Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.68-71
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2018
In this paper, we propose a synchronization protocol for underwater acoustic networks which aims to minimize the effects of long propagation delay and uncertain delay variations and employs packet train scheme with considering low data rate. The proposed protocol uses an one-way delay measurement method by transmitting consecutive packets and acquires synchronization only considering propagation delay variations by calculating packet arrival time differences. We perform simulations under various network conditions, such as node mobility, time interval for packet transmission, network range, and elapsed time after synchronizing. The simulation results shows the superiority of our protocol, compared with a previously proposed protocol.
The surroundings around subway are becoming more lively for project of CBD (an redevelopment project), however vibrations which are made through passing train cold spread buildings around. The structure-borne noise could be generated at the same time that makes people including developers and th citizens have negative viewpoint on railway. Especially, Seoul Metro 1-4 lines ar built alongside the road nearby houses and business district. That could make plenty of public resentments because of the structure-borne noise. Seoul Metro should make active alternative plans for their future urban environment projects which will be conducted. The case was Railway Facility which were conducted to minimize structure-borne noise from sharp curved track section (4 line, Sinyongsan~Ichon, R 250m). The section is adjacent to house district as near as 6.6m related with pusing international city project, the 4th urban environment project around international building, near Yongsan station. The interval of sleepers would be downsized in half with breaking existing case, and pad stiffness is reduced 4 ton from 10 ton. That makes structure-borne noise minimized because of vibrations are lowered about 19.1-23.0db. The structure above has remained for a year and a half from October, 2008, and had not any trouble to perform excellence with 80million ton rail accumulated tonnage.
Biological and chemical sensors are the two most frequently used sensors to monitor the water resource. Chemical sensor is very accurate to pick up the types and to measure the concentration of the chemical substance. Drawback is that it works for just one type of chemical substance. Therefore a lot of expensive monitoring system needs to be installed to determine the safeness of the water, which costs too much expense. Biological sensor, on the contrary, can judge the degree of pollution of the water with just one monitoring system. However, it is not easy to figure out the type of contaminant with a biological sensor. In this study, an endeavor is made to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve (FIC) from a biological monitoring system. Wem-tox values are calculated from the amount of flourescence of contaminated and reference water. Curve fitting is executed to find the representative curve of the raw data of Wem-tox values. Then the curves are digitalized at the same interval to train the neural network model. Taguchi method is used to optimize the neural network model parameters. The optimized model shows a good capacity to figure out the toxicant from FIC.
Many people transfer from the automobile to the subway because of increasing in oil price and improvement of mass transit system of Seoul Metropolitan City. But Seoul Metropolitan Subway have brought out passengers discomfort because it is more crowded over the appropriateness because of very high utilization though it is highly technically facilitated. This study deals with the development and simulation study of subway train simulator. We performed the validity simulation study for the simulator for the interval from Sindorim station to Samsung station in Seoul Subway Line 2. We analyzed the simulation results considering crowdedness after we defined the concept of crowdedness. Also we accomplished the analysis of simulation results after simulation under the assumption that the crowdedness is alleviated by controlling the passengers using RFID technology.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.9
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pp.49-61
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1996
Back-propagation(BP) algorithm needs a lot of time to train the artificial neural network (ANN) to get high accuracy level in classification tasks. So there have been extensive researches to process back-propagation algorithm on parallel processors. This paper prsents a linear systolic array which calculates forward-backward propagation of BP algorithm at the same time using effective space-time transformation and PE structure. First, we analyze data flow of forwared and backward propagations and then, represent the BP algorithm into data dapendency graph (DG) which shows parallelism inherent in the BP algorithm. Next, apply space-time transformation on the DG of ANN is turn with orthogonal direction projection. By doing so, we can get a snakelike systolic array. Also we calculate the interval of input for parallel processing, calculate the indices to make the right datas be used at the right PE when forward and bvackward propagations are processed in the same PE. And then verify the correctness of output when forward and backward propagations are executed at the same time. By doing so, the proposed system maximizes parallelism of BP algorithm, minimizes th enumber of PEs. And it reduces the execution time by 2 times through making idle PEs participate in forward-backward propagation at the same time.
