Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.3
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pp.3-10
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1995
This paper proposedan on-line learning controller which can be applied to nonlinear systems. The proposed on-line learning controller is based on the universal approximation by the local affine mapping-based neural networks. It has self-organizing and learning capability to adapt itself to the new environment arising from the variation of operating point of the nonlinear system. Since the learning controller retains the knowledge of trained dynamics, it can promptly adapt itself to situations similar to the previously experienced one. This prompt adaptability of the proposed control system is illustrated through simulations.
Traffic signal setting policies and traffic assignment procedures are mutually dependent. The combined signal control and traffic assignment problem deals with this interaction. With the total travel time minimization objective, gradient based local search methods are implemented. Deterministic user equilibrium is the selected user route choice rule, Webster's delay curve is the link performance function, and green time per cycle ratios are decision variables. Three implemented solution codes resulting in six variations include intersections operating under multiphase operation with overlapping traffic movements. For reference, the iterative approach is also coded and all codes are tested in four example networks at five demand levels. The results show the numerical gradient estimation procedure performs best although the simplified local searches show reducing the large network computational burden. Demand level as well as network size affects the relative performance of the local and iterative approaches. As demand level becomes higher, (1) in the small network, the local search tends to outperform the iterative search and (2) in the large network, vice versa.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.4
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pp.313-319
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2000
As the interest of flexible manufacturing systems and computer integrated manufacturing systems increase, the distribution of centralized control systems using industrial control networks is getting more attention. In this paper, we investigate the rate-based traffic control of industrial control networks to improve the performance regarding the throughput, fairness, and error rates. Especially, we consider the protocol of Lon-$Works^{(TM)}$ which consists of all OSI 7-layers and supports various communication media at a low cost. Basically, the proposed rate-based traffic control system is closed loop by utilizing the feedback channel errors, which shows improved performance when compared with other industrial control networks commonly operated in open loop. To this end, an additional network node called monitoring node is introduced to check the channel status without increasing the channel load. The Proposed control loop is in effect whenever the feedback channel error becomes greater than an admittable value. We demonstrate the improved performance of the controlled network system in view of throughput and fairness measures by implementing the lab-scale network system based on LonWorks and through the experimentation upon it.
Reliable detection of primary user activity increases the opportunity to access temporarily unused bands and prevents harmful interference to the primary system. By extracting a global decision from local sensing results, cooperative sensing achieves high reliability against multipath fading. For the effective combining of sensing results, which is generalized by a likelihood ratio test, the fusion center should learn some parameters, such as the probabilities of primary transmission, false alarm, and detection at the local sensors. During the training period in supervised learning, the on/off log of primary transmission serves as the output label of decision statistics from the local sensor. In this paper, we extend unsupervised learning techniques with an expectation maximization algorithm for cooperative spectrum sensing, which does not require an external primary transmission log. Local sensors report binary hard decisions to the fusion center and adjust their operating points to enhance learning performance. Increasing the number of sensors, the joint-expectation step makes a confident classification on the primary transmission as in the supervised learning. Thereby, the proposed scheme provides accurate parameter estimates and a fast convergence rate even in low signal-to-noise ratio regimes, where the primary signal is dominated by the noise at the local sensors.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.223-230
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2020
Companies have made an investment of cost and time to optimize processing of a new business model in a cloud environment, applying collaboration technology utilizing business processes in a social network. The collaborative processing method changed from traditional BPM to the cloud and a mobile cloud environment. We proposed a collaborative system for operating processes in social networks using MOXMDR-DAI+ (eXtended Metadata Registry-Data Access & Integration based multimedia ontology). The system operating cloud-based collaborative processes in application of MOXMDR-DAI+, which was suitable for data interoperation. MOXMDR-DAI+ applied to this system was an agent effectively supporting access and integration between multimedia content metadata schema and instance, which were necessary for data interoperation, of individual local system in the cloud environment, operating collaborative processes in the social network. In operating the social network-based collaborative processes, there occurred heterogeneousness such as schema structure and semantic collision due to queries in the processes and unit conversion between instances. It aimed to solve the occurrence of heterogeneousness in the process of metadata mapping using MOXMDR-DAI+ in the system. The system proposed in this study can visualize business processes. And it makes it easier to operate the collaboration process through mobile support. Real-time status monitoring of the operation process is possible through the dashboard, and it is possible to perform a collaborative process through expert search using a community in a social network environment.
