Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.
In this paper, the analytical fault detection and diagnosis (FDD) is presented using model-based and signal-based methodology with wavelet analysis on signals obtained from sensors and sensor networks. In the model-based FDD, we present the modeling of contact interface found in soft materials, including the biomedical contacts. Fingerprint analysis and signal-based FDD are also presented with an experimental framework consisting of a mechanical pneumatic system typically found in manufacturing automation. This diagnosis system focuses on the signal-based approach which employs multi-resolution wavelet decomposition of various sensor signals such as pressure, flow rate, etc., to determine leak configuration. Pattern recognition technique and analytical vectorized maps are developed to diagnose an unknown leakage based on the established FDD information using the affine mapping. Experimental studies and analysis are presented to illustrate the FDD methodology. Both model-based and wavelet-based FDD applied in contact interface and manufacturing automation have implication towards better quality of life by applying theory and practice to understand how effective diagnosis can be made using intelligent FDD. As an illustration, a model-based contact surface technology an benefit the diabetes with the detection of abnormal contact patterns that may result in ulceration if not detected and treated in time, thus, improving the quality of life of the patients. Ultimately, effective diagnosis using FDD with wavelet analysis, whether it is employed in biomedical applications or manufacturing automation, can have impacts on improving our quality of life.
정보기술의 발달은 상거래 분야에서 인간이 아닌 기계 장치 소프트웨어 간의 거래가 이루어지도록 하였다. 이는 자율성이나 대화성 등의 능력을 갖추고 대리인의 기능을 하고 있다. 또한 기술이 발달함에 따라 이의 역할은 더욱더 확대될 것으로 예측된다. 그러나 그럼에도 불구하고 전자대리인에 대한 법적 지위에 대해서는 지금까지도 논란이 지속되고 있다. 특히 상거래에 있어서는 계약의 유효성과 귀속의 문제 등이 발생한다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 제안을 하고 있다. 첫째, 법규의 제정과 보완이다. 전자대리인에 의해 이루어지는 전자적 의사표시의 성립과 효력 등의 내용을 민법에 수용하여 이에 대한 규정을 두고 귀속의 문제에 대해 전자대리인을 장기적으로 대리법적 접근 방법을 취하여 이에 대한 책임문제를 본인에게 귀속시켜야 한다. 둘째, 실무적 측면에서 쇼핑몰과 같은 웹사이트를 운영하는데 있어 거래와 계약의 효력에 대해 일반 협정조건을 제공하여 사용자로 하여금 계약에 구속됨을 명시할 수 있어야 한다.
The proportion of software in the automotive industry is steadily increasing due to the rapid technological development of automobile E/E parts. Because the automotive E/E technology is now on the basis of intelligent automobile and advanced safety automobile technology. The purpose of this study is to investigate the effect of organizational capability (organizational resource capability and management capability), process capability (process capability, customer Requirement management capability), performance dimension (motivation, participation level). In this study, we conducted questionnaires and statistical analysis on engineers (members of the Korea Advanced Automotive Technology Association) who perform research and development activities in the R&D organization of the automotive E/E part in South Korea. ANOVA is applied for the verification of the difference in performance measured by organizational capability, process maturity, and motivation participation level according to company characteristics (level of processing : supply chain configuration, annual sales, total SW development ratio). According to the results of this study, in order to improve the performance of ASPICE or ISO 26262-related consulting project, a different consulting approach strategy considering the characteristics of organization and personnel is needed. In summary, the analysis results for the three main treatment levels are as follows. The difference in organizational capacity, process capability and performance was found to be statistically significant according to supply chain configuration and annual sales, but it was found that the difference of response according to the proportion of total SW was not significant.
Data clustering is one of the most difficult and challenging problems and can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problems. The K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, it has high possibility to trap in local optimum and high variation of solutions with different initials for the large data set. Therefore, we need study efficient computational intelligence method to find the global optimal solution in data clustering problem within limited computational time. The objective of this paper is to propose a combined artificial bee colony (CABC) with K-means for initialization and finalization to find optimal solution that is effective on data clustering optimization problem. The artificial bee colony (ABC) is an algorithm motivated by the intelligent behavior exhibited by honeybees when searching for food. The performance of ABC is better than or similar to other population-based algorithms with the added advantage of employing fewer control parameters. Our proposed CABC method is able to provide near optimal solution within reasonable time to balance the converged and diversified searches. In this paper, the experiment and analysis of clustering problems demonstrate that CABC is a competitive approach comparing to previous partitioning approaches in satisfactory results with respect to solution quality. We validate the performance of CABC using Iris, Wine, Glass, Vowel, and Cloud UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KABCK (K-means+ABC+K-means) is better than ABCK (ABC+K-means), KABC (K-means+ABC), ABC, and K-means in our simulations.
