The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.12
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pp.691-696
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2002
This paper presents a neural network based self-tuning fuzzy PID control scheme with variable learning rate for induction motor speed control. When induction motor is continuously used long time, its electrical and mechanical Parameters will change, which degrade the Performance of PID controller considerably. This Paper re-analyzes the fuzzy controller as conventional PID controller structure, introduces a single neuron with a back-propagation learning algorithm to tune the control parameters, and proposes a variable learning rate to improve the control performance. Proposed scheme is simple in structure and computational burden is small. The simulation using Matlab/Simulink and the experiment using dSPACE(DS1102) board are performed to verify the effectiveness of the proposed scheme.
Kim, Tae Gyu;Park, Young Min;Kim, Young Bae;Kim, Dae Weon
Journal of the Korean Society for Heat Treatment
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v.32
no.1
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pp.29-35
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2019
The remedial junction is found in the network of single walled carbon nanotubes after the irradiation of protons not only for the better mechanical strength but also for the higher property of electrical conductivity. The irradiated proton formed a beam transferred sufficient energy to change the sp2 structure of atomic carbon as much as damage of crystalline formation, however it is shown the cross bonding while recovery of structure. This improved network in 2-D atomic chain of carbon is expected to use in a critical part in space energy harvesting system related with the solar radiation.
Moon, Joo Yeon;Kim, Taekyu;Kim, Insung;Kim, Huy Kang
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.2
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pp.485-500
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2018
As the size of the system and network environment grows and the network structure and the system configuration change frequently, network administrators have difficulty managing the status manually and identifying real-time changes. In this paper, we suggest a system that scans dynamic network information in real time, scores vulnerability of network devices, generates all potential attack paths, and visualizes them using attack graph. We implemented the proposed algorithm based attack graph; and we demonstrated that it can be applicable in MTD concept based defense system by simulating on dynamic virtual network environment with SDN.
This paper describes an experimental study on structural health monitoring of a 1:3-scaled one-story concrete frame subjected to seismic damage and retrofit. The structure is tested on a shaking table by exerting successively enhanced earthquake excitations until severe damage, and then retrofitted using fiber-reinforced polymers (FRP). The modal properties of the tested structure at trifling, moderate, severe damage and strengthening stages are measured by subjecting it to a small-amplitude white-noise excitation after each earthquake attack. Making use of the measured global modal frequencies and a validated finite element model of the tested structure, a neural network method is developed to quantitatively identify the stiffness reduction due to damage and the stiffness enhancement due to strengthening. The identification results are compared with 'true' damage severities that are defined and determined based on visual inspection and local impact testing. It is shown that by the use of FRP retrofit, the stiffness of the severely damaged structure can be recovered to the level as in the trifling damage stage.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.25
no.4
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pp.178-186
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2017
Air travel has become an essential part of the global society and its sustainable development is expected. Airlines profit structure and network operation will be influenced by internalization of external costs like emission charge. This additional cost of the airlines will be directly pose air ticket fare increase and demand of air passenger will be decreased. EU-ETS is a part of environmental binding to airlines fly to EU territory airports. This study analyzes the impact of emission charges by application of EU-ETS on airlines network change. For long-term forecast, a reliable estimation of the future price of carbon dioxide (CO2) will be used.
Recent reports about economic structure and changes show that global economy changes to rely on service rather than manufacturing. This phenomenon can be explained in two ways: the growth of service industry itself and the increasing reliance on service by other industry areas. The importance of service is indicated by the fact that the contribution of research and development, marketing, and finance to the revenue generation of companies is getting greater than that of manufacturing. This change in the economic structure calls for researchers' attention on the importance of service and the service-based economy. In the service-based economy, firms are considered value proposition providers and consumers actual value creators so that the concept of co-value creation becomes a key thesis to study. However, there are a variety of definitions of service and diversified measurements of service anchored in the supplier-oriented understanding of service yet. This lack of understanding of the service and the economic paradigm change causes a lot of problems in the areas of service productivity, service quality, and service innovation. Even though a new movement called service science started and rigorously pursues the way of enhancing the understanding of the economic change and service productivity, there is no framework that provides a unified view about the new role of service, service productivity, service quality, and thus service innovation. This study proposes a unified framework to provide a structured view about service provision and to facilitate the research on service. The framework is built on the concepts from previous studies about service marketing and service science: service life cycle and service networks including value activity network, resource integrator network, and capability network. We hope this study can be used as the basis for future studies on service science.