Since defects in the wheels of railway vehicles, which occur due to wears with the rail, cause serious damage to the running device, the diagnostic monitoring system for condition-based maintenance is required to secure the driving safety. In this paper, we studied to apply a useful Cepstrum analysis to detect periodic structure in spectrum among the vibration signal processing techniques for the fault diagnosis of a rotating body such as wheel. In order to analyze in variations of train velocity, the Cepstrum analysis was performed after a domain change of the vibration signal from time domain to rotation angle domain. When domains change, it is important to use a interpolation for a uniform interval of the rotation angle. Finally, the Cepstrum analysis for wheel flat detection was verified by using the vibration signal including the disturbance resulting from the rail irregularities and the vibration of bogie components.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.7
no.4
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pp.89-95
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2003
In this paper, an algorithm to locate and size damage in a complex truss structure using the time domain response is presented. Sampled response data for specific time interval is spatially expanded over the structure to obtain the mean train energy for each element of the structure. The mean strain energy for each element is, in turn, used to build a damage index that represents the ratio of the stiffness parameter of the pre-damaged to the post-damaged structure. The validity of the methodology is demonstrated using data from a numerical example of a space truss structure with simulated damage. Also in the example, the effects of noisy data on the proposed algorithm are examined by adding random noised to the response data.
The speed of rail vehicles become higher and higher over two decades, and China has unveiled a prototype high-speed train in October 2020 that has been able to reach 400 km/h. At such high speeds, wheel-rail force items that had previously been ignored in common computational model should be reevaluated and reconsidered. Aiming at this problem, a new model for investigating the vehicle-bridge interaction at high moving speed is proposed. Comparing with the common model, the new model was more accurate and applicable, because it additionally considers the second-order pseudo-inertia forces effect and its modeling equilibrium position was based on the initial deformed curve of bridge, which could include the influences of temperature, pre-camber, shrinkage and creep deformation, and pier uneven settlement, etc. Taking 5 km/h as the speed interval, the dynamic responses of the classical vehicle-bridge system in the speed range of 5 km/h to 400 km/h are studied. The results show that ignoring the second-order pseudo-inertia force will underestimate the dynamic response of vehicle-bridge system and make the high-speed railway bridge structure design unsafe.
Railway turnout systems are one of the most important systems in a railway and abnormal turnout systems can cause serious accidents. To detect an abnormal state of a turnout, turnout clearance detectors are widely used. These devices consider a failure of a turnout clearance detectors to be a failure of the turnout system, that could hinder train operations. Analysis of turnout clearance detector failures is very important to ensure normal train operation. We categorized failures of detectors into four groups to identify failure characteristics of the 140 detectors, which are composed of main line detectors (A), side tracks (B), detectors that are in operation more than 80 times a day (C) and detectors that are in operation fewer than 10 times per day. Failures of detectors have mainly been caused in the control part, in the cables and sensors; failures are classified into four groups (A, B, C and D). We have tried to find failure density distributions for each type of failures, inferring the parameter distributions a priori. Finally, using the Bayesian inference we proposed a maintenance time for control parts through the mean time of the detector, life and the life expectancy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.3
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pp.471-479
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2018
Recently, the spread of smart TV based Android iOS Set Top box has become common. This paper propose a new approach to control the TV using gestures away from the era of controlling the TV using remote control. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to gesture recognition by using a mono camera. First, we use Camshift-based Body tracking and estimation algorithm based on Gaussian background removal for body coordinate extraction. Using global and local feature vectors, we recognized gestures with speed change. By tracking the time interval trajectories of hand and wrist, the AdaBoost algorithm with CART algorithm is used to train and classify gestures. The principal component feature vector with high classification success rate is searched using CART algorithm. As a result, 24 optimal feature vectors were found, which showed lower error rate (3.73%) and higher accuracy rate (95.17%) than the existing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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