정보기술의 발전에 따라 아카이브의 디지털화가 가속화되고 있다. 그런데 전통적인 방식의 디지털 아카이브는 기록을 효과적으로 검색하고 연계하고 이해하는 데 한계가 있다. 본 논문은 디지털 아카이브의 활용성을 극대화하기 위한 방안으로 관계 중심의 지식그래프 방식을 제안한다. 디지털 아카이브의 사례인 '1997 외환위기 아카이브'의 특징을 검토하고, 아카이브에 포함된 모든 개체와 개체 사이의 관계는 RiC-O(Records in Contexts-Ontology) 기반의 지식그래프로 구축한다. 본 연구의 결과인 외환위기 지식그래프는 1997 외환위기 아카이브의 모든 개체를 기계가 처리할 수 있는 형식으로 구축한다. 디지털 아카이브와 비교해 지식그래프 접근은 개체의 정보, 개체 사이의 관계를 정확히 탐색할 수 있고, 이를 통해 의미검색, 지능형 서비스에 활용될 수 있다.
최근에 커뮤니티 컴퓨팅에서 그룹형성과 그룹 의사결정에 관한 이슈가 제기되고 있다. 그러나 기존의 커뮤니티 컴퓨팅 시스템에서는 그룹의 욕구를 인지함에 있어서 임시적인 방법으로 그룹을 형성하지 못하고 있다. 임시적인 방법의 그룹형성은 유비쿼터스 컴퓨팅의 의사결정지원 시스템과 서비스에서 중요한 특성 가운데 하나이다. 따라서 본 연구에서는 유목 커뮤니티 컴퓨팅에서 임시적으로 욕구를 인지하고 그룹을 형성할 수 있는 NAMA-US 에이전트 중심의 다중 에이전트 방법론을 제시하고자 한다. 이 방법론은 어떤 커뮤니티에서 상대적으로 작은 그룹의 복수의 개별 사용자의 그룹의사결정을 지원할 때 다음과 같은 세 가지 특성을 만족하고자 한다. 첫째 임시적인 그룹형성과, 둘째 상황인지 그룹 욕구인지, 그리고 셋째 실내. 외에서 동작 가능한 모바일 장비의 활용이다. RFID 기반의 프로토타입 시스템인 NAMA-US는 본 연구에서 제시하는 이런 개념을 실현시키기 위해 구축되었다.
Alkali-silica reaction (ASR) in concrete can induce degradation in its mechanical properties, leading to compromised serviceability and even loss in load capacity of concrete structures. Compared to other properties, ASR often affects the modulus of elasticity more significantly. Several empirical models have thus been established to estimate elastic modulus reduction based on the ASR expansion only for condition assessment and capacity evaluation of the distressed structures. However, it has been observed from experimental studies in the literature that for any given level of ASR expansion, there are significant variations on the measured modulus of elasticity. In fact, many other factors, such as cement content, reactive aggregate type, exposure condition, additional alkali and concrete strength, have been commonly known in contribution to changes of concrete elastic modulus due to ASR. In this study, an artificial intelligent model using artificial neural network (ANN) is proposed for the first time to provide an innovative approach for evaluation of the elastic modulus of ASR-affected concrete, which is able to take into account contribution of several influence factors. By intelligently fusing multiple information, the proposed ANN model can provide an accurate estimation of the modulus of elasticity, which shows a significant improvement from empirical based models used in current practice. The results also indicate that expansion due to ASR is not the only factor contributing to the stiffness change, and various factors have to be included during the evaluation.
There are increasing demands from the industry for intelligent robot-calibration solutions, which can be tightly integrated to the manufacturing process. A proposed solution can simplify conventional robot-calibration and teaching methods without tedious procedures and lengthy training time. iGPS(Indoor GPS) system is a laser based real-time dynamic tracking/measurement system. The key element is acquiring and reporting three-dimensional(3D) information, which can be accomplished as an integrated system or as manual contact based measurements by a user. A 3D probe is introduced as the user holds the probe in his hand and moves the probe tip over the object. The X, Y, and Z coordinates of the probe tip are measured in real-time with high accuracy. In this paper, a new approach of robot-calibration and teaching system is introduced by implementing a 3D measurement system for measuring and tracking an object with motions in up to six degrees of freedom. The general concept and kinematics of the metrology system as well as the derivations of an error budget for the general device are described. Several experimental results of geometry and its related error identification for an easy compensation / teaching method on an industrial robot will also be included.
본 논문에서는 '스마트'화(化)의 이슈에 따라 TV의 스마트화에 대한 연구의 필요성에 대한 연구 의도를 다루며, TV진화에 따른 패러다임의 변화 요소를 고찰하여 보고, 사용자 경험 관점에서의 스마트TV UX 적용 사례를 분석하여 본다. 이에 따라 사용자 행태 분석을 통한 현재 관점에서의 TV사용행태와 미래TV를 도출하여 스마트TV UX 설계에 반영한다. 궁극적으로 콘텐츠를 효율적으로 조작하기 위하여 화면 UX설계를 바탕으로한 지능형 사용자 맞춤 프로토타입을 제안한다. 궁극적으로 본 연구를 통해 TV는 휴식을 취하는 도구로서 유희성을 만족하기 위한 TV사용 이용과정은 즐거워야 한다는 것을 기본 목표로 삼으며, 콘텐츠 홍수 속의 사용자가 원하는 목표 지점에 쉽고 빠르게 도달하기 위한 콘텐츠에 쉽게 접근 하는 방법, 접근 경로의 단축을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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