periodic and non-periodic data transmission between nodes when the network nodes changed by a variation of the network state are reconfigured. If use this protocol, can use functions that are offered in the electric railcar at the same time that composition of vehicles is completed without delay. And when driver of the electric railcar inspect before running of vehicles, can confirm state of vehicles visually through monitor in driver's room.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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