KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제3B권1호
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pp.10-15
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2003
This paper presents the digital computer performance evaluations of the three-phase self-excited induction generator (SEIG) driven by the variable speed prime mover such as the wind turbine using the nodal admittance approach steady-state frequency domain analysis with the experimental results. The three-phase SEIG setup is implemented for small-scale rural renewable energy utilizations. The experimental performance results give a good agreement with those ones obtained from the digital computer simulation. Furthermore, a feedback closed-loop voltage regulation of the three-phase SEIG as a power conditioner which is driven by a variable speed prime mover employing the static VAR compensator (SVC) circuit composed of the thyristor phase controlled reactor (TCR) and the thyristor switched capacitor(TSC) is designed and considered herein for the wind-turbine driven the power conditioner. To validate the effectiveness of the SVC-based voltage regulator of the terminal voltage of the three-phase SEIG, an inductive load parameter disturbances in stand-alone are applied and characterized in this paper. In the stand-alone power utilization system, the terminal voltage response and thyristor triggering angle response of the TCR are plotted graphically. The simulation and the experimental results prove the effectiveness and validity of the proposed SVC which is controlled by the Pl controller in terms of fast response and high performances of the three-phase SEIG driven directly by the rural renewable energy utilization like a variable-speed prime mover.
센서 네트워크는 센서가 설치된 지역에서 감지된 데이터를 무선으로 전달하는 기술로서, 기존 방식과 달리 에너지 효율이 매우 중요한 성능요소이다. 이러한 특성에 따라 많은 WSN MAC 프로토콜에서는 Wakeup과 Sleep을 반복하여 수행하는 Duty Cycle 기법을 활용하고 있지만, 고정적인 Wakeup 구간의 설정에 따라 획일화된 에너지 성능과 수신 성공률로 인하여 성능이 제한적이다. 본 논문에서는 이러한 Duty Cycle 기반의 MAC 프로토콜을 개선하기 위하여, 채널 환경에 따라 동적으로 Wakeup 구간을 가변화시키는 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 트래픽이 높은 환경에서 Wakeup 구간을 증가시켜 수신 성공률을 높이고, 트래픽이 낮은 환경에서 Wakeup 구간을 줄여 에너지 성능을 향상시켰다. 또한 본 논문에서는 제안하는 방식의 성능에 대한 효율적인 평가를 위하여 기존 동기식 및 비동기식 MAC의 결과와 제안방식을 적용한 MAC의 결과를 비교하고 이를 분석하였다.
The given research focuses on examining the effect of relatively humidity (RH) and curing temperature on the hydrates as well as the porosity of calcium sulfoaluminate (CSA) cement pastes. Numerous tests, which consist of mercury intrusion porosimetry (MIP), thermosgravi metric (TG) and X-ray diffraction (XRD) were conducted. Various characterization techniques which include, scanning electron microscopy, Fourier transform microscopy along with X-ray diffraction evaluations were conducted on the samples to examine phase formation and crystallinity, morphology and microstructure along with bond formations and functional groups, respectively. During long-term study, the performance of concrete which consisted of limestone and flash-calcined was close to those from standard Portland cement concrete. Traditional classifications and methods of corrosion were widely used for the assessment of steel in concrete which may get employed to concrete which contains LC3 to recalibrate the range of polarization resistance for passitivity condition. For example, there is up to 79.5% and 146% respective flexural and compressive strengths. Moreover, they developed more advance electrical and thermo-mechanical performance with a substantial reduction in absorption of water of close to 400%. These advantages allow this research crucial to evaluate how these methods can be applied. Additionally, the research evaluates developed and more advanced cement preservation and repair techniques. The conclusion suggests concerted efforts by various stakeholders such as policy makers to enable low-carbon rates.
The determination of the mixture parameters of stabilization has become a great concern in geotechnical applications. This paper presents an effort about the application of artificial intelligence (AI) techniques including radial basis neural network (RBNN), multi-layer perceptrons (MLP), generalized regression neural network (GRNN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in order to predict the unconfined compressive strength (UCS) of silty soil stabilized with bottom ash (BA), jute fiber (JF) and steel fiber (SF) under different freeze-thaw cycles (FTC). The dosages of the stabilizers and number of freeze-thaw cycles were employed as input (predictor) variables and the UCS values as output variable. For understanding the dominant parameter of the predictor variables on the UCS of stabilized soil, a sensitivity analysis has also been performed. The performance measures of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and determination coefficient ($R^2$) were used for the evaluations of the prediction accuracy and applicability of the employed models. The results indicate that the predictions due to all AI techniques employed are significantly correlated with the measured UCS ($p{\leq}0.05$). They also perform better predictions than nonlinear regression (NLR) in terms of the performance measures. It is found from the model performances that RBNN approach within AI techniques yields the highest satisfactory results (RMSE = 55.4 kPa, MAE = 45.1 kPa, and $R^2=0.988$). The sensitivity analysis demonstrates that the JF inclusion within the input predictors is the most effective parameter on the UCS responses, followed by FTC.
