When renewable sources are connected to the distribution network in the form of a distributed generators(DGs), the effect of intermittent output appears as voltage fluctuation. The surplus power at the consumer ends results in the reverse power flow to the distribution network. This reverse power flow causes several problems to the distribution network such as overvoltage. Application of the reactive power control equipment and power flow control by means of BTB inverter have been suggested as the general solutions to overcome the overvoltage, but they are not economically feasible since they require high cost devices. Herein, we suggest the feeder loop line switch control method to solve the problem.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.1
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pp.46-51
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2004
The problem of reducing the effect of an unknown disturbance on a dynamical system is one of the most fundamental issues in control design. We propose a robust PID (Proportional Integral Derivative) control method with neural network for improving the performance due to the rejection of an unknown disturbance. The proposed system consists of a model of the plant, a conventional PID controller and a multi-layer neural network, and is composed of two loop; the first loop enables the system to achieve stability of system, the second loop rejects an unknown disturbance. Simulation and experiment results show that the proposed method improves considerably on the performance of the conventional PID control method and the typical IMC method using neural network.
Broadband Convergence Network (BcN) can provide a range of quality guaranteed broadband multimedia services through packet-based converged transport network. For providing new emerging application services in due season over BcN, it is important for network designers or planners to develop a new design methodology for BcN, which differs from legacy design processes applied to a single service network. This paper thus introduces a new design concept and detailed design processes for KT-BcN. We also present a design example of BcN control network using a design system that we have developed.
This study was designed to evaluate the social support network of schizophrenic patients. 64 schizophrenic patients being treated as out-door patient were compared with 30 neurotic control patients. Schizophrenics were divided into positive, subpositive, subnegative and negative subgroups by present symptom and social network of both schizophrenics and control group were evaluated. The results are as follows: 1) Social network of schizophrenics was smaller than that of control group. Size of social network of schizophrenics was 10.6 and that of control group was 23.5. 2) In both kin and nonkin, social network of schizophrenics was smaller than that of control group. Of the kin, schizophrenics were more supported by wife or husband, father, and mother, but were less supported by brother, son and other relatives. 3) There was no difference in the kin or nonkin or total supporters between the four subgroups of schizophrenics. But, subgroup of schizophrenics which was divided as having negative symptom had smaller network than control group in active formal and informal supporters. 4) When divided into 4 support areas, schizophrenics was remarkably less supported in emotional, instrumental and appraisal support area than control group, but there was no difference in the informational support areas. 5) Compared with control group, schizophrenics more often mentioned parent and ten often mentioned nonkin supporter as the one that is most important to him. 6) Schizophrenics had smaller cluster and less leisure activity than control group. Subgroup of schizophrenics who was divided as having negative symptom had less frequency of leisure activity than other subgroups.
The existing data transmission technology applied between the non-secure external internet and the secure internal business network has various problems when applied to the building facility management SCADA system control network. Traditional inter-network data transfer technologies involve high complexity and high costs because blacklist-based security techniques are applied to all data. However, whitelist-based security techniques can be applied to data distributed in Building Facility Management SCADA control systems because a small number of structured control data are repeatable and periodic. This simplifies the security technology applied to inter-network data transmission, enabling building facility management SCADA system control network deployment at low cost. In this paper, we proposed building control networks specialized in building facility management SCADA control systems by providing solutions to address and address these problems.
Manufacturing companies usually manage the process to achieve high quality using various types of control chart in statistical process control. When an assignable cause occurs in a process, the data in the control chart changes with different patterns by the specific causes. It is important in process control to classify the CCP (Control Chart Pattern) recognition for fast decision making. In former research, gathered data from process used to apply as raw data, leads to degrade the performance of recognizer and to decrease the learning speed. Therefore, feature based recognizer, employing feature extraction method, has been studied to enhance the classification accuracy and to reduce the dimension of data. We propose the method to extract features that take the distances between CCP data and reference vector generated from BDK (Bi-Directional Kohonen Network). We utilize those features as the input vectors in ANN (Artificial Neural Network) and compare with raw data applied ANN to evaluate the performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.1
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pp.77-88
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1997
Fieldbus is the lowest level communication network in factory automation and process control systems. Performance of factory automation and process control systems is directly affected by the data delay induced by network traffic. Data generated from several distributed field devices can be largely divided into three categories: sporadic real-time, periodic real-time and non real-time data. Since these data share one fieldbus network medium, the limited bandwidth of a fieldbus network must be appropriately allocated to the sporadic real-time, periodic real-time and non real-time traffic. This paper introduces a new fieldbus design scheme which allocates the limited bandwidth of fieldbus network to several different kinds of traffic. The design scheme introduced in this study not only satisfies the performance requirements of application systems interconnected into the fieldbus but also fully utilizes the network resources. The design scheme introduced in this study can be applicable to cyclic service protocols operated under single-service discipline. The bandwidth allocation scheme introduced in this study is verified using a discrete-event/continuous-time simulation experiment.
Wireless mesh network is flexible network like Ad hoc network or bluetooth together based on base station. But, wireless mesh network shows high packet loss and when TCP was created, however as it was design based on wired link, wireless link made more transmission error than wired link. It is existent problem of TCP congestion control algorithm that TCP unfairness and congestion collapse over wireless mesh network. When TCP operation occurs with the packet loss where is not the congestion loss, it brings the performance degradation which is serious. In this paper, in order to improve efficient TCP congestion control algorithm in wireless mesh network, we proposed that TCP can adaptively regulate the congestion window in wireless link.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.1
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pp.63-69
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2006
Problems like poor security, transfer delay or packet loss occur while building network systems that are applied with TCP/TP integrate with data network systems. To solve this problem, this paper proposes the Separated Ethernet, which can give priority to the system, and by using the OPNET Modeler simulator, we will verify its performances.
In this paper we present a method to construct fuzzy model with multi-dimension input membership function, which can construct fuzzy inference system on one node of the network directly. This method comes from a common framework called Universal Learning Network (ULN). The fuzzy model under the framework of ULN is called Universal Learning Network-based Fuzzy Inference System (ULNFIS), which possesses certain advantages over other networks such as neural network. We also introduce how to imitate a real system with ULN and a control scheme using ULNFIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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