International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.1-6
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2024
Reconfiguration and miniaturization of antennas have become key attributes in modern wireless communication systems. Reconfiguration of radiation pattern can alleviate the problems encountered in modern wireless communication systems such as multi-path problems. Physical limitation of miniaturization also can be overcome by using a zeroth-order resonance (ZOR) antenna based on metamaterial. In order to achieve reconfiguration and miniaturization of antennas at the same time, we propose a new pattern reconfigurable zeroth-order resonance (ZOR) antenna that reconfigures the radiation patterns by varying the position and the number of unit cells comprising the antenna. The antenna is fabricated in an equilateral triangular shaped symmetrical structure to increase pattern variety. This structure can easily provide eight different radiation patterns (two omnidirectional and six monopole like patterns).
This paper proposes an expert system based on the pattern recognition method which can enhance the accuracy and effectiveness of real-time bus reconfiguration strategy for the transfer of faulted load when a main transformer fault occurs in the automated substation. The minimum distance classification method is adopted as the pattern recognition method of expert system. The training pattern set is designed MTr by MTr to minimize the searching time for target load pattern which is similar to the real-time load pattern. But the control pattern set, which is required to determine the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set is designed as one table by considering the efficiency of knowledge base design because its size is small. The training load pattern generator based on load level and the training load pattern generator based on load profile are designed, which are can reduce the size of each training pattern set from max L/sup (m+f)/ to the size of effective level. Here, L is the number of load level, m and f are the number of main transformers and the number of feeders. The one reduces the number of trained load pattern by setting the sawmiller patterns to a same pattern, the other reduces by considering only load pattern while the given period. And control pattern generator based on exhaustive search method with breadth-limit is designed, which generates the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set. The inference engine of the expert system and the substation database and knowledge base is implemented in MFC function of Visual C++ Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and pattern recognition solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
A switchable Yagi-Uda antenna prototype with radiation pattern reconfiguration is presented in this letter. The proposed reconfigurable antenna is based on the concept of switching between the reflector and director of a Yagi-Uda antenna using a radio frequency PIN diode. As a result, the minimum/maximum radiation can be steered towards desired signals or away from interfering signals in opposite directions. The measured 10 dB impedance bandwidth and gain are 210 MHz (7%) and 8.02 dBi at 3 GHz, respectively. Details of the antenna design and its performance are described and empirically analyzed.
Generally, the training set of maximum $m{\times}L(m+f)$ patterns in the pattern recognition method is required for the real-time bus reconfiguration strategy when a main transformer fault occurs in the distribution substation. Accordingly, to make the application of pattern recognition method possible, the size of the training set must be reduced as efficient level. This Paper proposes a methodology which obtains the minimized training set by applying the pattern clustering method to load patterns of the main transformers and feeders during selected period and to obtain bus reconfiguration strategy based on it. The MaxMin distance clustering algorithm is adopted as the pattern clustering method. The proposed method reduces greatly the number of load patterns to be trained and obtain the satisfactory pattern matching success rate because that it generates the typical pattern clusters by appling the pattern clustering method to load patterns of the main transformers and feeders during selected period. The proposed strategy is designed and implemented in Visual C++ MFC. Finally, availability and accuracy of the proposed methodology and the design is verified from diversity simulation reviews for typical distribution substation.
Distribution systems is consist of network in physical and radial in electrical aspect. Therefore radial operation is realized by changing the status of sectionalizing switches, and is usually done for loss reduction in the system. In this paper, we propose a optimal method for distribution systems reconfiguration. Specifically we use genetic algorithm method to solve distribution systems reconfiguration for loss minimization problem. A genetic algorithm(GA) is set up, in which some improvements are made on string coding, fitness function and mutation pattern. As a result, premature convergence is avoided.
For 24 hours-7 days service on distributed systems, a great deal of efforts are investigated on high availability for seamless operation. In this paper, we propose a dynamic reconfiguration framework of distributed systems, called "hot-swapping" framework. This framework allows us to upgrade and exchange a number of modules of a distributed system without stopping running service as well as the system itself. In order to hide the state of service operation, the framework employes the "proxy" design pattern. Our framework provides two types of proxies: a static proxy and a dynamic proxy, Static proxies can achieve fast execution time, but they need to be changed whenever any minor change exists in the related swappable module. Meanwhile, dynamic proxies takes longer execution time, but do not need to be changed under minor changes of swappable modules. We compare performances of static and dynamic proxies and also apply the framework to a real situation with security management modules. management modules.
