The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.3
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pp.397-409
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1993
This paper proposed the design methodology of the 8 bit binary parallel adder with carry book-ahead scheme via current-mode CMOS multivalued logic and simulated the proposed adder under $5{\mu}m$ standard IC process technology. The threshold conditions of $G_K$ and $P_K$ which are needed for m-valued parallel adder with CLA are evaluated and adopted for quaternary logic. The design of quaternary CMOS logic circuits, encoder, decoder, mod-4 adder, $G_K$ and $P_K$ detecting circuit and current-voltage converter is proposed and is simulated to prove the operations. These circuits are necessary for binary arithmetic using multivalued logic. By comparing with the conventional binary adder and the CCD-MVL adder, We show that the proposed adder cab be designed one look-ahead carry generator with 1-level structure under standard CMOS technology and confirm the usefulness of the proposed adder.
We conducted three-dimensional finite element analysis to predict the presence of upcoming fault zones during tunneling. The analysis considered longitudinal displacements measured at tunnel face, and used 28 numerical models with various fault attitudes. The x-MR (moving range) control chart was used to analyze quantitatively the effects of faults distributed ahead of the tunnel face, given the occurrence of a longitudinal displacement. The numerical models with fault were classified as fault gouge, fault breccia, and fault damage zones. The width of fault cores was set to 1 m (fault gouge 0.5 m and fault breccia 0.5 m) and the width of fault damage zones was set to 2 m. The results, suggest that fault centers could be predicted at 2~26 m ahead of the tunnel face and that faults could be predicted earliest in the 45° dip model. In addition, faults could be predicted earliest when the angle between the direction of tunnel advance and the strike of the fault was smallest.
The Self Tuning Regulator(STR) method which is an approach of adaptive control theory, is ap-plied to design the fully automatic power controller of the nonlinear reactor model. The adaptive control represent a proper approach to design the suboptimal controller for nonlinear, time-varying stochastic systems. The control system is based on a thirdorder linear model with unknown, time-varying parameters. The updating of the parameter estimates is achieved by the recursive extended least square method with a variable forgetting factor. Based on the estimated parameters, the output (average coolant temperature) is predicted one-step ahead. And then, a weighted one-step ahead controller is designed so that the difference between the output and the desired output is minimized and the variation of the control rod position is small. Also, an integral action is added in order to remove the steadystate error. A nonlinear M plant model was used to simulate the proposed controller of reactor power which covers a wide operating range. From the simulation result, the performances of this controller for ramp input (increase or decrease) are proved to be successful. However, for step input this controller leaves something to be desired.
Fonseca, Joao Gari da Silva Junior;Ohtake, Hideaki;Oozeki, Takashi;Ogimoto, Kazuhiko
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.13
no.4
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pp.1504-1514
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2018
The objective of this study is to compare the suitability of a non-parametric and 3 parametric distributions in the characterization of prediction intervals of photovoltaic power forecasts with high confidence levels. The prediction intervals of the forecasts are calculated using a method based on recent past data similar to the target forecast input data, and on a distribution assumption for the forecast error. To compare the suitability of the distributions, prediction intervals were calculated using the proposed method and each of the 4 distributions. The calculations were done for one year of day-ahead forecasts of hourly power generation of 432 PV systems. The systems have different sizes and specifications, and are installed in different locations in Japan. The results show that, in general, the non-parametric distribution assumption for the forecast error yielded the best prediction intervals. For example, with a confidence level of 85% the use of the non-parametric distribution assumption yielded a median annual forecast error coverage of 86.9%. This result was close to the one obtained with the Laplacian distribution assumption (87.8% of coverage for the same confidence level). Contrasting with that, using a Gaussian and Hyperbolic distributions yielded median annual forecast error coverage of 89.5% and 90.5%.