GDI (Gasoline Direct Injection) engines are considered as one of the candidates for next generation engines of passenger cars, which reduce exhaust emissions and fuel consumption. In GOI engines, a high-pressure gasoline supply system is required to directly inject the fuel to combustion chambers. Because of low lubricity of gasoline fuel, the clearance between a plunger and a barrel in GDI fuel pumps is too wide to achieve smooth hydrodynamic lubrication. Thus, it is difficult to generate high-pressure condition in GDI fuel pump since large amount of leakage flow occurs between the plunger and the barrel In this study, an optimum plunger design is presented to minimize leakage in the aspect of flow control. This paper analyzes leakage flow characteristics in the clearance to improve pumping performance of GDI fuel pumps. Effects of groove in the plunger are studied according to variations of depth and width. Evaluations of pumping performance are determined by the amount of pressure drop in the leakage path assuming a constant leakage flows. Both of turbulence and incompressible models are introduced in CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis. Design parameters have been introduced to minimize leakage in limited space, and a methodological study on geometrical optimization has been conducted. As results of CFD analysis in various geometrical cases, optimum groove depths have been found to generate maximum sealing effects on gasoline fuel between the plunger and the barrel. This procedure offers a methodological way of an enhancement of plunger design for high-pressure GDI fuel pumps.
본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.
This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.
최근 컴퓨터 기술의 발전으로 웨어러블 컴퓨터 기술이 개발되고 있다. 이는 HCI (human-centric interface)기술과 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 한다. 웨어러블 컴퓨터 시스템은 WiMedia PHY/MAC 기술과 결합된 USB 기술로 WUSB (wireless universal serial bus) 기술을 사용하여 구성할 수 있다. 본 논문은 U-Health 기능을 지원하는 무선 웨어러블 컴퓨터시스템을 구성하기 위해 WUSB기술과 WBAN (wireless body area networks) 기술을 결합한 통신시스템 구조에 초점을 맞추었다. 이를 위해 WBAN 망에서 WUSB 통신 구간을 할당하는 통신 구조를 제안한다. 제안하는 통신구조에서 WUSB 통신 구간은 WBAN Privated Period를 사용한다. 성능 평가에서는 WBAN 통신 점유율에 따른 WUSB 통신 수율을 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 WUSB over WBAN 통신의 효율성을 평가하였다.
본 논문은 자율주행을 위한 실시간 의미론적 분할 방법으로 최적화된 심층 신경망 구조인 Wide Inception ResNet (WIR Net)을 제안한다. 신경망 구조는 Residual connection과 Inception module을 적용하여 특징을 추출하는 인코더와 Transposed convolution과 낮은 층의 특징 맵을 사용하여 해상도를 높이는 디코더로 구성하였고 ELU 활성화 함수를 적용함으로써 성능을 올렸다. 또한 신경망의 전체 층수를 줄이고 필터 수를 늘리는 방법을 통해 성능을 최적화하였다. 성능평가는 NVIDIA Geforce gtx 1080과 TX1 보드를 사용하여 주행환경의 Cityscapes 데이터에 대해 클래스와 카테고리별 IoU를 평가하였다. 실험 결과를 통해 클래스 IoU 53.4, 카테고리 IoU 81.8의 정확도와 TX1 보드에서 $640{\times}360$, $720{\times}480$ 해상도 영상처리에 17.8fps, 13.0fps의 실행속도를 보여주는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1890-1910
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2013
Routing overlay offers an ideal methodology to improve the end-to-end communication performance by deriving a backup path for any node pair. This paper focuses on a challenging issue of selecting a proper backup path to bypass the failures on the default path with high probability for any node pair. For existing backup path selection approaches, our trace-driven evaluation results demonstrate that the backup and default paths for any node pair overlap with high probability and hence usually fail simultaneously. Consequently, such approaches fail to derive a robust backup path that can take over in the presence of failure on the default path. In this paper, we propose a three-phase RBPS approach to identify a proper and robust backup path. It utilizes the traceroute probing approach to obtain the fine-grained topology information, and systematically employs the grid quorum system and the Bloom filter to reduce the resulting communication overhead. Two criteria, delay and fault-tolerant ability on average, of the backup path are proposed to evaluate the performance of our RBPS approach. Extensive trace-driven evaluations show that the fault-tolerant ability of the backup path can be improved by about 60%, while the delay gain ratio concentrated at 14% after replacing existing approaches with ours. Consequently, our approach can derive a more robust and available backup path for any node pair than existing approaches. This is more important than finding a backup path with the lowest delay compared to the default path for any node pair.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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