In this paper, we proposed a design method of self-learning fuzzy logic controller using fuzzy neural network. The parameters of membership function in premise are modified by descent method and also consequent parameters by learning mechanism of animal conditioning theory. The proposed method is applied to pole balancing system in order to confirm the feasibility.
This paper proposes an energy storage-assisted, series-connected module-integrated power conversion system that integrates a photovoltaic power conditioner and a charge balancing circuit. In conventional methods, a photovoltaic power conditioner and a cell-balancing circuit are needed for photovoltaic systems with energy storage devices, but they cause a complex configuration and high cost. Moreover, an imbalanced output voltage of the module-integrated converter for PV panels can be a result of partial shading. Partial shading can lead to the fault condition of the boost converter in shaded modules and high voltage stresses on the devices in other modules. To overcome these problems, a bidirectional buck-boost converter with an integrated magnetic device operating for a charge-balancing circuit is proposed. The proposed circuit has multiple secondary rectifiers with inductors sharing a single magnetic core, which works as an inductor for the main bidirectional charger/discharger of the energy storage. The secondary rectifiers operate as a cell-balancing circuit for both energy storage and the series-connected multiple outputs of the module-integrated converter. The operating principle of the cell-balancing power conversion circuit and the power stage design are presented and validated by PSIM simulation for analysis. A hardware prototype with equivalent photovoltaic modules is implemented for verification. The results verify that the modularized photovoltaic power conversion system in the output series with an energy storage successfully works with the proposed low-cost bidirectional buck-boost converter comprising a single magnetic device.
4세대 셀룰러 네트워크의 데이터양이 증가하면서, 사업자들은 이를 수용하기 위한 네트워크의 용량 문제에 직면하였다. 따라서, 이 문제를 해결하고자 저렴하고 낮은 전력으로 동작하는 펨토셀이 제안되었는데, 이것은 실내 음영지역의 해소 및 사용자의 서비스 품질을 향상시키는 장점을 갖는다. 그러나 펨토셀 네트워크는 소수의 셀에 많은 부하 (Load)가 집중될 가능성이 있다. 이를 해결하고자, 부하 분산 (Load balancing) 알고리즘 중 하나인 MLB (Mobility Load Balancing) 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 부하 분산을 위해 셀 외곽의 사용자를 인접한 셀로 강제 핸드오버한다. 본 논문에서는 주기적으로 동작하는 MLB 알고리즘에서, 주기가 변했을 때 네트워크 성능 지표들이 어떻게 변화하는지를 확인한다. 실험 결과, 짧은 주기로 동작할 때 데이터 차단율이 낮고, 긴 주기로 동작할 때 핸드오버의 빈도가 낮으며 시간당 처리량 (Throughput)이 높은 것을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 적응적 (Adaptive) 주기의 MLB 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 긴 주기와 짧은 주기로 동작하는 알고리즘의 장점을 모두 포함하는 것을 실험적으로 확인하였다.
Shamsan Saleh, Ahmed M.;Ali, Borhanuddin Mohd.;Mohamad, Hafizal;Rasid, Mohd Fadlee A.;Ismail, Alyani
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1585-1609
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2013
Over recent years, enormous amounts of research in wireless sensor networks (WSNs) have been conducted, due to its multifarious applications such as in environmental monitoring, object tracking, disaster management, manufacturing, monitoring and control. In some of WSN applications dependent the energy-efficient and link reliability are demanded. Hence, this paper presents a routing protocol that considers these two criteria. We propose a new mechanism called Reliable Routing Scheme for Energy-Balanced (RRSEB) to reduce the packets dropped during the data communications. It is based on Swarm Intelligence (SI) using the Ant Colony Optimization (ACO) method. The RRSEB is a self-adaptive method to ensure the high routing reliability in WSNs, if the failures occur due to the movement of the sensor nodes or sensor node's energy depletion. This is done by introducing a new method to create alternative paths together with the data routing obtained during the path discovery stage. The goal of this operation is to update and offer new routing information in order to construct the multiple paths resulting in an increased reliability of the sensor network. From the simulation, we have seen that the proposed method shows better results in terms of packet delivery ratio and energy efficiency.
