Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.6
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pp.524-531
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2010
The automobile networks consist of the communication bus systems which become independent and heterogeneous each other. Most often, the CAN buses are implemented in a car in order to connect all the electronic control units in various ways. Thus, some gateways are necessary for exchanging the useful information between electronic control units on the buses. The automobile body networks group is divided into two kinds on a large scale, namely the low-speed bus and the high-speed bus. To interchange messages between the two, a CAN signal gateway is designed and implemented in a miniature scale. A network analyzer (called "Vehicle spy") and an oscilloscope monitor network situation to confirm the due operation of CAN signal gateway. The efficiency of the designed gateway is evaluated. The more message thread increased, the more efficiency decreased.
In this paper, we propose a new heuristic design algorithm for the virtual path (VP)-based ATM network with multiple traffic classes, in which QoS constraints associated with traffic class are taken into account. The minimum bandwidth of VP required to carry given amount of traffic is obtained by utilizing an equivalent bandwidth concept, and the route of each VP is placed so that the network cost is minimized while the QoS requirement is fulfilled To evaluate our design algorithm, we consider two kinds of traffic: voice traffic as low speed service and still picture traffic as high speed service. Through numerical examples, we demonstrate that our design method can achieve an efficient use of network resources, which results in providing a cost-effective VP-based ATM network.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.3
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pp.286-293
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1999
A new control scheme using a torsional torque estimator based on a neural network is proposed and investigated for improving control characteristics of the high-performance motion control system. This control method presents better performance in the corresponding speed vibration response, compared with the disturbance observer-based control method. This result comes from the fact that the proposed neural network estimator keeps the self-learning capability, whereas the disturbance observer-based torque estimator with low pass filter should dbjust the time constant of the adopted filter according to the natural resonance frequency detemined by considering the system parameters varied. The simulation results shows the validity of the proposed control scheme.
Park, Jun-Hui;Mun, Gyeong-Deok;Kim, Tae-Geun;Jo, Gi-Hwan
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.3
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pp.909-922
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2000
High sped messaging layer for application's feeling of low level network performance is needed by Clustering System based on high speed network fabrics. It should have the mechanism to directly pass messages between network card and application space, and provide flexible affodabilities for many diverse applications. In this paper, CROWN (Clustering Resources On Workstations' Network) which is designed and implemented for multi-purpose clustering system will be introduced briefly, and CLCP(CROWN Lean Communication Primitives)which is the high speed messaging layer for CROWN will be followed. CLCP consists of a firmware for controlling Myrinet card, device drier, and user libraries. CLCP supports various application domains as a result of pooling and interrupt receive mechanism. In case of polling based receive, 8 bytes short message, and no other process, CLCP has 262 micro-second response time between two nodes, and IM bytes large message, it shows 442Mbps bandwidth.
Lee Dong-heui;Cho Young-bok;Kim Dong-myung;Lee Sang-ho
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.766-769
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2005
In a ubiquitous environment made up of multiple sensors, most sensors participate in communications with limited battery, and the sensor node isn't able to participate in communications when all the battery is used up. When an existing authentication method is used for the sensor node which has to participate in a long term communication with limited battery, it creates a problem by making the length of network maintenance or sensor node's operation time relatively shorte. Therefore, a network structure where RM (Register Manager) node and AM (Authentication Manager) node are imported to solve the energy consumption problem during a communication process is presented in this thesis. This offers a low power protocol based on safety through a mutual authentication during communications. Through registration and authentication manager nodes, each sensor nodes are ensured of safety and the algorithm of key's generation, encryption/descramble and authentication is processed with faster operation speed. So the amount of electricity used up during the communications between sensor nodes has been evaluated. In case of the amount of electrical usage, an average of $34.783\%$ for the same subnet and 36.855 for communications with two different subnets, are reduced. The proposed method is a protocol which maintains the limited battery for a long time to increase the effectiveness of energy usage in sensor nodes and can also increase the participation rate of communication by sensor nodes.
