Florencia de los Angeles Renteria del Toro;Chen Hao;Akira Tokuhiro;Mario Gomez-Fernandez;Armando Gomez-Torres
Nuclear Engineering and Technology
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제56권4호
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pp.1267-1276
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2024
The emerging technologies at the industrial level have deployed rapidly within the energy transition process innovations. The nuclear industry incorporates several technologies like Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Digital Twins, High-Performance-Computing (HPC) and Quantum Computing (QC), among others. Factors identifications are explained to set up a regulatory framework in the digitalization era, providing new capabilities paths for nuclear technologies in the forthcoming years. The Analytical Network Process (ANP) integrates the quantitative-qualitative decision-making analysis to assess the implementation of different aspects in the digital transformation for the New-Energy Transition Era (NETE) with a Nuclear Power Infrastructure Development (NPID).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1359-1375
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2015
Energy efficiency is critical for Wireless Sensor Networks (WSNs) since sensor nodes usually have very limited energy supply from battery. Sleep scheduling and nodes cooperation are two of the most efficient methods to achieve energy conservation in WSNs. In this paper, we propose an adaptive energy optimization approach for target tracking applications, called Energy-Efficient Node Coordination (EENC), which is based on the grid structure. EENC provides an unambiguous calculation and analysis for optimal the nodes cooperation theoretically. In EENC, the sleep schedule of sensor nodes is locally synchronized and globally unsynchronized. Locally in each grid, the sleep schedule of all nodes is synchronized by the grid head, while globally the sleep schedule of each grid is independent and is determined by the proposed scheme. For dynamic sleep scheduling in tracking state we propose a multi-level coordination algorithm to find an optimal nodes cooperation of the network to maximize the energy conservation while preserving the tracking performance. Experimental results show that EENC can achieve energy saving of at least 38.2% compared to state-of-the-art approaches.
According to the double-phase cluster-head election method (DCE), the final cluster heads (CHs) sometimes are located at the edge of cluster. They have a long distance from the base station (BS). Sensor data is directly transmitted to BS by CHs. This makes some nodes consume much energy for transmitting data and die earlier. To address this problem, energy efficient multi-hop cluster-head election strategy (EEMCE) is proposed in this paper. To avoid taking these nodes far from BS as CH, this strategy first introduces the distance from the sensor nodes to the BS into the tentative CH election. Subsequently, in the same cluster, the energy of tentative CH is compared with those of other nodes, and then the node that has more energy than the tentative CH and being nearest the tentative CH are taken as the final CH. Lastly, if the CH is located at the periphery of the network, the multi-hop method will be employed to reduce the energy that is consumed by CHs. The simulation results suggest that the proposed method exhibits higher energy efficiency, longer stability period and better scalability than other protocols.
Lee Dong-heui;Cho Young-bok;Kim Dong-myung;Lee Sang-ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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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.
In recent years, the demand for the distribution of energy resource has been increasing. However, the output power is limited by the stability of the distribution network. This study proposes an active distribution network that can reconfigure the distribution line using an active phase controller. The conventional distribution network has a fixed structure, whereas the proposed active distribution network has a variable structure. Therefore, the active distribution network can increase the output power of the distribution energy resource and reduce the overload of distribution line facilities. The active phase controller has two operation modes to minimize the circulating current during dynamic reconfiguration. In this study, the voltage and current control algorithms are proposed for the active phase controller. The proposed method for the active phase controller is simulated via PSIM simulation.
최근 차량용 네트워크 시스템으로 사용되고 있는 CAN(Controller Area Network)은 많은 ECU들이 필요한 미래형 스마트차량에 적합한 네트워크 프로토콜로서 안정성과 신뢰성을 보장해주며, 많은 ECU들의 장착으로 Wiring Harness의 공간과 중량이 늘어남으로 인해 발생되는 에너지 소비와 비용의 증가를 대폭 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 CAN프로토콜을 이용하여 미래형 스마트 자동차에 요구되는 편의주행, 쾌적주행을 위해 Air conditioner 와 Heater를 제어하여 차량 내부 온도를 운전자의 요구에 맞도록 자동으로 제어할 수 있는 시스템을 구현하고자 한다.