유비쿼터스 지능공간 모니터링 시스템은 유비쿼터스 지능공간 내에서의 다양한 스마트 객체의 기능, 성능 및 상태를 모니터링하고 분석함으로써 사용자 지수, 서비스의 통합 동작 상황, 서비스의 상태를 판단할 수 있는 정보를 실시간으로 제공해준다. 또한 최적화 및 자기 관리를 통하여 서비스 성능을 향상시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 실시간 모니터링 시스템의 적용범위를 확장하기 위해서는 유동적인 대량의 데이터 처리가 필요하다. 본 논문에서는 모니터링 시스템을 구성하는 스마트 객체의 데이터 발생에 따라 유발되는 에이전트들의 부하를 해결하기 위해 부하를 예측하여 미리 분산시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 시스템은 실험을 통해 기존의 시스템에 비해 전체 데이터 마감시간 초과율이 매개변수가 1일 경우, 80%이상 감소됨을 보여준다.
In this research a Self-Standable mobile Robot with standing arms based on an Wheeled Inverted Pendulum is developed. Almost existing mobile robots have wide planar shape that is statistically stable and it is sometimes hard for them to run or steer on a narrow road. A Wheeled Inverted Pendulum based mobile robot has vertical shape that is upright-running and easily steering on a narrow road. It, however, requires actively balancing control and never restores the shape once it falls down. This research develops a Self-Standable mobile robot which equips standing arms and is able to change its chassis' posture freely from planar to vertical shape or vice versa.
Park, Jeongryul;Lee, Seunghoon;Lee, Sanghoon;Choi, Doyoung
턱관절균형의학회지
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제7권1호
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pp.1-10
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2017
In order to establish a relationship between sleep related breathing disorder (SBD) and temporomandibular disorders (TMDs), a literature review was performed. A researching was performed based on PubMed, including english languages. Any clinical study identified relationship between SBD and TMD were selected in this review. 13 studies were analyzed in this review. According to SBD diagnosis, articles were grouped as follows: polysomnographic diagnosis (n=7), clinical diagnosis (n=2) and survey/self-report (n=4). 12 articles established a positive relation between SBD and TMD and 1 did not. SBD would be associated with protrusion/retrusion degree, myofascial pain, muscular and joint pathology, and other orofacial findings. It was analyzed that the retrusion of the mandible had the significant influence on the severity of the SBD.
Assembly line has been recognized as an efficient production system in mass production. However, the recent production environment characterized as mass customization urges production managers to transform a long assembly line to a number of short assembly cells. To maximize the utilization of resources in an assembly cell, it is important to have the line balanced. This paper presents a bucket brigade-based assembly cell. Bucket brigade is a way of coordinating workers who progressively perform a set of assembly operations on a flow line. Each worker follows a simple rule: perform assembly operations on a product until the next worker downstream takes it over; then go back to the previous worker upstream to take over a new assembly job. In this way, the line balances itself. The bucket brigade assembly cell is analyzed and compared with traditional assembly lines and general assembly cells. The paper also discusses some prerequisite requirements and limitations when the bucket brigade assembly cells are employed.
Self healing systems are considered as cognation-enabled sub form of fault tolerance system. But our experiments that we report in this paper show that self healing systems can be used for performance optimization, configuration management, access control management and bunch of other functions. The exponential complexity that results from interaction between autonomic systems and users (software and human users) has hindered the deployment and user of intelligent systems for a while now. We show that if that exceptional complexity is converted into self-growing knowledge (policies in our case), can make up for initial development cost of building an intelligent system. In this paper, we report the application of AHSEN (Autonomic Healing-based Self management Engine) to in OKKAM Project infrastructure backbone cluster that mimics the web service based architecture of u-Zone gateway infrastructure. The 'blind' load division on per-request bases is not optimal for distributed and performance hungry infrastructure such as OKKAM. The approach adopted assesses the active threads on the virtual machine and does resource estimates for active processes. The availability of a certain server is represented through worker modules at load server. Our simulation results on the OKKAM infrastructure show that the self healing significantly improves the performance and clearly demarcates the logical ambiguities in contemporary designs of self healing infrastructures proposed for large scale computing infrastructures.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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