Exchange System for mobile communication operator is very important for providing continuous services to customers. However traditional solution is too expensive for choosing in the real environment. In this paper, we suggest cost-effective auto backup monitoring solution, which is robust for system failure. And this suggested solution will also can be adopted to the $4^{th}$ generation of IP core network.
최근 급속도로 보급되고 있는 스마트폰과 SNS(Social Network Service)로 인한 인터넷 응용프로그램 활용의 증가는 3G 네트워크 이상의 네트워크 대역폭을 빠르게 잠식해가고 있으며 이로 인한 속도 저하와 서비스 질 저하로 인한 기간통신사들의 시설투자비 증가 요구가 강하게 대두되고 있다. 아울러 모바일 네트워크 사용자의 폭증에 따르는 모바일 서비스 제공자와 모바일 네트워크상의 ID관리문제를 촉발하고 있다. 본 논문은 3G 네트워크에서 모바일 인터넷 응용 서비스상의 사용자 ID관리와 보안문제를 해결하기 위한 프로토콜로 제안된 IDM3G[1]를 기반으로 보다 향상된 인증관리 프로토콜을 제안한다. 제안하는 $I^2DM$ 프로토콜은 기존의 IDM3G 프로토콜이 MO를 통한 상호 인증을 수행하면서 발생시키는 부하를 모바일 인터넷 응용 서비스 제공자에게 일정 부분의 역할을 분산시킴으로써 모바일 및 서비스 제공자의 ID관리와 함께 네트워크 부하와 정보처리를 위한 프로세스 부하 그리고 송수신되는 패킷의 수를 보다 효율화한다. 향후 더욱 그 수요가 폭증할 것으로 예상되는 3G 이후의 모바일 네트워크에 대한 수요를 대비하여 보다 최적화된 프로토콜을 제안한다.
This paper presents a two-stage market auction model in a pool-based electricity market, which explicitly takes into account the system network security. The security network-constrained market auction model considers the use of corrective control to yield economically efficient actions in the post-contingency state, while ensuring a certain security level. Under this framework, the proposed model shows not only for quantifying the correlation between secure system operation and efficient market operation, but also for providing transparent information on the pricing system security for market participants. The two-stage market auction procedure is formulated using Benders decomposition (BD). In the first stage, the market participants bid in the market for maximizing their profit, and the independent system operator (ISO) clears the market based on social welfare maximization. System network constraints incorporating post-contingency control actions are described in the second stage of the market auction procedure. The market solutions, along with the BD, yield nodal spot prices (NSPs) and nodal congestion prices (NCPs) as byproducts of the proposed two-stage market auction model. Two benchmark systems are used to test and demonstrate the effectiveness of the proposed model.
This paper presents an hour-ahead System Marginal Price (SMP) forecasting framework based on a neural network. Recently, the deregulation in power industries has impacted on the power system operational problems. The bidding strategy of market participants in energy market is highly dependent on the short-term price levels. Therefore, short-term SMP forecasting is a very important issue to market participants to maximize their profits. and to market operator who may wish to operate the electricity market in a stable sense. The proposed hybrid neural network is composed of tow parts. First part of this scheme is pattern classification to input data using Kohonen Self-Organizing Map (SOM) and the second part is SMP forecasting using back-propagation neural network that has three layers. This paper compares the forecasting results using classified input data and unclassified input data. The proposed technique is trained, validated and tested with historical date of Korea Power Exchange (KPX) in 2002.
본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.
In Long Term Evolution (LTE) cellular networks, the transmit power control (TPC) mechanism consists of two parts: the open loop (OL) and closed loop. Most cellular networks consider OL/TPC because of its simple implementation and low operation cost. The analysis of OL/TPC parameters is essential for efficient resource management from the cellular operator's viewpoint. In this work, the impact of the OL/TPC parameters is investigated for homogeneous small cells and heterogeneous small-cell/macrocell network environments. A mathematical model is derived to compute the transmit power at the user equipment, the received power at the eNodeB, the interference in the network, and the received signal-to-interference ratio. Using the analytical platform, the effects of the OL/TPC parameters on the system performance in LTE networks are investigated. Numerical results show that, in order to achieve the best performance, it is appropriate to choose ${\alpha}_{small}=1$ and $P_{o-small}=-100dBm$ in a homogenous small-cell network. Further, the selections of ${\alpha}_{small}=1$ and $P_{o-small}=-100dBm$ in the small cells and ${\alpha}_{macro}=0.8$ and $P_{o-macro}=-100dBm$ in the macrocells seem to be suitable for heterogeneous network deployment.
Vulnerability assessment of power systems is important so as to determine their ability to continue to provide service in case of any unforeseen catastrophic contingency such as power system component failures, communication system failures, human operator error, and natural calamity. An approach towards the development of on-line power system vulnerability assessment is by means of using an artificial neural network(ANN), which is being used successfully in many areas of power systems because of its ability to handle the fusion of multiple sources of data and information. An important consideration when applying ANN in power system vulnerability assessment is the proper selection and dimension reduction of training features. This paper aims to investigate the effect of using various feature extraction methods on the performance of ANN as well as to evaluate and compare the efficiency of the proposed feature extraction method named as neural network weight extraction. For assessing vulnerability of power systems, a vulnerability index based on power system loss is used and considered as the ANN output. To illustrate the effectiveness of ANN considering various feature extraction methods for vulnerability assessment on a large sized power system, it is verified on the IEEE 300-bus test system.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
The remote operation of $4\~5$ cranes for container loading/unloading at a port by one operator will dramatically improve loading/unloading efficiency through productivity increase, cost reduction, and so on. This study develops a remote crane control system for container loading/unloading yard cranes. First, a wireless video and audio system to transmit views and sounds of the working field is designed by using 3 web cameras and a microphone. Next, a RSVP-based multi-path reservation method is presented with a view to improving the quality of service in the communication network for remote control. Simulation results show that a RSVP-based multi-path reservation can enhance the reservation success rate in the TCP/IP network.
When a fault is occurred in Power System, relay system detect overcurrent or voltage drop and trip the circuit breaker. Then, an operator in the control room diagnoses the fault and start the recovery of the system after analyzing the alarm information of relays or circuit breakers. The alarm informations have different patterns for each fault of the electric equipments on lines in power systems. In this paper, Back propagation algorithm is applied to train for many kinds of the fault in the power system. The simulation results show the possibility of the neural network application for the fault diagnosis in the case of errorous operation as well as normal operation of relays or circuit breakers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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