LCL filters installed at converter outputs offer a higher harmonic attenuation than L filters. However, as a three order resonant circuit, it is difficult to stabilize and has a risk of oscillating with the power grid. Therefore, careful design is required to damp LCL resonance. Compared to a passive damping method, an active damping method is a more attractive solution for this problem, since it avoids extra power losses. In this paper, the damping capabilities of capacitor current, capacitor voltage, and grid-side current feedback methods, are analyzed under the discrete-time state-space model. Theoretical analysis shows that the grid-side current feedback method is more suitable for use in active power filters, because it can damp LCL resonance more effectively than the other two methods when the ratio of the resonance and the control frequency is between 0.225 and 0.325. Furthermore, since there is no need for extra sensors for additional states measurements, this method provides a cost-efficient solution. To support the theoretical analysis, the proposed method is tested on a 7-kVA single-phase shunt active power filter.
Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of given design variables and chance them to get a bettor design. Even though commercial simulation codes are used, the computational time and cost remains non-trivial. Therefore, malty researchers have used a mesa model made by sampling data through simulation. In this paper, four mesa-models for each index group such as ride comfort, derailment Quotient, unloading radio and stability index, are constructed by use of neural network. After these meta models are constructed, multi-objective optimization are achieved by using the differential evolution. This paper shows that the optimization of design variables using the neural network model is very efficient to solve the complex optimization Problem.
Purpose: As cone-beam computed tomography (CBCT) has become the most widely used 3-dimensional (3D) imaging modality in the dental field, storage space and costs for large-capacity data have become an important issue. Therefore, if 3D data can be stored at a clinically acceptable compression rate, the burden in terms of storage space and cost can be reduced and data can be managed more efficiently. In this study, a deep learning network for super-resolution was tested to restore compressed virtual CBCT images. Materials and Methods: Virtual CBCT image data were created with a publicly available online dataset (CQ500) of multidetector computed tomography images using CBCT reconstruction software (TIGRE). A very deep super-resolution (VDSR) network was trained to restore high-resolution virtual CBCT images from the low-resolution virtual CBCT images. Results: The images reconstructed by VDSR showed better image quality than bicubic interpolation in restored images at various scale ratios. The highest scale ratio with clinically acceptable reconstruction accuracy using VDSR was 2.1. Conclusion: VDSR showed promising restoration accuracy in this study. In the future, it will be necessary to experiment with new deep learning algorithms and large-scale data for clinical application of this technology.
Lim, Hyung-Chul;Yu, Sung-Yeol;Sung, Ki-Pyoung;Park, Jong Uk;Choi, Chul-Sung;Choi, Mansoo
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제37권4호
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pp.219-228
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2020
A CubeSat platform has become a popular choice due to inexpensive commercial off-the-shelf (COTS) components and low launch cost. However, it requires more power-efficient and higher-data rate downlink capability for space applications related to remote sensing. In addition, the platform is limited by the size, weight and power (SWaP) constraints as well as the regulatory issue of licensing the radio frequency (RF) spectrum. The requirements and limitations have put optical communications on promising alternatives to RF communications for a CubeSat platform, owing to the power efficiency and high data rate as well as the license free spectrum. In this study, we analyzed the performance of optical downlink communications compatible with CubeSat platforms in terms of data rate, bit error rate (BER) and outage probability. Mathematical models of BER and outage probability were derived based on not only the log-normal model of atmospheric turbulence but also a transmitter with a finite extinction ratio. Given the fixed slot width, the optimal guard time and modulation orders were chosen to achieve the target data rate. And the two performance metrics, BER and outage data rate, were analyzed and discussed with respect to beam divergence angle, scintillation index and zenith angle.
차량 간의 콘텐츠 공유를 위해서 Content-Centric Vehicular Network (CCVN)에 관한 연구가 진행되었다. CCNV에서 단일 홉 또는 다중 홉 기반의 기본의 콘텐츠 탐색 및 전달 기법들은 낮은 콘텐츠 탐색 확률과 높은 네트워크 트래픽 오버헤드를 가진다. 본 논문은 콘텐츠 탐색 확률을 높이고 네트워크 트래픽을 줄이기 위해 RSU를 활용한 콘텐츠 탐색 및 전송 기법을 제안한다. 제안 기법에서 RSU는 통신 범위 내에 속한 차량들의 이동성 정보를 이용하여 일정시간 간격으로 커뮤니케이션 트리를 구성한다. 커뮤니케이션 트리가 구성된 이후, RSU는 콘텐츠 요청 차량의 요청에 따라 후보 차량들 중에 최소 비용으로 콘텐츠를 제공할 수 있는 차량을 최적의 콘텐츠 제공 차량으로 선택한다. 선택된 콘텐츠 제공 차량은 구성된 커뮤니케이션 트리를 통해 콘텐츠 요청 차량에게 콘텐츠를 전송한다. 시뮬레이션 결과에서는 제안 기법이 기존 기법들보다 더 나은 성능을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4364-4384
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2021
The dynamic network state and the mobility of the terminals make the service function chain (SFC) orchestration mechanisms based on static and deterministic assumptions hard to be applied in SDN/NFV mobile edge computing networks. Designing dynamic and online SFC orchestration mechanism can greatly improve the execution efficiency of compute-intensive and resource-hungry applications in mobile edge computing networks. In order to increase the overall profit of service provider and reduce the resource cost, the system running time is divided into a sequence of time slots and a dynamic orchestration scheme based on an improved column generation algorithm is proposed in each slot. Firstly, the SFC dynamic orchestration problem is formulated as an integer linear programming (ILP) model based on layered graph. Then, in order to reduce the computation costs, a column generation model is used to simplify the ILP model. Finally, a two-stage heuristic algorithm based on greedy strategy is proposed. Four metrics are defined and the performance of the proposed algorithm is evaluated based on simulation. The results show that our proposal significantly provides more than 30% reduction of run time and about 12% improvement in service deployment success ratio compared to the Viterbi algorithm based mechanism.
