In this thesis, the lead-lag compensator is designed to improve output characteristics of flyback zero voltage switching quasi-resonant converters. The switch and the diode are assumed ideally. And the SMPS is modelled by state equations with four operation modes. And the model for controller design is also achived by using a state space averaging method, which is continuous time average of state variables every period. The lag, the lead and the lead-lag compensator is designed the SMPS respectively. The time domain analysis and the frequency domain analysis are done for each compensated circuit. It is possible increasing the phase margin and improving the transient response by the compensators. The phase lag compensator has small overshoot comparatively. But the bandwidth is narrower than the others, so it has longest settling time. For the phase lead compensator, the response come to steady-state within short period. But the overshoot is the largest due to its large peak gain. Finally, the phase lead-lag compensator has medium characteristics in the overshoot and the settling time.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.6
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pp.759-766
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2003
The amount of container freight continuously has been increased. and the low efficiency of container crane causes jamming frequently in transportation and cargo handling at port. The conventional control techniques based on a mathematical model are not well suited for dealing with ill-defined and uncertain systems. Recently. Fuzzy control has been successfully applied to a wide variety of practical problems as robots. automatic train operation system. etc. In this paper. a fuzzy controller for container crane is proposed to accomplish a design of improved control system for minimizing the swing motion at destination. In this scheme a mathematical model for the system is obtained in state space form. Finally. to exhibit the tracking performance and robustness of the proposed controller. computer simulations were carried out with various references, parameter variations and disturbances.
본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.
It has come to attention that a risk-assessing organization, that will benchmark a company's safety department, is imperative, following an increase in large-scale SOC-business project, construction of higher-raised buildings, development of underground space; all that have increase accident rates. Having faced problems that arise in firms that demand diversity, complexity and instantaneity, the purpose of the thesis is to arrive at efficient and practical problem-solving means. In order to solve the problems that would surface theoretically during an actual risk assessment, the state of the operation systems of the top five national construction firms having a hazard rate of 0.25 times less than the average rate have been analyzed, while a hierarchal recognition research of the employees who not only function at the operating level but are the practice subjects of a firm, has also been conducted, bringing the main text.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.6
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pp.1522-1545
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2012
Call admission control (CAC) plays an important role in mobile cellular network to guarantee the quality of service (QoS). In this paper, a dynamic hybrid CAC scheme with integrated cutoff priority and handoff queue for mobile cellular network is proposed and some performance metrics are derived. The unique characteristic of the proposed CAC scheme is that it can support any number of service types and that the cutoff thresholds for handoff calls are dynamically adjusted according to the number of service types and service priority index. Moreover, timeouts of handoff calls in queues are also considered in our scheme. By modeling the proposed CAC scheme with a one-dimensional Markov chain (1DMC), some performance metrics are derived, which include new call blocking probability ($P_{nb}$), forced termination probability (PF), average queue length, average waiting time in queue, offered traffic utilization, wireless channel utilization and system performance which is defined as the ratio of channel utilization to Grade of Service (GoS) cost function. In order to validate the correctness of the derived analytical performance metrics, simulation is performed. It is shown that simulation results match closely with the derived analytic results in terms of $P_{nb}$ and PF. And then, to show the advantage of 1DMC modeling for the performance analysis of our proposed CAC scheme, the computing complexity of multi-dimensional Markov chain (MDMC) modeling in performance analysis is analyzed in detail. It is indicated that state-space cardinality, which reflects the computing complexity of MDMC, increases exponentially with the number of service types and total channels in a cell. However, the state-space cardinality of our 1DMC model for performance analysis is unrelated to the number of service types and is determined by total number of channels and queue capacity of the highest priority service in a cell. At last, the performance comparison between our CAC scheme and Mahmoud ASH's scheme is carried out. The results show that our CAC scheme performs well to some extend.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3913-3934
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2021
