Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. The maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system using electro-hydraulic manipulator because hydraulic manipulators have the advantage of electric insulation. Meanwhile it is relatively difficult to realize autonomous assembly tasks particularly in the case of manipulating flexible objects such as electric lines. In this report, a discrete event control system is introduced for automatic assembly task of electric lines into sleeves as one of the typical task of active electric power lines. In the implementation of a discrete event control system, LVQNN (linear vector quantization neural network) is applied to the insertion task of electric lines to sleeves. In order to apply these proposed control system to the unknown environment, virtual learning data for LVQNN is generated by fuzzy inference. By the experimental results of two types of electric lines and sleeves, these proposed discrete event control and neural network learning algorithm are confirmed very effective to the insertion tasks of electric lines to sleeves as a typical task of active electric power maintenance tasks.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.2
no.1
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pp.1-13
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2014
In next-generation wireless networks, provisioning of IP-based network architecture and seamless transmission services are very important issues for mobile nodes. For this reason, a mobility management mechanism to support global roaming is highly regarded. These technologies bring a broader life by using a global roaming account through the connection of multiple devices or technology to mobile users; they also provide real-time multimedia services. This paper presents a comprehensive performance analysis of fast handover for hierarchical mobile IPv6 (F-HMIPv6), hierarchical mobile IPv6 (HMIPv6), Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6), and fast Proxy Mobile IPv6 (FPMIPv6) using the fluid-flow model and random-walk model. As a result, the location update cost of the PMIPv6 and FPMIPv6 is better than that of HMIPv6 and F-HMIPv6. These results suggest that the network-based mobility management technology is superior to the hierarchical mobility management technology in the mobility environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.846-864
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2017
Software Defined Network (SDN) realizes management and control over the underlying forwarding device, along with acquisition and analysis of network topology and flow characters through south bridge protocol. Data path Identification (DPID) is the unique identity for managing the underlying device, so forged DPID can be used to attack the link of underlying forwarding devices, as well as carry out DoS over the upper-level controller. This paper proposes a dynamic defense method based on Client-Puzzle model, in which the controller achieves dynamic management over requests from forwarding devices through generating questions with multi-level difficulty. This method can rapidly reduce network load, and at the same time separate attack flow from legal flow, enabling the controller to provide continuous service for legal visit. We conduct experiments on open-source SDN controllers like Fluid and Ryu, the result of which verifies feasibility of this defense method. The experimental result also shows that when cost of controller and forwarding device increases by about 2%-5%, the cost of attacker's CPU increases by near 90%, which greatly raises the attack difficulty for attackers.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.35
no.10
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pp.1019-1024
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2011
The gaseous fuel injection(GFI) type of LPG fuel-supply system is more advantageous than liquefied fuel injection(LFI) from the viewpoint of durability and cost reduction. However, compared with LFI types of LPG fuel-supply systems, in the GFI systems it is difficult to achieve precision fuel metering because of the compressible characteristic of the gaseous fuel. In this study, a Helmholtz resonator is proposed as an appropriate system for precision fuel metering in GFI systems, and the effects of the Helmholtz resonator on the fuel metering are simulated by the commercial flow-network-analysis package Flowmaster.
Electrohydraulic forming (EHF) process is a high speed forming process that utilizes the electric energy discharge in fluid-filled chamber to deform a sheet material. This process is completed in a very short time of less than 1ms. Therefore, finite element analysis is essential to observe the deformation mechanism of the material in detail. In addition, to perform the numerical simulation of EHF, the material properties obtained from the high-speed status, not quasi static conditions, should be applied. In this study, to obtain the parameters in the constitutive equation of Al 6061-T6 at high strain rate condition, a surrogate model using an artificial neural network (ANN) technique was employed. Using the results of the numerical simulation with free-bulging die in LS-DYNA, the surrogate model was constructed by ANN technique. By comparing the z-displacement with respect to the x-axis position in the experiment with the z-displacement in the ANN model, the parameters for the smallest error are obtained. Finally, the acquired parameters were validated by comparing the results of the finite element analysis, the ANN model and the experiment.
