A sensorless drive of induction motor has several advantages; low cost and mechanical simplicity. This paper investigates a field-oriented control method without speed and flux sensors. The control strategy is to design an adaptive state observer for flux estimation and to estimate the rotor speed from the estimated rotor flux and stator current. The entire control algorithm including space vector PWM is implemented by software of the digital signal processor TMS320C31. The experimental results indicate good speed responses.
Web services and their composition (web processes) are promising technologies to efficiently integrate disparate software components over various types of systems. As many web services are nowadays available on Internet, quality of services (QoS) and performance/cost become increasingly important to differentiating between similar service providers. In this work, we introduce sPAC (Web Services Performance Analysis Centre) and show how customers can benefit from sPAC to consider performance in composing and commercializing web services. sPAC 1) helps users to graphically describe the workflow of web services, 2) invokes web services to test out performance for light load conditions, 3) automatically converts the web services and the flow between them into a simulation model, 4) conducts extensive simulations for heavy load conditions and various usage patterns, and 5) reports analysis results and estimation data for the web services.
Kim, Dong-Hyun;Lee, Byung-Jun;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.01a
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pp.89-92
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2018
본 논문에서는 Edge computing 환경에서 다수의 노드들로 구성된 네트워크의 디바이스를 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 클라이언트-서버 모델은 모든 데이터와 그에 대한 요청을 중심 서버에서 처리하기 때문에, 다수의 노드로부터 생성된 많은 양의 데이터를 처리하는 데 빠른 응답속도를 보장하지 못한다. Edge computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 또한 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 여러병렬 기계학습 모델 중 본 연구에서는 Stale Synchronous Parallel(SSP) 모델을 이용하여 Edge 노드에서 분산기계 학습에 적용하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.339-342
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2008
최근 기업들은 소프트웨어의 품질, 개발 속도, 비용 등의 문제에 대한 해결을 위해서 오픈소스 소프트웨어를 활용한 개발 방법을 사용하고 있다. 이에 따라 OSS를 비롯한 오픈소스에 대한 여러 분석이 있었지만, OSS를 활용할 때 이에 따른 비용이 줄어들 것이다라는 예상은 많았지만, 그것을 실제로 증명할 만한 사례나 연구는 현재까지 많이 존재하지 않았다. 본 연구에서는 OSS를 활용하기 위한 비용요소 및 범위를 제시하고 실제 사례를 통해서 각 비용을 구해서 이에 대한 적절성 및 분석을 수행하고 향후 연구를 제시한다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.4
s.26
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pp.164-171
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2005
The importance of the life cycle cost analysis(LCCA) for apartment housing remodeling projects has been fully recognized over the last decade. Accordingly theoretical models, guidelines, and supporting software systems were developed for the life cycle cost analysis of apartment housing remodeling systems. However, the level of consensus on LCCA results is still low due to the lack of reliable data on remodeling activities for safety diagnosis. in order to predict the reliability based LCCA of the given case, suggested the remodeling strategies level after reviewing other related materials. Apply the real information of the economic index. And based on such analytical measures, remodeling and operation cost and LCC in remodeling strategies level have been predicted; suggests the basic information about remodeling interventions level for the apartment housing. The LCC analysis models and the fuzzy logic based safety assessment presented in this study can greatly contribute to the value-oriented design alternative selection, estimation of the economic analysis, and the allocation of budget for apartm.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1639-1650
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2013
Road pavement management is an important activity that affects to national economy, movement and safety of people, and also demands huge amount of budget. Therefore, its management strategy must be established under objective information. In addition, decision support system that produces the management strategy needs to consider practical benefits from various aspects. Considering these aspects, this paper aimed to develop a customized Korean life cycle cost analysis model estimating various effects on road users and socio-environmental costs based on pavement condition. The suggested LCCA model focused on Korean national highway, and tried to adopt a national guideline recommended by Korean government for securing credibility of estimation results. In the development processes, some of the suggestions that do not fit well in the situations of pavement management field were added, altered, or partially modified. These attempts to develop customized asset management system would be an important step to break away from passive attitudes relying on ready-made software, but also to improve awareness about the social benefits from the better maintenance strategy.