Real-time prediction of Web service of quality (QoS) provides more convenience for web services in cloud environment, but real-time QoS prediction faces severe challenges, especially under the cold-start situation. Existing literatures of real-time QoS predicting ignore that the QoS of a user/service is related to the QoS of other users/services. For example, users/services belonging to the same group of category will have similar QoS values. All of the methods ignore the group relationship because of the complexity of the model. Based on this, we propose a real-time Matrix Factorization based Clustering model (MFC), which uses category information as a new regularization term of the loss function. Specifically, in order to meet the real-time characteristic of the real-time prediction model, and to minimize the complexity of the model, we first map the QoS values of a large number of users/services to a lower-dimensional space by the PCA method, and then use the K-means algorithm calculates user/service category information, and use the average result to obtain a stable final clustering result. Extensive experiments on real-word datasets demonstrate that MFC outperforms other state-of-the-art prediction algorithms.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.12
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pp.1175-1183
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2009
In photovoltaic(PV) generator systems, DC-DC converters are significantly considered for control system performance in power quality point of view. This paper presents a novel adaptive control method for DC-DC converters applied in PV generator systems. First, we derive a state-space average model of the converter system and then propose a reset control methodology to enhance transient response performance for time-varying PV systems. For estimating parameters of a reset control, a gradient descent optimization is utilized and an adjustment rule of them are derived respectively. An objective of the optimization is that characteristic equation of an augmented system model which is formed with an converter system model and an reset control is to trace a predefined polynomial given as a reference characteristic model. Next, we accomplish stability analysis by means of a well-known Lyapunov theory for nonlinear converter systems including time-varying voltage excitation from a PV generator. Numerical simulation demonstrates reliability of our control methodology and its superiority by comparison to a traditional control strategy.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.6
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pp.567-575
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2011
The development of space launch vehicle is an important step to advance to developed countries in the space area. It is also so risky due to necessity of huge costs and longer development period. The accuracy of cost estimation is important to develop a space launch vehicle successfully and efficiently. It is also necessary to estimate production and operation cost in order to develop commercial space launch vehicle possessing competitiveness. In this paper, Korean factors to be able to reflect the current state of workforce, average working hours and technology readiness level in Korea were analyzed to estimate production and operation cost of space launch vehicles that are developed in Korea. Korean factors have been applied to production and operation cost estimation of KSLV-II based on TRANSCOST. We evaluated the competitiveness level of KSLV-II as the commercial launch vehicle in the commercial launch services market by comparing with cost per flight of foreign launch vehicles.
This paper presents the regulation of the output voltage and inductor currents in a Single Ended Primary Inductor Converter (SEPIC), operating in the continuous conduction mode (CCM) using a sliding mode controller. Owing to the time varying nature of the SEPIC converter, designing a feedback controller is a challenging task. In order to improve the dynamic performance of the SEPIC, a Sliding Mode Controller (SMC) is developed. The developed SMC is designed by using a state space average model. The performance of the developed controller with the SEPIC converter is validated at different working conditions through Matlab simulations. It is also compared with the performance while using a PI controller. The results show that the designed controller gives very good output voltage regulation under different operating conditions such as a varying input voltage, changes in the load and component variations. A 48V, 46W experimental setup for has been developed in an analog platform to validate the performance of the proposed SMC.
Soon-Kyo Lee;Sunmok Kim;Hyowon Woo;Suk Lee;Ki-Baek Lee
The Journal of Korea Robotics Society
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v.19
no.1
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pp.79-91
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2024
Large warehouses are building automation systems to increase efficiency. However, small warehouses, military bases, and local stores are unable to introduce automated logistics systems due to lack of space and budget, and are handling tasks manually, failing to improve efficiency. To solve this problem, this study designed small loading and unloading equipment that can be mounted on transportation vehicles. The equipment can be controlled remotely and is automatically controlled from the point where pallets loaded with cargo are visible using real-time video from an attached camera. Cargo recognition and control command generation for automatic control are achieved through a newly designed deep learning model. This model is designed to be optimized for loading and unloading equipment and mission environments based on the YOLOv3 structure. The trained model recognized 10 types of palettes with different shapes and colors with an average accuracy of 100% and estimated the state with an accuracy of 99.47%. In addition, control commands were created to insert forks into pallets without failure in 14 scenarios assuming actual loading and unloading situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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