Kim, Yoo-Chul;Kim, Kwang-Soo;Hwang, Seung-Hyun;Yeon, Seong Mo
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.59
no.4
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pp.243-250
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2022
In the design stage of hull forms, a fast prediction method of resistance performance is needed. In these days, large test matrix of candidate hull forms is tested using Computational Fluid Dynamics (CFD) in order to choose the best hull form before the model test. This process requires large computing times and resources. If there is a fast and reliable prediction method for hull form performance, it can be used as the first filter before applying CFD. In this paper, we suggest the offset-based performance prediction method. The hull form geometry information is applied in the form of 2D offset (non-dimensionalized by breadth and draft), and it is studied using Convolutional Neural Network (CNN) and adapted to the model test results (Residual Resistance Coefficient; CR). Some additional variables which are not included in the offset data such as main dimensions are merged with the offset data in the process. The present model shows better performance comparing with the simple regression models.
The distance of sensor nodes is an important factor in having influence on capability of networks in underwater acoustic sensor networks. Our proposed scheme is to establish an efficient distance to design a route of communication in underwater environment and it proposes a Level scheme that the areas divided by transmit/receive distance in network are given different levels. Our proposed scheme is pursued research to maintain a established route and maximize an energy efficiency. The established route will have fluid modification by an internal and external factors and it will construct more robust underwater sensor networks over our proposed multiple path configuration scheme.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.11a
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pp.705-712
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2000
The fluid generally flows through fractures in crystalline rocks where most of underground storage facilities are constructed because of their low hydraulic conductivities. The fractured rock is better to be conceptualized with a discrete fracture concept, rather continuum approach. In the aspect of fluid flow in underground, the simultaneous flow of groundwater and gas should be considered in the cases of generation and leakage of gas in nuclear waste disposal facilities, air sparging process and soil vapor extraction for eliminating contaminants in soil or rock pore, and pneumatic fracturing for the improvement of permeability of rock mass. For the purpose of appropriate analysis of groundwater-gas flow, this study presents an unsteady-state multi-phase FEM fracture network simulator. Numerical simulation has been also conducted to investigate the hydraulic head distribution and air tightness around Ulsan LPG storage cavern. The recorded hydraulic head at the observation well Y was -5 to -10 m. From the results obtained by the developed model, it shows that the discrete fracture model yielded hydraulic head of -10 m, whereas great discrepancy with the field data was observed in the case of equivalent continuum modeling. The air tightness of individual fractures around cavern was examined according to two different operating pressures and as a result, only several numbers of fractures neighboring the cavern did not satisfy the criteria of air tightness at 882 kPa of cavern pressure. In the meantime, when operating pressure is 710.5 kPa, the most areas did not satisfy air tightness criteria. Finally, in the case of gas leaking from cavern to the surrounding rocks, the resulted hydraulic head and flowing pattern was changed and, therefore, gas was leaked out from the cavern ceiling and groundwater was flowed into the cavern through the walls.
The stress condition mainly dominates the thermal conductivity of soils whereas governing factors such as unit weight and porosity suggested by empirical correlations are still valid. The 3D thermal network model enables evaluation of the stress-dependent thermal conductivity of particulate materials generated by discrete element method (DEM). The relationship among dominant factors is analyzed based on the coordination number and porosity determined by stress condition and thermal conductivity of pore fluid. Results show that the variation of thermal conductivity is strongly attributed to the enlargement of inter-particle contact area by loading history and pore fluid conductivity. This study highlights that the anisotropic evolution of thermal conductivity depends on the directional load and that the particle-scale mechanism mainly dictates the heat transfer in soils.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.1
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pp.78-84
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1998
The fluid system such as, the quantity control of raw water, chemicals control in the purification, the waste water system as well as in the feed water or circulation system of the power plant and the ventilation system is controlled with the valve and moter pump. The system's performance and the energy saving of the fluid systems depend on control of method and delicacy. Until, PI controller use in these system but it cannot control delicately because of the coupling in the system loop. In this paper we configure a single flow system to the multi variable system and suggest the application of 2-DOF PID controller and the tuning methods by the neural network to the electrical power of the flow control system. the 2-DOF controller follows to a setpoint has a robustness against the disturbance in the results of simulation. Keywords Title, Intelligent control, Neuro control, Flow control, 2 - DOF control., 2 - DOF control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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