Wireless local area networks have known an increasing popularity during the past few years. However, as new user applications diverge from the traditional data-centric model, the introduction of efficient, QoS aware medium access methods becomes of utmost importance. EY-NPMA is a medium access protocol belonging to the contention paradigm that provides support for service differentiation and low collision rates. In this paper, we address a shortcoming of EY-NPMA as indicated by previous studies, namely the insensitivity of the protocol to different working conditions. In this work, we study and evaluate a mechanism that allows a network employing EY-NPMA to adapt its operating parameters according to the offered load. Simulation studies further document and confirm the positive characteristics of the proposed mechanism.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.6
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pp.1334-1340
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2003
In this paper, We have proposed an Heterodyne technique to generate millimeter-wave signal. Microwave signals in cellular broadband mobile communication networks and distributed networks can favorably be generated and distributed by optical techniques. In principle, these techniques have already been investigated for optical control of phase- array antennas, characterization of photo-detector and phase locking of millimeter-wave oscillators and now being applied to wireless communications. The generation and transmission of millimeter-wave radio signals by optical means is of interest for future pico-cell broadband mobile communication system, especially for systems operating at frequencies of 300Hz.
Ultra Wide Bandwidth (UWB) spread-spectrum techniques will playa key role in short range wireless connectivity supporting high bit rates availability and low power consumption. UWB can be used in the design of wireless local and personal area networks providing advanced integrated multimedia services to nomadic users within hot-spot areas. Thus the assessment of the possible interference caused by UWB devices on already existing narrowband and wideband systems is fundamental to ensure nonconflicting coexistence and, therefore, to guarantee acceptance of UWB technology worldwide. In this paper, we study the coexistence issues between an indoor UWB-based system (hot-spot) and outdoor point to point (PP) links and Fixed Wireless Access (FWA) systems operating in the 3.5 - 5.0 GHz frequency range. We consider a realistic UWB master/slave system architecture and we show through computer simulation, that in all practical cases UWB system can coexist with PP and FWA without causing any dangerous interference.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.12
no.1
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pp.1-7
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2014
A novel design of a simple circular ring with open-ended monopole antenna for wireless local area network (WLAN) applications is proposed in this article. The proposed antenna consists of an open-ended circular ring and $50-{\Omega}$ microstrip feed-line. The proposed antenna is capable of generating two separate resonant modes with good impedance-matching conditions. A prototype of the proposed antenna is designed, fabricated, and measured. Acceptable agreement between the measurement and simulation results is achieved. Experimental results show that the proposed antenna has operating bandwidths of 1.99-3.04 GHz and 5.08-6.1 GHz with a return loss of less than -10 dB, covering the required bandwidths of the 2.4/5.2/5.8-GHz WLAN standards. This is a microstrip antenna for IEEE 802.11a/b wireless local area networks applications. Meanwhile, the two-dimensional (2D) radiation patterns and three-dimensional (3D) gain performance of the antenna are also observed and discussed.
This paper presents a neural network based variable structure control scheme for nonlinear systems. In this scheme, a set of local variable structure control laws are designed on the basis of the linear models about preselected representative points which cover the range of the system operation of interest. From the combination of the set of local variable structure control laws, neural networks infer the approximate control input in between the operating points. The neural network based variable structure control alleviates the effects of model uncertainties, which cannot be compensated by the control techniques using feedback linearization. It also relaxes the discontinuity in the system’s behavior that appears when the control schemes based on the family of the linear models are applied to nonlinear systems. Simulation results of a ball and beam system, to which feedback linearization cannot be applied, demonstrate the feasibility of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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