A microbial fuel cell (MFC) and bioelectrochemical systems are novel bioprocesses which employ exoelectrogenic biofilm on electrode as a biocatalyst for electricity generation and various useful chemical production. Previous reports show that electrogenic biofilms of MFCs are time varying systems and dynamically interactive with the electrically conductive media (carbon paper as terminal electron acceptor). It has been reported that maximum power point tracking (MPPT) method can automatically control load by algorithm so that increase power generation and columbic efficiency. In this study, we developed logic based control strategy for external load resistance by using $LabVIEW^{TM}$ which increases the power production with using flat-plate MFCs and MPPT circuit board. The flat-plate MFCs inoculated with anaerobic digester sludge were stabilized with fixed external resistance from $1000{\Omega}$ to $100{\Omega}$. Automatic load control with MPPT started load from $52{\Omega}$ during 120 hours of operation. MPPT control strategy increased approximately 2.7 times of power production and power density (1.95 mW and $13.02mW/m^3$) compared to the initial values before application of MPPT (0.72 mW and $4.79mW/m^3$).
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.12
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pp.575-583
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2001
It is hard to obtain good robust performance and robust stability for uncertain and time-varying system. The robust 2-DOF controller is frequently used to obtain the desired response and the good robustness. Two controllers can be independently designed. Generally, one controller reduces sensitivity to parameter variations, nonlinear effects, and other disturbances. On the other hand, the other controller reduces the error between the desired command and output. In this paper, the various robust perfect MFCs(model-following controllers) combined with TDC(Time Delay Control) are designed, and the imperfect stable MFC combined with TDC and SMC(Sliding Mode Control) is proposed. These controllers are based on the method of designing robust 2-DOF controllers for dynamic system with uncertainty. The performance of the proposed imperfect sable MFC has been evaluated through computer simulations. The simulation results indicate that the proposed controller shows the excellent performance characteristics for an overhead crane with uncertain and time-varying parameters.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.5
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pp.148-162
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2023
Classification systems can significantly assist the medical sector by allowing for the precise and quick diagnosis of diseases. As a result, both doctors and patients will save time. A possible way for identifying risk variables is to use machine learning algorithms. Non-surgical technologies, such as machine learning, are trustworthy and effective in categorizing healthy and heart-disease patients, and they save time and effort. The goal of this study is to create a medical intelligent decision support system based on machine learning for the diagnosis of heart disease. We have used a mixed feature creation (MFC) technique to generate new features from the UCI Cleveland Cardiology dataset. We select the most suitable features by using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Recursive Feature Elimination with Random Forest feature selection (RFE-RF) and the best features of both LASSO RFE-RF (BLR) techniques. Cross-validated and grid-search methods are used to optimize the parameters of the estimator used in applying these algorithms. and classifier performance assessment metrics including classification accuracy, specificity, sensitivity, precision, and F1-Score, of each classification model, along with execution time and RMSE the results are presented independently for comparison. Our proposed work finds the best potential outcome across all available prediction models and improves the system's performance, allowing physicians to diagnose heart patients more accurately.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.55
no.9
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pp.351-358
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2006
In this paper, DSPOCS(Digital Switchgear-Panel Operation and Control Solution) is designed, which is the intelligent inference based operation and control solution to obtain the safety and reliability of electric power supply in substation based on IED. DSPOCS is designed as a scheduled monitoring and control task and a real-time alarm inference task, and is interlinked with BRES(Bus Reconfiguration Expert System) in the required case. The intelligent alarm inference task consists of the alarm knowledge generation part and the real-time pattern matching part. The alarm knowledge generation part generates automatically alarm knowledge from DB saves it in alarm knowledge base. On the other hand, the pattern matching part inferences the real-time event by comparing the real-time event information furnished from IEDs of substation with the patterns of the saved alarm knowledge base.; Especially, alarm knowledge base includes the knowledge patterns related with fault alarm, the overload alarm and the diagnosis alarm. In order to design the database independently in substation structure, busbar is represented as a connectivity node which makes the more generalized graph theory possible. Finally, DSPOCS is implemented in MS Visual $C^{++}$, MFC, the effectiveness and accuracy of the design is verified by simulation study to the typical distribution substation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.3
no.1
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pp.79-83
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2004
