False data injection attacks have recently been introduced as one of important issues related to cyber-attacks on electric power grids. These attacks aim to compromise the readings of multiple power meters in order to mislead the operation and control centers. Recent studies have shown that if a malicious attacker has complete knowledge of the power grid topology and branch admittances, s/he can adjust the false data injection attack such that the attack remains undetected and successfully passes the bad data detection tests that are used in power system state estimation. In this paper, we investigate that a practical false data injection attack is essentially a cyber-attack with uncertain information due to the attackers lack of knowledge with respect to the power grid parameters because the attacker has limited physical access to electric facilities and limited resources to compromise meters. We mathematically formulated a method of identifying the most vulnerable locations to false data injection attack. Furthermore, we suggest minimum topology changes or phasor measurement units (PMUs) installation in the given power grids for mitigating such attacks and indicate a new security metrics that can compare different power grid topologies. The proposed metrics for performance is verified in standard IEEE 30-bus system. We show that the robustness of grids can be improved dramatically with minimum topology changes and low cost.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.7
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pp.258-264
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2018
This paper presents application of a differential search (DS) meta-heuristic optimization algorithm for optimal operation of a micro grid system. The DS algorithm simulates the Brownian-like random-walk movement used by an organism to migrate. The micro grid system consists of a wind turbine, a diesel generator, a fuel cell, and a photovoltaic system. The wind turbine generator is modeled by considering the characteristics of variable output. Optimization is aimed at minimizing the cost function of the system, including fuel costs and maximizing fuel efficiency to generate electric power. The simulation was applied to a micro grid system only. This study applies the DS algorithm with excellence and efficiency in terms of coding simplicity, fast convergence speed, and accuracy in the optimal operation of micro grids based on renewable energy resources, and we compared its optimum value to other algorithms to prove its superiority.
Kim, Tae-Youb;Kim, Yark-Yeon;Sohn, Yeung-Joon;Han, Gee-Pyeong;Paek, Mun-Cheol;Kim, Hae-Sung;Shin, Dong-Hoon;Rhee, Jin-Koo
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.07b
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pp.976-979
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2002
A focusing grating coupler (FGC) was not fabricated by the 'Continuous Path Control' writing strategy but by an electron-beam lithography system of more general exposure mode, which matches not only the address grid with the grating period but also an integer multiple of the address grid resolution (5 nm), To more simplify the fabrication, we are able to reduce a process step without large decrease of pattern quality by excluding a conducting material or layer such as metal (Al, Cr, Au), which are deposited on top or bottom of an e-beam resist to prevent charge build-up during e-beam exposure. A grating pitch period and an aperture feature size of the FGC designed and fabricated by e-beam lithography and reactive ion etching were ranged over 384.3 nm to 448.2 nm, and $0.5{\times}0.5mm^2$ area, respectively, This fabrication method presented will reduce processing time and improve the grating quality by means of a consideration of the address grid resolpution, grating direction, pitch size and shapes when exposing. Here our investigations concentrate on the design and efficient fabrication results of the FGC for coupling from slab waveguide to a spot in free space.
Purpose The recent concern over environmental problems such as greenhouse gas emission and fine dust contributes increasing interest in renewable energies. However the intrinsic characteristics of renewable energies, intermittent and stochastic generation, might cause serious problems to the stability and controllability of power grid. Therefore countermeasures such as virtual power plant (VPP) must be prepared in advance of the spread of uncontrollable distributed renewable energy resources to be one of major energy sources. Design/methodology/approach This study deals with the design concept of the VPP platform. we proposed as a technology solution for achieving the stability of power grid by guaranteeing a single power profile combining multiple distributed power sources with ICT. The core characteristics of VPP should be able to participate in the grid operation by responding to operation instructions from the system operator, KPX, as well as the wholesale electricity market. Findings Therefore this study includes energy storage device(ESS) as a controllable component as well as renewable energy resources such as photovoltaic and wind power generation. Based on this configuration, we discussed core element technologies of VPP and protype design of VPP solution platform according to system requirements. In the proposed solution platform, UX design for the integrated control center and brokerage system were included as well as ancillary service function to respond to KPX's operation instruction with utilizing the capability of ESS. In addition, a simulator was suggested to verify the VPP operations.
