This paper is for a Real-time Active Control System to operate a boiler. By sensing of flame we wanted to get status of a furnace as many as possible, like load, efficiency, and/or amount of pollutant. These data can be used to make optimal running point by controlling the ratio of air and fuel. So the last object is to make a closed actual control loop from optical head to valve controllers. The first job was to design and to develop a optical data acquisition system. including optical sensor module. And we gathered flame data in variable situations for taking the trend of flame against burning environment. Currently we are developing a general system model, designing some control strategy and testing this active control system.
A field spectroradiometer SE-590 was used to measure the spectral reflectance of water body. The reflectance was calculated as the ratio of surface water radiance to the standard whiteboard radiance nearly measured at the same time. Water samples were taken simultaneously for determining their chlorophyll-a, suspended solid (SS) and transparency. The relationships between those water quality parameters and spectral reflectance were analy zed using stepwise multiple regression to derive optimal prediction models . The multiple regression was also applied to the SE-590 simulated SPOT bands. The SPOT image of the same day was also analyzed using the same method to compare the statistical results. It showed that the multiple regression models using the SE-590 reflectance data got the best water quality prediction results. The evaluated RMS error of chlorophyll-a, SS and transparency of water quality parameters were 0.57 ug/l, 0.2 mg/l and 0.17 m, respectively, and the RMS errors were 0.36 ug/l, 0.49 mg/l and 0.42 m for SPOT data, respectively. The SE-590 simulated SPOT three bands data obtained the worst results and the RMS errors were 1.77 ug/l, 0.49 mg/l and 0.37 m, respectively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.5
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pp.1873-1880
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2010
Recently, the world's Information Society, already central to humankind, is rapidly changing towards a fully ubiquitous computing society through the development of USN technology. USN application web services provide convenience through environment recognition as well as automatic recognition of specific situations all through the use of USN technology. It has been proven that it can also enable the safety of human life by providing an optimal service through real-time management. Therefore, USN application web services using such technology can be applied to various aspects of life. In this paper, we have implemented a scenario of with a specific user requirement regarding collected meta-data and sensing data based USN technology. We have implemented a visualization of the solutions suitable for each scenario.
Park, Junsung;Hong, Hyunkee;Choi, Wonei;Kim, Daewon;Yang, Jiwon;Kang, Hyungwoo;Lee, Hanlim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.2_1
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pp.191-201
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2018
In this present study, we, for the first time, retrieved total column of ozone ($O_3$) and tropospheric ozone vertical profile using the Optimal Estimation (OE) method based on the MAX-DOAS measurement at the Yonsei University in Seoul, Korea. The optical density fitting is carried out using the OE method to calculate ozone columns. The optical density between the MAX-DOAS data obtained by dividing the measured intensities for each viewing elevated angle by those at the zenith angle. The retrieved total columns of the ozone are 375.4 and 412.6 DU in the morning (08:13) and afternoon (17:55) on 23 May, 2017, respectively. In addition, under 10 km altitude, the $O_3$ vertical profile was retrieved with about 5% of retrieval uncertainty. However, above 10 km altitude, the $O_3$ vertical profile retrieval uncertainty was increased (>10%). The spectral fitting errors are 16.8% and 19.1% in the morning and afternoon, respectively. The method suggested in this present study can be useful to measure the total ozone column using the ground-based hyper-spectral UV sensors.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.2
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pp.1-10
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2016
In this paper, we consider the algorithms and numerical analysis for real-time integrated control system and resource management of large-scale manufacturing smart factory system. There various data transmitted on Cyber-Physical-System (CPS) is necessary to control in real time, as well as the terminal and the platform with respective system service. This will be a true smart manufacturing which consisting of existing research results, and a numerical analysis by the parameter-specific information. In this paper, Jacoby calculation to reflect the optimization algorithms that are newly proposed. It also presents a behavior that optimal operational algorithm on CPS which is adapted to the sensing data. In addition, we also verify the excellence of the real-time integrated control system through experimentation, by comparison with the existing research results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.7
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pp.1533-1546
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2013
