In this paper present Autonomous Adaptive Digital Over Current Relay for distribution networks which acts autonomous setting using the short circuit impedance measured by relay of power systems. Automation of relay setting is one of the basic requirements for distribution automation, although manual relay setting is used at present. The short circuit impedance from a power source in distribution networks essential for the Autonomous Relay Setting changes frequently in distribution networks. In this paper the short circuit impedance is calculated with voltage and current measured in real time operation of digital relay using the Recursive Least Squares. A new method of digital relay setting is introduced using the the short circuit impedance and load current.
In this paper present Autonomous Adaptive Digital Over Current Relay which acts autonomous setting using voltage and current measured by relay in the change of power systems. Automation of relay setting is required for distribution automation although manual relay setting is used at present. This paper presents Autonomous Relay Setting which knows change of the power system and acquires setting element using the Recursive Least Squares. Relay setting is very difficult work. But proposed relay is expected to decrease burden of relay setting using acquired information of power system change and autonomous setting. Also fast protective ability is expected according to change of power system.
Femtocell (FC) technology envisaged as a cost-effective approach to attain better indoor coverage of mobile voice and data service. Deployment of FCs over macrocell forms a heterogeneous network. In urban areas, the key factor limits the successful deployment of FCs is inter-cell interference (ICI), which severely affects the performance of victim users. Autonomous FC transmission power setting is one straightforward way for coordinating ICI in the downlink. Application of intelligent control using soft computing techniques has not yet explored well for wireless networks. In this work, autonomous FC transmission power setting strategy using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System is proposed. The main advantage of the proposed method is zero signaling overhead, reduced computational complexity and bare minimum delay in performing power setting of FC base station because only the periodic channel measurement reports fed back by the user equipment are needed. System level simulation results validate the effectiveness of the proposed method by providing much better throughput, even under high interference activation scenario and cell edge users can be prevented from going outage.
In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.
Currently, sharp increase of car is on the rise as a serious social problem due to loss of lives from car accident and environmental pollution. There is a study on ITS (Intelligent Transportation System) to seek coping measures. As for the commercialization of ITS, we aim for occupancy of world market through ASV (Advanced Safety Vehicle) related system development and international standardization. However, the domestic environment is very insufficient. Core factor technologies of ITS are Adaptive Cruise Control, Lane Keeping Assist System, Forward Collision Warning System, AEB (Autonomous Emergency Braking) system etc. These technologies are applied to cars to support driving of a driver. AEB system is stop the car automatically based on the result decided by the relative speed and distance with obstacle detected through sensor attached on car rather than depending on the driver. The purpose of AEB system is to measure the distance and speed of car and to prevent accident. Thus, AEB will be a system useful for prevention of accident by decreasing car accident along with the development of automobile technology. This study suggests a scenario to suggest a test evaluation method that accords with domestic environment and active response of international standard regarding the test evaluation method of AEB. Also, by setting the goal with function for distance, it suggests theoretic model according to the result. And the study aims to verify the theoretic evaluation standard per proposed scenario using car which is installed with AEB device through field car driving test on test road. It will be useful to utilize the suggested scenario and theoretical model when conducting AEB test evaluation.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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