This paper proposes an expert system with the knowledge learning capability which can enhance the safety and effectiveness of substation operation in the automated substation as well as existing substation by inferring multiple events such as main transformer fault, busbar fault and main transformer work schedule under multiple inference mode and multiple objective mode and by considering totally the switch status and the main transformer operating constraints. Especially inference mode includes the local minimum tree search method and pattern recognition method to enhance the performance of real-time bus reconfiguration strategy. The inference engine of the expert system consists of intuitive inferencing part and logical inferencing part. The intuitive inferencing part offers the control strategy corresponding to the event which is most similar to the real event by searching based on a minimum distance classification method of pattern recognition methods. On the other hand, logical inferencing part makes real-time control strategy using real-time mode(best-first search method) when the intuitive inferencing is failed. Also, it builds up a knowledge base or appends a new knowledge to the knowledge base using pattern learning function. The expert system has main transformer fault, main transformer maintenance work and bus fault processing function. It is implemented as computer language, Visual C++ which has a dynamic programming function for implementing of inference engine and a MFC function for implementing of MMI. Finally, it's accuracy and effectiveness is proved by several event simulation works for a typical substation.
현재 IETF MANEMO (Mobile Adhoc for NEMO) 워킹 그룹에서는 중첩 NEMO의 내부 라우팅 지원 방안에 관한 표준을 준비중이다. 그러나 중첩 NEMO에서는 MIPv6나 기본 NEMO 프로토콜에서 발생하지 않는 중첩 토폴로지 특성을 갖는다. 따라서 기존 이동성 지원 프로토콜에서는 발생하지 않는 예외적인 이동 특성이 발생한다. 이러한 이동 특성은 네트워크 재설정에 대한 각기 다른 타입을 유발한다. 본 논문은 중첩 NEMO에서 발생 가능한 새로운 이동 패턴을 분류하고 분석하였다. 결론적으로 본 논문에서는 토폴로지 특성과 주소 설정 방안에서 발생하는 새로운 이동 타입과 재설정 패턴을 정의하고 분석적인 접근을 통해서 문제점을 도출하고 요구사항을 제시하고 있다.
파장분할다중화방식(WDM - Wavelength Division Multiplexing) 네트워크는 차세대 전송망으로서 주목받고 있다. WDM네트워크는 IP, SONET, ATM 과 같은 클라이언트층에 광경로를 통한 circuit-switching을 제공함으로해서 전송속도의 향상, 트래픽 패턴에 따른 토폴로지 재구성등을 가능하게 한다. 광경로들의 집합으로서 가상 토폴로지가 정의되는데, 각각의 광경로를 정의하는 광학 스위치들이 재구성 가능하기 때문에, 가상 토폴로지도 재구성 가능하게 된다. 이러한 WDM 네트워크의 특징은 클라이언트 층이 요구하는 트래픽 패턴에 따라 가상 토폴로지를 재구성함으로서 네트워크 성능을 최적화 시킬 수 있게 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴 하에서 가상 토폴로지를 재구성하면서, 각 광경로의 트래픽에 대한 로드벨런싱을 하는 기법을 제시한다. 이 기법은 기존의 기법들과는 달리 미래의 트래픽 패턴을 알고 있다는 가정을 필요로 하지않는다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션을 위하여 실제 백본 네트워크에서의 트래픽율의 측정을 통한 트래픽 모델링을 하였다. 제안된 기법과 이전 기법과의 광경로에 대한 표준편차의 비교를 통해, 제안된 기법이 이전 기법보다 로드벨런싱에 있어 성능향상을 보여준다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 NoC(Network-on Chip) 구조로 구현된 core-based 시스템에 대한 효율적인 저전력 테스트 방법을 제안한다 NoC의 라우터 채널로 전송되는 테스트 데이터의 전력소모를 줄이기 위해서 스캔 벡터들을 채널 폭만큼의 길이를 갖는 flit으로 분할하고 nit간 천이율(switching rate)이 최소화 되도록 don't care 입력을 할당하였다. ISCAS 89 벤치마크에 대하여 실험을 한 결과, 제안된 방법은 약 35%의 전력 감소를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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