유연체 부착물을 갖는 인공위성의 수학적 모델링에 관한 방법은 몇 가지들이 있다. 본 논문에서는 FEM에 비해 차수가 낮아 계산시간을 줄일 수 있는 근사화 방법중 하나인 추측모드법을 사용한 하이브리드 라그랑지 방정식을 유도하였다. 이것들은 각속도에 관한 세개의 식들과 유연변위에 관한 두개의 식들로 이루어지며, 위성 본체와 태양전지판의 상호작용을 표현한다. 자세제어에 있어서, 제어법칙은 제어입력뿐만 아니라 진동억제를 포함한 성능지수를 최소화하도록 설계하였다. 이 목적을 위해 본 논문은 LQG와 LQG/LTR 제어기를 사용하였고, 결과로는 진동억제를 고려한 소각선회 성능을 보여준다. 특히, 본 논문에서는 특이시스템을 특이값 분리에 의한 비특이시스템 가정법을 통한 LQG/LTR 설계를 보여준다.
Among the effects of tooth bleaching on composite resins, degree of color change and dye deposition onto composite resins after office bleaching were investigated in vitro. Seventy two disc-shaped resin samples were fabricated with hybrid type composite resin, Z-100 under 3 different environments(24 samples for each environment) characterized by 3 kinds of light-curing intensity and duration($250mW/cm^2$-20sec., $250mW/cm^2$-40sec., $550mW/cm^2$-20sec.). As control, one-third samples of each group were not treated with bleaching agent. The remaining two-thirds samples of each group were treated with bleaching agent(bleaching group). Then, before thermocycling procedure in coffee bath, the half of the samples treated with bleaching agent were polished(polishing group) with polishing system. SofLex, but the other half(not-polishing group) and control group were not polished. Another 72 samples were also made with microfilled type composite resin. Sillux Plus and treated according to the experimental procedures mentioned above. The color of each resin sample was measured before bleaching, after bleaching, and after thermocycling preceded by bleaching. And color difference was evaluated. It was concluded as follows: 1. The amount of color change of resin samples after office bleaching was not statistically significant(p>0.05). But the samples which were treated with bleaching agent showed more color change than that of control group. 2. After thermocycling in coffee bath, the amount of color change of resin samples between control and bleaching group was not statistically significant(p>0.05). 3. After thermocycling in coffee bath, the polishing procedure of resin samples showed no statistically significant difference(p>0.05) between polishing and not-polishing group in the aspect of color change.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 실시간 엔터프라이즈 워크플로우 관리 시스템을 구현하는데 있어서 반드시 수반되어야 하는 워크플로우 모델링 방법론으로서 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 클라우드 서비스 배치모델을 기반으로 하는 클라우드 워크플로우 아키텍처, 즉 조직 수준 클라우드 배치모델, 커뮤니티 수준 클라우드 배치모델, 공적 수준 클라우드 배치모델, 혼합형 클라우드 배치모델 등으로 분류되는 클라우드 배치모델에 따른 클라우드 워크플로우 아키텍처를 지원하는 것을 목적으로 한다. 이 모델은 전통적으로 엔터프라이즈 워크플로우의 대표적인 정형적 모델링 기법인 정보제어넷 모델링 방법론을 클라우드 배치모델과 연계할 수 있도록 확장시킨 수학적 그래프 모델이다. 결론적으로, 본 논문에서는 제안된 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 적용할 수 있는 클라우드 워크플로우 아키텍처와 그에 따른 클라우드 워크플로우 서비스를 설계함으로써 제안된 모델의 적용가능성을 검증한다.