Kim, Tae-Youb;Kim, Yark-Yeon;Han, Gee-Pyeong;Paek, Mun-Cheol;Kim, Hae-Sung;Lim, Byeong-Ok;Kim, Sung-Chan;Shin, Dong-Hoon;Rhee, Jin-Koo
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.3
no.1
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pp.30-37
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2002
A focusing grating coupler (FGC) was not fabricated by the 'Continuous Path Control'writing strategy but by an electron-beam lithography system of more general exposure mode, which matches not only the address grid with the grating period but also an integer multiple of the address grid resolution (5 nm). To more simplify the fabrication, we are able to reduce a process step without large decrease of pattern quality by excluding a conducting material or layer such as metal (Al, Cr, Au), which are deposited on top or bottom of an e-beam resist to prevent charge build-up during e-beam exposure. A grating pitch period and an aperture feature size of the FGC designed and fabricated by e-beam lithography and reactive ion etching were ranged over 384.3 nm to 448.2 nm, and 0.5 $\times$ 0.5 mm$^2$area, respectively. This fabrication method presented will reduce processing time and improve the grating quality by means of a consideration of the address grid resolution, grating direction, pitch size and shapes when exposing. Here our investigations concentrate on the design and efficient fabrication results of the FGC for coupling from slab waveguide to a spot in free space.
Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.2
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pp.117-126
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2013
Path planning is an essential problem to make virtual characters navigate in many applications including computer games. In many cases, multiple characters move in a group and qualitative aspects of planned paths are emphasized rather than optimality unlike Robotics. In this paper, we propose a two-level path planning algorithm in which the global path is planned for a single character specified as a leader and then the local path is planned to avoid dynamic obstacles while the group following this path. The space for group movement is achieved in the form of square grid array called a grid window. Member characters are located relatively to the leader within a space and moved. The static environment is reduced to the configuration space of this grid window to generate a roadmap on which a grid window can move. In local path planning, only the leader avoids dynamic obstacles by using an artificial potential field and the rest of members are located relatively to the leader in the grid window, which reduces computational load. Efficient algorithms to implement the proposed planning methods are introduced. The simulation results show that a group can handle with dynamic obstacles effectively while moving along the planned path for a static environment.
This paper presents a novel approach for representing the spatio-temporal topology of the camera network with overlapping and non-overlapping fields of view (FOVs) in Ubiquitous Smart Space (USS). The topology is determined by tracking moving objects and establishing object correspondence across multiple cameras. To track people successfully in multiple camera views, we used the Merge-Split (MS) approach for object occlusion in a single camera and the grid-based approach for extracting the accurate object feature. In addition, we considered the appearance of people and the transition time between entry and exit zones for tracking objects across blind regions of multiple cameras with non-overlapping FOVs. The main contribution of this paper is to estimate transition times between various entry and exit zones, and to graphically represent the camera topology as an undirected weighted graph using the transition probabilities.
Recently, in power system studies, Multiple Energy Carriers (MECs) such as Energy Hub has been broadly utilized in power system planners and operators. Particularly, Energy Hub performs one of the most important role as the intermediate in implementing the MECs. However, it still needs to be put under examination in both modeling and operating concerns. For instance, a probabilistic optimization model is treated by a robust global optimization technique such as multi-agent genetic algorithm (MAGA) which can support the online economic dispatch of MECs. MAGA also reduces the inevitable uncertainty caused by the integration of selected input energy carriers. However, MAGA only considers current state of the integration of selected input energy carriers in conjunctive with the condition of smart grid environments for decision making in Energy Hub. Thus, in this paper, we propose an immune algorithm based Multiple Energy Carriers System which can adopt the learning process in order to make a self decision making in Energy Hub. In particular, the proposed immune algorithm considers the previous state, the current state, and the future state of the selected input energy carriers in order to predict the next decision making of Energy Hub based on the probabilistic optimization model. The below figure shows the proposed immune algorithm based Multiple Energy Carriers System. Finally, we will compare the online economic dispatch of MECs of two algorithms such as MAGA and immune algorithm based MECs by using Real Time Digital Simulator (RTDS).
Park, S.J.;Ruecker, G.R.;Agyare, W.A.;Akramhanov, A.;Kim, D.;Vlek, P.L.G.
Journal of the Korean Geographical Society
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v.44
no.2
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pp.122-145
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2009
Terrain parameters calculated from digital elevation models (DEM) have become increasingly important in current spatially distributed models of earth surface processes. This paper investigated how the ability of upslope area for predicting the spatial distribution of soil properties varies depending on the selection of spatial resolutions of DEM and algorithms. Four soil attributes from eight soil-terrain data sets collected from different environments were used. Five different methods of calculating upslope area were first compared for their dependency on different grid sizes of DEM. Multiple flow algorithms produced the highest correlation coefficients for most soil attributes and the lowest variations amongst different DEM resolutions and soil attributes. The high correlation coefficient remained unchanged at resolutions from 15 m to 50 m. Considering decreasing topographical details with increasing grid size, we suggest that the size of 15-30 m may be most suitable for soil-landscape analysis purposes in our study areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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