Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.2
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pp.124-129
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2002
This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent λ of recurrent neural networks can be controlled efficiently by a stochastic gradient method. An essential core of the proposed method is a novel stochastic approximate formulation of the Lyapunov exponent λ as a function of the network parameters such as connection weights and thresholds of neural activation functions. By a gradient method, a direct calculation to minimize a square error (λ - λ$\^$obj/)$^2$, where λ$\^$obj/ is a desired exponent value, needs gradients collection through time which are given by a recursive calculation from past to present values. The collection is computationally expensive and causes unstable control of the exponent for networks with chaotic dynamics because of chaotic instability. The stochastic formulation derived in this paper gives us an approximation of the gradients collection in a fashion without the recursive calculation. This approximation can realize not only a faster calculation of the gradient, but also stable control for chaotic dynamics. Due to the non-recursive calculation. without respect to the time evolutions, the running times of this approximation grow only about as N$^2$ compared to as N$\^$5/T that is of the direct calculation method. It is also shown by simulation studies that the approximation is a robust formulation for the network size and that proposed method can control the chaos dynamics in recurrent neural networks efficiently.
A wireless ad-hoc network is a temporal network formed by a collection of wireless mobile nodes without the aid of any existing network infrastnlcture or centralized administration. Currently, numerous routing protocols have been developed for changing messages between nodes in a wireless ad-hoc network. Applications of wireless ad-hoc network technology are various and proper routing protocol must be used according to application domain or network size. In a wireless ad-hoc network. some hosts want services from fixed networks. For supporting such services, it is necessary to interconnect wireless ad-hoc networks and fixed networks. The DSMIHDynamic Source Multipath Routing) protocol, proposed in this paper, focuses on supporting seamless communication services between the nodes within a wireless ad-hoc network and providing fixed networks to the mobile hosts in wireless an-hoc networks. In DSMR protocol, each node need not broadcast routing messages periodically. and mobile hosts that to send data packets initiate route request and route establishment procedure. By maintaining multiple paths in each node. faster route re-establishment is also possible in our scheme.
Kim, Beung-Jin;Lee, Jin;HwangBo, Seung-Wook;Kim, Jong-Soo;Kim, Hee-Soo
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.07a
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pp.70-71
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2006
IEC61850 which has comes to international standard for substation automation is designed with a station and process bus communication with Ethernet. In this paper, mentioning difference between official networks and substation networks, authors present the requirements for temperature, humidity and EMI characteristics. The properties which network switch should be satisfied and the technologies which make those requirements possible are also proposed. Additionally, we analysis the traffic pattern of communication services which IEC61850 supports. Based on the pattern, we propose a practical design example of IEC61850 based network for a 154kV substation.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.5
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pp.303-309
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2017
The flexible AC transmission system (FACTS) provides a new advanced technology solution to improve the flexibility, controllability, and stability of a power system. The unified power flow controller (UPFC) is outstanding for regulating power flow in the FACTS; it can control the real power, reactive power, and node voltage of distribution networks. This paper investigates the performance of the UPFC for power flow control with a series of step changes in rapid succession in a power system steady state and the response of the UPFC to distribution network faults and islanding mode. Simulation was carried out using the MATLAB's simulink sim power systems toolbox. The results, which were carried out on a 5-bus test system and a 4-bus multi-machine electric power system, show clearly the effectiveness and viability of UPFC in rapid response and independent control of the real and reactive power flows and oscillation damping [6].
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2004.11b
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pp.7-12
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2004
New modular Lateral Information Propagation Networks(LIPN) has been designed. The LIPN has shown to be useful for interpolation of information[3]. The problem is the fact that only the small number of nodes can be implemented in a IC chip with the circuit VLSI technology. The proposed modular architecture is for enlarging the neural network through inter module connections. For such inter module connections, the host(computer or logic) mediates the exchange of information among modules. Also border nodes in each module have capacitors for temporarily retaining the information from outer modules. Simulation of interpolation with the designed LIPN has been done through various experiments.
We introduce the forecasting method for a next day electric peak load that uses the optimal combination of two types of neural networks. First network uses learning data that are past 10days of the target day. We name the neural network Short Term Neural Network (STNN). Second network uses those of last year. We name the neural network Long Term Neural Network (LTNN). Then we get the forecasting results that are the linear combination of the forecasting results by STNN and the forecasting results by LTNN. We name the method Combination Forecasting Method (CFM). Then we discuss the optimal combination of STNN and LTNN. Using CFM of the optimal combination of STNN and LTNN, we can reduce the forecasting error.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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v.12D
no.1
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pp.27-32
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2002
In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various parts so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that It Is not easy to classify characters fur the delicacy of the character farms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recolonized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
본 논문에서는 일대일 전송에 국한되어 사용되는 전이중 패스트 이더넷 방식을 응용하여 고속 브로드 캐스팅 통신망을 구성하고 실시간 전송을 요구하는 데이터를 효율적으로 전달할 수 있는 알고리듬을 제시한다. 제안된 통신망의 세부구조와 통신망의 데이터 송수신 동작 등을 설명하고, 실시간 데이터 전송을 보장하기 위하여 실시간 메시지 스케줄링 알고리듬을 제시한다. 제시된 알고리듬을 적용하였을 때의 각종 시변수들에 대한 수학적인 분석을 통하여 실시간성 보장에 대한 성능평가를 포함한 통신망 성능 평가를 수행한다. 제안된 통신망 FER(Full-duplex Ethernet networks for Real-time communication)의 실제 구현 및 응용 대상에 대해서 언급한다.
Lee, Jong Won;Kim, Sang Ryul;Kim, Bong Ki;Lee, Jun Shin
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.4
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pp.347-355
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2013
A damage estimation method for monopile support structure of offshore wind turbine using modal properties and committee of neural networks is presented for effective structural health monitoring. An analytical model for a monopile support structure is established, and the natural frequencies, mode shapes, and mode shape slopes for the support structure are calculated considering soil condition and added mass. The input to the neural networks consists of the modal properties and the output is composed of the stiffness indices of the support structure. Multiple neural networks are constructed and each individual network is trained independently with different initial synaptic weights. Then, the estimated stiffness indices from different neural networks are averaged. Ten damage cases are estimated using the proposed method, and the identified damage locations and severities agree reasonably well with the exact values. The accuracy of the estimation can be improved by applying the committee of neural networks which is a statistical approach averaging the damage indices in the functional space.
Park, Hu-Sik;Mun, Gyeong-Jun;Kim, Hyeong-Su;Hwang, Ji-Hyeon;Lee, Hwa-Seok;Park, Jun-Ho
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.8-14
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1999
This paper presents the methods of short-term load forecasting Kohonen neural networks and back-propagation neural networks. First, historical load data is divided into 5 patterns for the each seasonal data using Kohonen neural networks and using these results, load forecasting neural network is used for next day hourly load forecasting. Next day hourly load of weekdays and weekend except holidays are forecasted. For load forecasting in summer, max-temperature and min-temperature data as well as historical hourly load date are used as inputs of load forecasting neural networks for a better forecasting accuracy. To show the possibility of the proposed method, it was tested with hourly load data of Korea Electric Power Corporation(1994-95).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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