본 연구에서는 구조가 간단하고 경제적이며, 보수유지 면에서 능동형 진동제어 장치로서 매우 유리한 장점을 가지고 있는 선형모터 댐퍼(LMD : linear motor damper)를 개발하여 유니슨 기술연구소에 설치된 대형 철골구조물에 적용하였다. 개발된 LMD는 1,500kg의 가동질량을 갖고 있으며, 최대 $\pm$250mm의 변위로 움직일 수 있다. 제어 대상 시험구조물의 최저차 2개 진동형만을 가지는 축소모델을 사용하여 H$_{\infty}$ 제어로직을 설계하였다. 일련의 성능 검증시험을 통해 시험 구조물의 1, 2차 진동형에 대해 가속도 레벨이 약 l0dB 감소함을 확인하였다. 본 연구를 통해 개발된 LMD가 풍 및 지진하중을 받는 구조물의 진동제어용 제진장치로서 가능성이 있음을 확인하였다.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
In wearable healthcare systems, sensor devices can be deployed in places around the human body such as the stomach, back, arms, and legs. The sensors use tiny batteries, which have limited resources, and old sensor batteries must be replaced with new batteries. It is difficult to deploy sensor devices directly into the human body. Therefore, instead of replacing sensor batteries, increasing the lifetime of sensor devices is more efficient. A transmission power control (TPC) algorithm is a representative technique to increase the lifetime of sensor devices. Sensor devices using a TPC algorithm control their transmission power level (TPL) to reduce battery energy consumption. The TPC algorithm operates on a closed-loop mechanism that consists of two parts, such as sensor and sink devices. Most previous research considered only the sink part of devices in the closed-loop. If we consider both the sensor and sink parts of a closed-loop mechanism, sensor devices reduce energy consumption more than previous systems that only consider the sensor part. In this paper, we propose a new approach to consider both the sensor and sink as part of a closed-loop mechanism for efficient energy management of sensor devices. Our proposed approach judges the current channel condition based on the values of various body sensors. If the current channel is not optimal, sensor devices maintain their current TPL without communication to save the sensor's batteries. Otherwise, they find an optimal TPL. To compare performance with other TPC algorithms, we implemented a TPC algorithm and embedded it into sensor devices. Our experimental results show that our new algorithm is better than other TPC algorithms, such as linear, binary, hybrid, and ATPC.
EPON은 널리 퍼져있는 이더넷(Ethernet) 기술을 사용하고, 낮은 이더넷 장비비용과 낮은 광(fiber) 기반비용을 제공하기 때문에, 광대역 고속 가입자 망에서 점점 더 매력적인 해법으로 관심을 끌고 있다. EPON에서는 서로 다른 ONU들이 데이터를 보내기 위해서 상향 채널을 공유해야 하기 때문에 상향 트래픽을 제어하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 높은 대역폭 사용효율을 제공하며, 서비스 클래스 별로 서로 다른 QoS를 지원하는 스케줄링 알고리즘인 HUHG(High Utilization and Hybrid Granting) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 고정된 EF(Expedited Forwarding) sub-cycle의 특성을 이용하여, 다음 cycle의 EF sub-cycle을 미리 할당하여 idle time을 제거 또는 줄임으로써 높은 대역폭 사용효율을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, EF 클래스에 대한 패킷 delay와 delay variation을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘의 효과를 확인하기 위해서 기존 연구를 바탕으로 대역폭 사용효율을 분석하고, OPNET을 통한 모의실험 결과를 통해서 성능분석을 기술한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3989-4006
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2020
The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1522-1545
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2012
Call admission control (CAC) plays an important role in mobile cellular network to guarantee the quality of service (QoS). In this paper, a dynamic hybrid CAC scheme with integrated cutoff priority and handoff queue for mobile cellular network is proposed and some performance metrics are derived. The unique characteristic of the proposed CAC scheme is that it can support any number of service types and that the cutoff thresholds for handoff calls are dynamically adjusted according to the number of service types and service priority index. Moreover, timeouts of handoff calls in queues are also considered in our scheme. By modeling the proposed CAC scheme with a one-dimensional Markov chain (1DMC), some performance metrics are derived, which include new call blocking probability ($P_{nb}$), forced termination probability (PF), average queue length, average waiting time in queue, offered traffic utilization, wireless channel utilization and system performance which is defined as the ratio of channel utilization to Grade of Service (GoS) cost function. In order to validate the correctness of the derived analytical performance metrics, simulation is performed. It is shown that simulation results match closely with the derived analytic results in terms of $P_{nb}$ and PF. And then, to show the advantage of 1DMC modeling for the performance analysis of our proposed CAC scheme, the computing complexity of multi-dimensional Markov chain (MDMC) modeling in performance analysis is analyzed in detail. It is indicated that state-space cardinality, which reflects the computing complexity of MDMC, increases exponentially with the number of service types and total channels in a cell. However, the state-space cardinality of our 1DMC model for performance analysis is unrelated to the number of service types and is determined by total number of channels and queue capacity of the highest priority service in a cell. At last, the performance comparison between our CAC scheme and Mahmoud ASH's scheme is carried out. The results show that our CAC scheme performs well to some extend.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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