Wu, Jinfu;Guo, Baolong;Hou, Jie;Yan, Yunyi;Jiang, Jie
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1195-1211
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2016
The emerging video coding standard High Efficiency Video Coding (HEVC) has shown almost 40% bit-rate reduction over the state-of-the-art Advanced Video Coding (AVC) standard but at about 40% computational complexity overhead. The main reason for HEVC computational complexity is the inter prediction that accounts for 60%-70% of the whole encoding time. In this paper, we propose several fast coding unit (CU) encoding schemes based on the Merge mode and motion estimation information to reduce the computational complexity caused by the HEVC inter prediction. Firstly, an early Merge mode decision method based on motion estimation (EMD) is proposed for each CU size. Then, a Merge mode based early termination method (MET) is developed to determine the CU size at an early stage. To provide a better balance between computational complexity and coding efficiency, several fast CU encoding schemes are surveyed according to the rate-distortion-complexity characteristics of EMD and MET methods as a function of CU sizes. These fast CU encoding schemes can be seamlessly incorporated in the existing control structures of the HEVC encoder without limiting its potential parallelization and hardware acceleration. Experimental results demonstrate that the proposed schemes achieve 19%-46% computational complexity reduction over the HEVC test model reference software, HM 16.4, at a cost of 0.2%-2.4% bit-rate increases under the random access coding configuration. The respective values under the low-delay B coding configuration are 17%-43% and 0.1%-1.2%.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
Purpose: The balance between miscanthus production and its cost effectiveness depends greatly on its moisture content during post processing. The objective of this research was to measure the moisture content using a non-destructive and non-contact methodology for in situ applications. Methods: The moisture content of comminuted miscanthus was controlled using a closed chamber, a humidifier, a precision weigher, and a real-time monitoring software developed in this research. A CMOS sensor equipped with $50{\times}$ magnifier lens was used to capture magnified images of the conditioned materials with moisture content level from 5 to 30%. The hypothesis is that when light is incident on the comminuted particles in an inclined manner, higher moisture content results in light being reflected with a higher intensity. Results: A linear regression analysis for an initiative hypothesis based on general histogram analysis yielded insufficient correlations with low significance level (<0.31) for the determination coefficient. A significant relationship (94% confidence level) was determined at level 108 in a reverse accumulative histogram proposed based on a revised hypothesis. A linear regression model with the value at level 108 in the reverse accumulative histogram for a magnified image as the independent variable and the moisture content of comminuted miscanthus as the dependent variable was proposed as the estimation model. The calibrated linear regression model with a slope of 92.054 and an offset of 32.752 yielded 0.94 for the determination coefficient (RMSE = 0.2%). The validation test showed a significant relationship at the 74% confidence level with RMSE 6.4% (n = 36). Conclusions: To compensate the inconsistent significance between calibration and validation, an estimation model robust against various systematic interferences is necessary. The economic efficiency of miscanthus, which is a promising energy resource, can be improved by the real-time measurement of its crucial material properties.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.1
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pp.34-41
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2020
There has not been any scientific analysis on appropriate size of workforce and salary for civilian workers in military so far. Thus, this paper conducted analysis on propriety in employment size of military doctrine researchers using system dynamic methodology based on annual military doctrine workload. Vensim software was mainly used to measure complement of the research group based on data from job analysis. Secondly, a multiple regression analysis was performed to study an appropriate wage for researchers based on their expertise and working condition. The data from twenty public research institutions and twenty eight job positions that are performing similar duty with military doctrine researchers was obtained and utilized to create a salary-estimation regression equation in the analysis. Finally, with cost-benefit analysis method this paper studied financial effectiveness of hiring military doctrine researchers. Contingent valuation method, which has been recognized as one of the most effective methodologies in cost-benefit analysis on intangible value, was utilized to measure benefit of hiring the researchers. The methodology presented in this paper can be applied to measure and improve the efficiency of military organization not only in military doctrine research area but also in several military functional area (military training, logistics, administration, combat development, and combat support).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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