A regional wind network with complex surface conditions must be designed with sufficient space and time resolution to resolve the local circulations. In this study, the spatial variations of the wind field observed in the Seoul and Jeju regional networks were evaluated in terms of annual, seasons, and months to assess the spatial homogeneity of wind fields within the regional networks. The coherency of the wind field as a function of separation distance between stations indicated that significant coherency was sometimes not captured by the network, as inferred by low correlations between adjacent stations. A meso-velocity scale was defined in terms of the spatial variability of the wind within the network. This problem is predictably most significant with weak winds, dull prevailing wind, clear skies and significant topography. The relatively small correlations between stations imply that the wind at a given point cannot be estimated by interpolating winds from the nearest stations. For the Seoul and Jeju regional network, the meso-velocity scale has typically a same order of magnitude as the speed of the network averaged wind, revealing the large spatial variability of the Jeju network station imply topography and weather. Significant scatter in the relationship between spatial variability of the wind field and the wind speed is thought to be related to thermally-generated flows. The magnitude of the mesovelocity scale was significantly different along separation distance between stations, wind speed, intensity of prevailing wind, clear and cloudy conditions, topography. Resultant wind vectors indicate much different flow patterns along condition of contributing factors. As a result, the careful considerations on contributing factors such as prevailing wind in season, weather, and complex surface conditions with topography and land/sea contrast are required to assess the spatial variations of wind field on a regional network. The results in the spatial variation from the mesovelocity scale are useful to represent the characteristics of regional wind speed including lower surface conditions over the grid scale of large scale atmospheric model.
We propose a millimeter wave (MMW)-based mobile hotspot network (MHN) system for application in high-speed railways that is capable of supporting a peak backhaul link throughput of 1 Gbps per train at 400 km/h. The MHN system can be implemented in subways and high-speed trains to support passengers with smart devices and provide access to the Internet. The proposed system can overcome the inherent high path loss in MMW through system designs and high antenna gains. We present a simulation of the system performance that shows that a fixed beamforming strategy can provide high signal-to-interference-plus-noise-ratio similar to those of an adaptive beamforming strategy, with the exception of 15% of the train path in which the network can use link adaptation with low-order modulation formats or trigger a handover to maintain the connection. We also demonstrate the feasibility of the MHN system using a test bed deployed in Seoul subway line 8. The backhaul link throughput varies instantaneously between 200 Mbps and 500 Mbps depending on the SNR variations while the train is running. During the field trial, the smartphones used could make connections through offloading.
In this paper we expanded a existing web based B2B system to support users in low speed network. To guarantee shared dat a consistency between clients and a server, we proposed a method of data change detection by using a time stamp tree and the performance analysis of the proposed method was proved by a simulation. Under the worst condition that leaf nodes of a times tamp tree were changed uniform distribution, the simulation result showed that the proposed method was more efficient than a sequential detection until the percentage of changed nodes were below $15\%$. According to our observation, the monthly average of data change was below $7\%$ on a web-based construction MRO B2B system or a company A from April 2004 to August 2004. Therefore the Proposed method improved performance of data change detection in practice. The proposed method also reduced storage consumption in a server because it didn't require a server to store replicated data for every client.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.13
no.4
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pp.109-119
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1999
Switched Reluctance Motor(SRM) have been expanding gradually their awlications in the variable speed drives due to their relatively low cost, simple and robust structure, controllability and high efficiency. In this paper neural network theory is used to detemrine fuzzy-neural network controller's membership ftmctions and fuzzy rules. In addition neural network emulator is used to emulate forward dynamics of SRM and to get error signal at fuzzy-neural controller output layer. Error signal is backpropagated through neural network emulator. The backpropagated error of emulator offers the path which reforms the fuzzy-neural network controller's mmbership ftmctions and fuzzy rules. 32bit Digital Signal Processor(TMS320C31) was used to achieve the high speed control and to realize the fuzzy-neural control algorithm. Simulation and experimental results show that in the case of load variation the proposed control rrethcd was superior to a conventional rrethod in the respect of speed response.sponse.
As wind farms expand into low wind speed areas, an increasing number are being established in mountainous regions. To fully utilize wind energy resources, it is essential to understand the details of mountain flow fields. Reconstructing the wind speed field in complex terrain is crucial for planning, designing, operation of wind farms, which impacts the wind farm's profits throughout its life cycle. Currently, wind speed reconstruction is primarily achieved through physical and machine learning methods. However, physical methods often require significant computational costs. Therefore, we propose a Full Convolutional Neural Network (FCNN)-based reconstruction method for mountain wind velocity fields to evaluate wind resources more accurately and efficiently. This method establishes the mapping relation between terrain, wind angle, height, and corresponding velocity fields of three velocity components within a specific terrain range. Guided by this mapping relation, wind velocity fields of three components at different terrains, wind angles, and heights can be generated. The effectiveness of this method was demonstrated by reconstructing the wind speed field of complex terrain in Beijing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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