The low-carbon freight transportation system was introduced due to increase traffic congestion cost and carbon-dioxide for global climate change according to expanding city logistics demands. It is necessary to create 3D-based road network map for representing realistic road geometry with consideration of fuel consumption and carbon emissions. This study propose that 3D road network model expressed to realistic topography and road structure within trunk road for intercity freight through overlaying 2D-based transport-related thematic map and 1m-resolution DEM. The 3D-based road network map for the experimental road sections(Pyeongtaek harbor-Uiwang IC) was verified by GPS/INS survey and fuel consumption simulation. The results corresponded to effectively reflect realistic road geometry (RMSE=0.87m) except some complex structure such as overpass, and also actual fuel consumption. We expect that Green-based freight route planning and navigation system reflected on 3D geometry of complex road structure will be developed for effectively resolving energy and environmental problems.
Purpose: This study was designed to analyze the behavioral change of knowledge structures and the trends of research topics in the quality management field. Methods: The network structure and knowledge structure of the words were visualized in map form using co-word analysis, cluster analysis and strategic diagram. Results: Summarizing the research results obtained in this study are as follows. First, the word network derived from co-occurrence matrix had 106 nodes and 5,314 links and its density was analyzed to 0.95. Average betweenness centrality of word network was 2.37. In addition, average closeness centrality and average eigenvector centrality of word network were 0.01. Second, by applying optimal criteria of cluster decision and K-means algorithm to word co-occurrence matrix, 106 words were grouped into seven clusters such as standard & efficiency, product design, reliability, control chart, quality model, 6 sigma, and service quality. Conclusion: According to the results of strategic diagram analysis over time, the traditional research topics of quality management field related to reliability, 6 sigma, control chart topics in the third quadrant were revealed to be declined for their study importance. Research topics related to product design and customer satisfaction were found to be an important research topic over analysis periods. Research topic related to management innovation was emerging state and the scope of research topics related to process model was extended to research topics with system performance. Research topic related to service quality located in the first quadrant was analyzed as the key research topic.
The purpose of this study is to find out how college students overseas field trip group's social network exist, how the network change during the travel period, and how they are related to trip satisfaction, school involvement and peer relations. College students have an unprecedented school adaptation problem, which is questioning college education practices and measure should be taken. Since travel provides a strong bond with the group of participants, in a similar vein, students' overseas trips are also assumed to strengthen solidarity of students. For 31 trip participants, survey was administered to find out the existence of a distinctive network structure, its changes, and its impact on related variables. First, the network structure of the field trip existed explicitly, in which student representatives held their position in degree centrality. Second, network structure has changed before and after the trip, which is due to the social interaction between participants. Third, the effect on trip performance variables was marginal, even if some participants move to centrality. Forth, field trip satisfaction, school involvement, and peer relations were significant correlated. At the end of the paper, the implications and limitations of the study were included.
In this paper, we propose a study on the development of deep learning structure to secure visibility of outdoor LED display board according to weather change. The proposed technique secures the visibility of the outdoor LED display board by automatically adjusting the LED luminance according to the weather change using deep learning using an imaging device. In order to automatically adjust the LED luminance according to weather changes, a deep learning model that can classify the weather is created by learning it using a convolutional network after first going through a preprocessing process for the flattened background part image data. The applied deep learning network reduces the difference between the input value and the output value using the Residual learning function, inducing learning while taking the characteristics of the initial input value. Next, by using a controller that recognizes the weather and adjusts the luminance of the outdoor LED display board according to the weather change, the luminance is changed so that the luminance increases when the surrounding environment becomes bright, so that it can be seen clearly. In addition, when the surrounding environment becomes dark, the visibility is reduced due to scattering of light, so the brightness of the electronic display board is lowered so that it can be seen clearly. By applying the method proposed in this paper, the result of the certified measurement test of the luminance measurement according to the weather change of the LED sign board confirmed that the visibility of the outdoor LED sign board was secured according to the weather change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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