Conventional braces are often used to provide stiffness to structures; however due to buckling they cannot be used as seismic energy dissipating elements. In this study, a seismic energy dissipation device is proposed which is comprised of a bracing member and a steel hysteretic damper made of steel hexagonal plates. The hexagonal shaped designated fuse causes formation of plastic hinges under axial deformation of the brace. The main advantages of this damper compared to conventional metallic dampers and buckling-restrained braces are the stable and controlled energy dissipation capability with ease of manufacture. The mechanical behavior of the damper is formulated first and a design procedure is provided. Next, the theoretical formulation and the efficiency of the damper are verified using finite element (FE) analyses. An analytical model of the damper is established and its efficiency is further investigated by applying it to seismic retrofit of a case study structure. The seismic performance of the structure is evaluated before and after retrofit in terms of maximum interstory drift ratio, top story displacement, residual displacement, and energy dissipation of dampers. Overall, the median of maximum interstory drift ratios is reduced from 3.8% to 1.6% and the residual displacement decreased in the x-direction which corresponds to the predominant mode shape of the structure. The analysis results show that the developed damper can provide cost-effective seismic protection of structures.
The effectiveness of conventional tuned liquid dampers (TLDs) in controlling the wind-induced response of tall flexible structures has been indicated. However, the impaired control effect in the detuning condition or a considerably high mass cost of liquid may be incurred in ensuring the high-level serviceability. To provide an efficient TLD-based solution for wind-induced vibration control, this study proposes a serviceability-oriented optimal design method for isolated TLDs (ILDs) and derives analytical design formulae. The ILD is implemented by mounting the TLD on the linear isolators. Stochastic response analysis is performed for the ILD-equipped structure subjected to stochastic wind and white noise, and the results are considered to derive the closed-form responses. Correspondingly, an extensive parametric analysis is conducted to clarify a serviceability-oriented optimal design framework by incorporating the comfort demand. The obtained results show that the high-level serviceability demand can be satisfied by the ILD based on the proposed optimal design framework. Analytical design formulae can be preliminarily adopted to ensure the target serviceability demand while enhancing the structural displacement performance to increase the safety level. Compared with conventional TLD systems, the ILD exhibits higher effectiveness and a larger frequency bandwidth for wind-induced vibration control at a small mass ratio.
Liquid metal heat pipes play a critical role in various high-temperature applications, with their optimization being pivotal to achieving optimal thermal performance. In this study, a deep learning based genetic algorithm is suggested to optimize the operating conditions of liquid metal heat pipes. The optimization performance was investigated in both single and multi-variable optimization schemes, considering the operating conditions of heat load, inclination angle, and filling ratio. The single-variable optimization indicated reasonable performance for various conditions, reinforcing the potential applicability of the optimization method across a broad spectrum of high-temperature industries. The multi-variable optimization revealed an almost congruent performance level to single-variable optimization, suggesting that the robustness of optimization method is not compromised with additional variables. Furthermore, the generalization performance of the optimization method was investigated by conducting an experimental investigation, proving a similar performance. This study underlines the potential of optimizing the operating condition of heat pipes, with significant consequences in sectors such as high temperature field, thereby offering a pathway to more efficient, cost-effective thermal solutions.
Sungryeul Rhyu;Junsik Kim;Gwang Hoon Park;Kyuheon Kim
ETRI Journal
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제46권4호
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pp.683-696
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2024
The point cloud provides viewers with intuitive geometric understanding but requires a huge amount of data. Moving Picture Experts Group (MPEG) has developed video-based point-cloud compression in the range of 300-700. As the compression rate increases, the complexity increases to the extent that it takes 101.36 s to compress one frame in an experimental environment using a personal computer. To realize real-time point-cloud compression processing, the direct patch projection (DPP) method proposed herein simplifies the complex patch segmentation process by classifying and projecting points according to their geometric positions. The DPP method decreases the complexity of the patch segmentation from 25.75 s to 0.10 s per frame, and the entire process becomes 8.76 times faster than the conventional one. Consequently, this proposed DPP method yields similar peak signal-to-noise ratio (PSNR) outcomes to those of the conventional method at reduced times (4.7-5.5 times) at the cost of bitrate overhead. The objective and subjective results show that the proposed DPP method can be considered when low-complexity requirements are required in lightweight device environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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