Wireless multicast is considered as an effective transmission mode for the future mobile social contact services supported by Long Time Evolution (LTE). Though wireless multicast has an excellent resource efficiency, its performance suffers deterioration from the channel condition and wireless resource availability. Cognitive Radio (CR) and Device to Device (D2D) are two solutions to provide potential resource. However, resource allocation for cognitive wireless multicast based on D2D is still a great challenge for LTE social networks. In this paper, a joint sub-carriers and power allocation model based on D2D for general cognitive radio multicast (CR-D2D-MC) is proposed for Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) LTE systems. By opportunistically accessing the licensed spectrum, the maximized capacity for multiple cognitive multicast groups is achieved with the condition of the general scenario of imperfect spectrum sensing, the constrains of interference to primary users (PUs) and an upper-bound power of secondary users (SUs) acting as multicast source nodes. Furthermore, the fairness for multicast groups or unicast terminals is guaranteed by setting a lower-bound number of the subcarriers allocated to cognitive multicast groups. Lagrange duality algorithm is adopted to obtain the optimal solution to the proposed CR-D2D-MC model. The simulation results show that the proposed algorithm improves the performance of cognitive multicast groups and achieves a good balance between capacity and fairness.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.9
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pp.1931-1942
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2002
In this paper a formulation of robust optimization is presented and illustrated by a design example of vibratory micro gyroscopes in order to reduce the effect of variations due to uncertainties in MEMS fabrication processes. For the vibratory micro gyroscope considered it is important to match the resonance frequencies of the vertical (sensing) and lateral (driving) modes as close as possible to attain a high sensing sensitivity. A deterministic optimization in which the difference of both the sensing and driving natural frequencies is minimized as an objective function results in highly enhanced performance but apt to be very sensitive to fabrication errors. The formulation proposed is to attain robustness of the performance by including the sensitivity of the response with respect to uncertain variables as a term of objective function to be minimized. This formulation is simple and practically applicable since no detail statistical information on fabrication errors is required. The geometric variables, beam width, length and thickness of vibratory micro gyroscopes are adopted as design variables and at the same time considered as uncertain variables because here occur the fabrication errors. A robustness test in terms of a percentage yield by using the Monte Carlo simulation has shown that the robust optimum produces twice more acceptable designs than the deterministic optimum. Improvement of robustness becomes bigger as the amount of fabrication errors is assumed larger. Considering that the magnitude of fabrication errors and uncertainties in a MEMS structure are comparatively large, the present method is illustrated to be a viable approach for a robust MEMS design.
Thin film gas sensor based on tin oxide was fabricated and its characteristics were examined. Target gas is acetonitrile ($CH_{3}CN$) that is simulant gas of blood agent gas. Sensing materials are $SnO_{2}$, $SnO_{2}$/Pt, and (Sn/Pt)oxidation with thickness from $1000{\AA}$ to $3000{\AA}$. Sensor was consisted of sensing electrode with interdigit (IDT) type in front side and a heater in back side. Its dimension was $7{\times}10{\times}0.6mm^{3}$. Fabricated sensor was measured as flow type and monitored real time using PC. The optimal sensing material for $CH_{3}CN$ was {Sn($3000{\AA}$)/Pt($30{\AA}$)}oxidation and its sensitivity and operating temperature were 30%, $300^{\circ}C$ in $CH_{3}CN$ 3 ppm.
When various work was given from user, the existing mobile agent model migrated from node to node and process the work at the point that much traffics according to passive routing schedule are happened, until it makes service the work result, time cost of round work process for the distributed nodes are increased. Therefore, the existing agent systems need migration method to solve the problems of agent size increment or a lack of interoperability among agent systems. To solve these problems in this thesis, we design and implement an CORBA-based Mobile Agent Model(CMAM) for the efficient work process into the distributed nodes, when the mobile agents are migrated among the nodes, using an optimal path search by sensing of network traffic.
In this paper, a parameter optimization technique for a mobile robot navigation is discussed. Authors already have proposed a navigation algorithm for mobile robots with sonar sensors using fuzzy decision making theory. Fuzzy decision making selects the optimal via-point utilizing membership values of each via-point candidate for fuzzy navigation goals. However, to make a robot successfully navigate through an unknown and cluttered environment, one needs to adjust parameters of membership function, thus changing shape of MF, for each fuzzy goal. Furthermore, the change in robot configuration, like change in sensor arrangement or sensing range, invokes another adjusting of MFs. To accomplish an intelligent way to adjust these parameters, we adopted a genetic algorithm, which does not require any formulation of the problem, thus more appropriate for robot navigation. Genetic algorithm generates the fittest parameter set through crossover and mutation operation of its string representation. The fitness of a parameter set is assigned after a simulation run according to its time of travel, accumulated heading angle change and collision. A series of simulations for several different environments is carried out to verify the proposed method. The results show the optimal parameters can be acquired with this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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