This study was how to control the mass flow controller in gas supplying system. The flow controller consists of piezoelectric material and sensor with heating wire. It is difficult to obtain accurate model, because MFC was composed of many parts, and the relationship between input and output of controller is nonlinear. The model for control was obtained by time constant and DC gain Based on this model, PID controller was applied to flow controller using DSP board. Also, the results were compared to controller using system identification.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.430-432
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2000
시뮬레이션을 구현할 때 대부분의 경우 eventlist 라는 자료구조를 사용하여 사건(event)를 처리하고 시간을 스케쥴링(scheduling)한다. 그러나 eventlist를 사용하는 것은 객체 스스로가 사건을 처리하고 시간 스케쥴링을 하지 않는다는 점에서 객체지향적이지는 못하다. 그래서 본 논문에서는 객체 스스로가 상태를 가지며 사건을 처리하고 시간을 스케쥴링하는 전차대 전차, 전차대 헬기 교전을 위한 시뮬레이션을 설계 및 구현하였다. 설계는 상태변화를 쉽게 하고 시간 전진 문제를 쉽게 처리할 수 있는 Fa$\square$ade Pattern방법을 사용하였으며, 시간전진 방법은 상태변화에는 논리시간(logical time)을 이용한 이산사건(discrete event) 전진방법을 사용하였고 Graphic Visualization에는 실시간(real time)을 이용한 이산(discrete) 전진방법을 사용하여 논리시간과 실시간을 병렬로 동기화시켜 처리하였다. 구현은 Visual C++의 MFC 라이브러리를 사용한 MDI구조로 구현하였다. 논문의 시뮬레이션은 교전모델을 응용하였고 객체지향(Objected-Oriented)으로 설계 및 구현되어 각 객체의 재사용과 확장 및 수정이 용이하다는 장점을 가진다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.10
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pp.565-572
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2004
This paper proposes an expert system which can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting local minimum tree search method and minimize the spreading effect of the fault by considering totally the operating condition when a main transformer fault occurs in the automated substation. The local minimum tree search method to expand the best-first search method. This method has an advantage which can improve the performance of solution within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. And, second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules for the obtained switching candidate set. Also, this paper studies the generalized distribution substation modelling using graph theory and a substation database is designed based on the study result. The inference engine of the expert system and the substation database is implemented in MFC function of Visual C++. Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and local minimum tree search solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
This paper proposes an automatic genre classification system for Korean traditional music. The Proposed system accepts and classifies queried input music as one of the six musical genres such as Royal Shrine Music, Classcal Chamber Music, Folk Song, Folk Music, Buddhist Music, Shamanist Music based on music contents. In general, content-based music genre classification consists of two stages - music feature vector extraction and Pattern classification. For feature extraction. the system extracts 58 dimensional feature vectors including spectral centroid, spectral rolloff and spectral flux based on STFT and also the coefficient domain features such as LPC, MFCC, and then these features are further optimized using SFS method. For Pattern or genre classification, k-NN, Gaussian, GMM and SVM algorithms are considered. In addition, the proposed system adopts MFC method to settle down the uncertainty problem of the system performance due to the different query Patterns (or portions). From the experimental results. we verify the successful genre classification performance over $97{\%}$ for both the k-NN and SVM classifier, however SVM classifier provides almost three times faster classification performance than the k-NN.
Park Nho-Kyung;Jin Hun-Jun;Kim Sang-Pok;Park Sang-Bong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.2
s.302
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pp.39-48
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2005
In this paper, we implement the multimedia remote control system by using existing internet service or wired online. We also provide user-friendly convenient environment with developed application program named EzPlay and PC-EPG. The multimedia remote control system consists of integrated wireless transceiver of PC and TV connected USB type and the users can easily use lots of contents because EzPlay program provides appropriate UI mode on the PC and TV screen. The unposed system can operate real-time playing, reserved video receding and data storing function using internet mesh based on signal detecting control theory. The PC-EPG system is implemented by server/client web program and the client program based on visual C++/MFC processes data storing in client computer through TCP/IP. It also provides intelligent function that constructs database according to user's preference.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.6
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pp.171-178
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2010
Pipeline structure is one of core underground infrastructure which transports primary sources. Since the almost pipeline structures are placed underground and connected each other complexly, it is difficult to monitor their structural health condition continuously. In order to overcome this limitation of recent monitoring technique, recently, a Ubiquitous Sensor Network (USN) system based on on-line and real-time monitoring system is being developed by the authors' research group. In this study, real-time pipeline health monitoring (PHM) methodology is presented based on electromechanical impedance methods using USN. Two types of damages including loosened bolts and notches are artificially inflicted on the pipeline structures, PZT and MFC sensors that have piezoelectric characteristics are employed to detect these damages. For objective evaluation of pipeline conditions, Damage metric such as Root Mean Square Deviation (RMSD) value was computed from the impedance signals to quantify the level of the damage. Optimal threshold levels for decision making are estimated by generalized extreme value(GEV) based statistical method. Throughout a series of experimental studies, it was reviewed the effectiveness and robustness of proposed PHM system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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