Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2002.11a
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pp.79-83
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2002
High Level Architecture (HLA)는 이기종 시뮬레이터 간의 연동을 위한 미들웨어이다. 본 논문에서는 Discrete Event System Specification (DEVS) 형식론을 바탕으로 한 DEVS 모델의 시뮬레이션을 HLA 기반에서 수행하는 방법에 대하여 제시한다. DEVS 시뮬레이션 메시지를 HLA의 서비스를 사용하여 변환하여 기존의 시뮬레이션 알고리즘을 그대로 사용하여 분산 시뮬레이션 할 수 있는 방식에 대하여 기술한다. 또한 모델 사이의 연결 정보를 HLA 환경에서 이용하는 방식에 대하여 기술한다. 제안된 방식을 구현한 DEVSimHLA 시뮬레이션 환경의 구조 및 동작 방식에 대하여 알아보고 이를 이용한 간단한 예제를 보인다.
This paper presents a simulation model and analysis of grid-tied wind turbine generator with batteries using the PSCAD/EMTDC software. The modeled system is consist of two inverters and one bidirectional DC/DC converter. These inverter are to capture the maximum active power under varying wind conditions and to keep the DC-Link voltage magnitude at a specific level. And the bidirectional DC/DC converter makes battery charging or discharging depend on power gap between wind turbine output and local load. Aerodynamic models are applied for a wind turbine blade simulator.
Military robots are expected to play an important role in the future battlefield, and will be actively engaged in dangerous, repetitive and difficult tasks. During the robots perform the tasks a human operator controls the robots in a supervisory way. The operator recognizes battlefield situations from remote robots through an interface of the operator control center, and controls them. In the meantime, operator workload, controller interface, robot automation level, and task complexity affect robot operability. In order to assess the robot operability, we have developed ROSim (Robot Operational Simulator) incorporating these operational factors. In this paper, we introduce the results of applying ROSim experimentally to the assessment of reconnaissance robot operability in a battle field. This experimental assessment shows three resulting measurements: operational control workload, operational control capability, mission success rate, and discuss its applicability to the defense robot research and development. It is expected that ROSim can contribute to the design of an operator control center and the design analysis of a human-robot team in the defense robot research and development.
Palletizing task is well-known time consuming and laborious process in factory, hence automation is seriously required. To do this, artificial robot is generally used. These systems however, mostly user teaches the robot point to point and to avoid time-variable obstacle, robot is required to attach the vision camera. These system structures bring about inefficiency and additional cost. In this paper we propose task-oriented trajectory generation algorithm for palletizing. This algorithm based on $A^{*}$ algorithm and slice plane theory, and modify the object dealing method. As a result, we show the elapsed simulation time and compare with old method. This simulation algorithm can be used directly to the off-line palletizing simulator and raise the performance of robot palletizing simulator not using excessive motion area of robot to avoid adjacent components or vision system. Most of all, this algorithm can be used to low-level PC or portable teach pendent
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.626-634
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2012
It is required that system can seamlessly identify and manage change history and comprehensive assessment of several types of data as well as individual information of feeding and water environment for scientific and systematic management of fish farming environment and fish farmer. In this study, we implemented the system which can present and simulate current status of water quality and feeding based on th historical data of them, and check changes of state step by step using visual C++. In addition, we proposed the entropy model which can be comprehensive analysis about water quality and feed status information based on knowledge of fisheries. It can be the foundation to create high-level environment model reflecting the more diverse fisheries knowledge such as disease.
A veterinary student learns and experiences veterinary processes though experiments and practices using real animals. However, animal protection laws regulate animal experiments and restrict number of the experiments on laboratory animals, veterinary students would have less chances of the experiments and the practices for their veterinary training with real animals. This paper proposes a simulator for veterinary education based on augmented reality (AR). We selected an intravenous injection procedure for the simulation because the injection procedure is the most frequently used procedure during veterinary training and the most difficult stage for beginning veterinary students. The proposed AR simulator provides with a tangible prop, of which shape looks like a leg of a real dog. It also has a injection simulator, which receives user's input and sends force feedbacks to indicate results of the injection simulation. We developed a WorkBench type AR system with an LED display and cameras for visual information processing. Finally, we evaluated its performance through experiments and user studies to check its acceptance level and usability of the proposed system. We compared the proposed system with a traditional video based education and an AR based system using a head mounded display (HMD). The results that the proposed system showed better performances over these systems.
The objective of this paper is to implement parallel multi-layer ANN(Artificial Neural Network) simulator based on the mobile agent system which is executed in parallel in the virtual parallel distributed computing environment. The Multi-Layer Neural Network is classified by training session, training data layer, node, md weight in the parallelization-level. In this study, We have developed and evaluated the simulator with which it is feasible to parallel the ANN in the training session and training data parallelization because these have relatively few network traffic. In this results, we have verified that the performance of parallelization is high about 3.3 times in the training session and training data. The great significance of this paper is that the performance of ANN's execution on virtual parallel computer is similar to that of ANN's execution on existing super-computer. Therefore, we think that the virtual parallel computer can be considerably helpful in developing the neural network because it decreases the training time which needs extra-time.
he purpose of this study is to measure bio-signal to investigate the driver's physiological response change under real situation using train simulator. The train simulator used in this study is KTX model and according to changes of driving situation, The bio-signal controlled by autonomic nervous system, such as GSR(Galvanic Skin Response), SpO2(Saturation percent O2), HR(Heart Rate), ECG(Electrocardiograph), EEG(Electroencephagram) and movement and response of eye were measured. Statistically significant difference in bio-signal data and eye movement activity pattern were investigated under several different driving speeds using analysis of variance (p<0.05). The GSR and HR value measured in average and mission speed operation is higher than in high-speed operation. β wave of EEG in average speed operation become more activated than in high speed operation. In accordance with a characteristic of rail vehicle, movement and response of eye in high-speed operation requiring relatively simple maneuver become less activated than in either average or mission speed operations. Conclusively, due to more careful driving controls in average and mission speed operation are required than in high-speed operation, level of mental and physical stresses of train driver was increased and observed through changes of bio-signal and eye movement measured in this study.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.1
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pp.46-51
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2009
In this paper, the two-axis theory is adopted to analyze the secondary excited induction generator applied to random wave input generation system. The analysis by the two-axis theory helps to know the transmitted power of the induction machine. The electric variables, like as primary and secondary currents, voltages, and electric output power, were able to express as equations. These equations are help to simulate the generation system numerical model and to know the transient state of the system. As it is preferred to stabilize the output voltage and frequency in the constant level, microcomputer controlled VSI connected to the secondary windings supplies the secondary current with slip frequency. For testing the appropriateness of this method, the input torque simulator in the laboratory to drive the secondary excited results show the advantage of secondary excited induction generator system for the random input wave generation system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.55
no.7
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pp.380-388
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2006
In this paper, a novel control algorithm to minimize the power loss of the induction generator for wind power generation system is presented. The proposed method is based on the flux level reduction, where the flux level is computed from the machine model for the optimum d-axis current of the generator. For the vector-controlled induction generator, the d-axis current controls the excitation level in order to minimize the generator loss while the q-axis current controls the generator torque, by which the speed of the induction generator is controlled according to the variation of the wind speed in order to produce the maximum output power. Wind turbine simulator has been implemented in laboratory to validate the theoretical development. The experimental results show that the loss minimization process is more effective at low wind speed and that the percent of power loss saving can approach to 25%. Experimental results are shown to verify the validity of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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