Shin, So Myoung;Lee, Soo Beom;Kim, Hyung Kyu;Park, Min Jai;Kim, Kyoung Tae
Journal of the Korean Society of Safety
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v.34
no.2
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pp.56-62
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2019
Secondary accident is common type of accident which occurs in Korean highway tunnels. Fatality rate of secondary accidents in highway tunnels is six time higher than primary accidents. Video type VMS is a new way of providing information to road users which was recently introduced by Korean government to prevent secondary accidents in highway tunnels. In this study we compared changes in driver's behavior when information is provided by Text type and Video Type VMS. In addition to analyze effects of secondary accident reduction, driving behavior was analyzed based on providing advance information by video type VMS at tunnel entrance. Analysis showed that both text type and video type VMS has similar effect on driver behavior. Video type VMS showed positive effect on driver's behavior to prevent secondary accident when information is provided 1km ahead of accident. Considering there results and the short-term memory characteristics of driver, it was determined that information should be provide at about 650m from the entrance of the tunnel. The results of this study are consistent with the requirement that VMS should be installed at least 500m ahead of tunnel and produce more accurate providing information points. 650m is also appropriate interval for providing information in tunnel to cope with an accident ahead.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.12
no.2
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pp.35-44
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2002
In this paper, an implementation method of RSA exponentiator based on Radix-$2^k$ modular multiplication algorithm is presented and verified. We use Booth receding algorithm to implement Radix-$2^k$ modular multiplication and implement radix-16 modular multiplier using 2K-byte memory and CSA(carry-save adder) array - with two full adder and three half adder delays. For high speed final addition we use a reduced carry generation and propagation scheme called pseudo carry look-ahead adder. Furthermore, the optimum value of the radix is presented through the trade-off between the operating frequency and the throughput for given Silicon technology. We have verified 1,024-bit RSA processor using Altera FPGA EP2K1500E device and Samsung 0.3$\mu\textrm{m}$ technology. In case of the radix-16 modular multiplication algorithm, (n+4+1)/4 clock cycles are needed and the 1,024-bit modular exponentiation is performed in 5.38ms at 50MHz.
NAND flash memory is used as a medium for various storage devices due to its high data processing speed with low power consumption. However, since the read processing speed of data is about 10 times faster than the write processing speed, various studies are being conducted to improve the speed difference. In particular, flash dedicated buffer management policies have been studied to improve write speed. However, SSD(solid state disks), which has recently been used for various purposes, is more vulnerable to read performance than write performance. In this paper, we find out why read performance is slower than write performance in SSD composed of NAND flash memory and study buffer management policies to improve it. The buffer management policy proposed in this paper proposes a method of improving the speed of a flash-based storage device by analyzing the pattern of read data and applying a policy of pre-reading data to be requested in the future from NAND flash memory. It also proves the effectiveness of the read-ahead policy through simulation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.140-140
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2021
Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.
Kim, Ki-Seog;Kim, Jong-Hoon;Jeong, Lae-Chul;Lee, In-Mo;Cho, Gye-Chun
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.17
no.3
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pp.393-401
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2015
In the construction of a TBM tunnel, it is very important to acquire accurate information of the excavated rock mass for an efficient and safe work. In this study, we developed the prediction system of TBM tunnel face ahead using probe drilling equipment and drilled hole imaging equipment to predict rock mass conditions of the tunnel face ahead. The prediction system consists of the probe drilling equipment, drilled hole imaging equipment and analysis software. The probe drilling equipment has been developed to be applicable to both non-coring and coring. Also the probe drilling equipment can obtain the drilling parameters such as feed pressure, torque pressure, rotation speed, drilling speed and so on. The drilling index is converted to the drilling index RMR through the correlation between a drilling index and core RMR. The developed system verification was carried out through a slope and tunnel field application. From the field application result, the non-coring is four times faster than a coring and the drilling index RMR and core RMR are similar in the distribution range. This system is expected to predict the rock mass conditions of the TBM tunnel face ahead very quickly and efficiently.
It is essential to predict ground conditions ahead of the tunnel face during tunnel excavation. Various studies on tunnel prediction method of the ground condition ahead of the tunnel face have already been done and applied to in mechanized tunnelling job sites. So, all the methods used in mechanized tunnelling to predict ground conditions ahead of the tunnel face were reviewed. A questionnaire surveying Tunnel Boring Machine (TBM) operators with at least 10 years' experience in TBM operation was used to determine the requirements for prediction methods as well as the distance from the tunnel face that must be assessed. Based on the result of questionnaire survey, the most feasible prediction methods applicable to mechanized tunnelling job-sites are suggested. One of the prediction methods applicable to mechanized tunnelling job-sites might be the electrical resistivity survey by utilizing the disk cutter on the cutterhead as electrode. So, in this study, laboratory tests were performed to evaluate the feasibility of prediction method utilizing electrical resistivity survey at mechanized tunnelling job-sites. It was found that geological condition ahead of 0.3 times of TBM's diameter from tunnel face could be predicted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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