A wireless sensor network is emerging technology and intelligent wireless communication paradigm that is dynamically aware of its surrounding environment. It is also able to respond to it in order to achieve reliable and efficient communication. The dynamical cognition capability and environmental adaptability rely on organizing dynamical networks effectively. However, optimally clustering the cognitive wireless sensor networks is an NP-complete problem. The objective of this paper is to develop an optimal sensor network design for maximizing the performance. This proposed Ranking Artificial Bee Colony (RABC) is developed based on Artificial Bee Colony (ABC) with ranking strategy. The ranking strategy can make the much better solutions by combining the best solutions so far and add these solutions in the solution population when applying ABC. RABC is designed to adapt to topological changes to any network graph in a time. We can minimize the total energy dissipation of sensors to prolong the lifetime of a network to balance the energy consumption of all nodes with robust optimal solution. Simulation results show that the performance of our proposed RABC is better than those of previous methods (LEACH, LEACH-C, and etc.) in wireless sensor networks. Our proposed method is the best for the 100 node-network example when the Sink node is centrally located.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.77-87
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2021
In this study, a novel improved second order Radial Basis Function Neural Network based method with excellent scheduling capabilities is used for the dynamic prediction of short and long-term energy required applications. The effectiveness and the reliability of the algorithm are evaluated using training operations with New England-ISO database. The dynamic prediction algorithm is implemented in Matlab and the computation of mean absolute error and mean absolute percent error, and training time for the forecasted load, are determined. The results show the impact of temperature and other input parameters on the accuracy of solar Photovoltaic load forecasting. The mean absolute percent error is found to be between 1% to 3% and the training time is evaluated from 3s to 10s. The results are also compared with the previous studies, which show that this new method predicts short and long-term load better than sigmoidal neural network and bagged regression trees. The forecasted energy is found to be the nearest to the correct values as given by England ISO database, which shows that the method can be used reliably for short and long-term load forecasting of any electrical system.
이동 애드 혹 네트워크는 기반 망의 도움 없이 모바일 노드의 자유로운 참여와 이탈에 의해 임시적인 네트워크를 구성하기 용이하다. 이러한 모바일 노드는 한정된 에너지에 의존한다. 그래서 무선 애드 혹 네트워크에서 에너지와 관련된 문제들이 중요한 연구과제로 다루어진다. 모바일 노드의 에너지 소비를 줄이기 위해 IEEE 802.11 PSM를 적용한 다중 홉 애드 혹 네트워크 모델에 대해서 최근 많은 연구가 이루어졌다. IEEE 802.11 PSM은 단일 홉 애드 혹을 가정하고 제안되었다. IEEE 802.11 PSM을 다중 홉 애드 혹 네트워크에 적용을 하게 될 경우 경로설정 메시지를 받지 못한 모바일 노드에 의해 우회하는 경로가 발생하게 된다. 우회하는 경로는 전송지연뿐만 아니라 모바일 노드의 에너지 소비를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 경로 설정 메시지를 전송받지 못한 모바일 노드에 의해 발생하는 우회하는 경로를 최적의 경로로 재설정하는 알고리즘을 제안하였다. 모바일 노드는 자신의 송수신 범위에 있는 노드들의 데이터를 엿들을 수 있다. 무선 매체는 동일한 대역을 사용하는 모든 모바일 노드에 의해 공유되어진다. 이러한 매체의 특성을 이용하여 모든 모바일 노드들은 우회경로를 감시하고 우회경로가 발생하였을 경우 자신의 라우팅 테이블의 정보를 수정하거나 이웃한 모바일 노드에게 라우팅 업데이트 요청 메시지를 보내어 최적의 경로로 재설정하게 된다. 우회경로를 최적의 경로로 재설정함으로써 전송지연과 불필요한 에너지 소비를 줄일 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘을 수행하기위한 오버헤드는 무시할 수 있을 정도로 작다는 것을 알 수 있었다.
WBAN은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스를 무선으로 연결하여 통신하는 근거리 무선통신 기술로 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리, 데이터 링크, 네트워크, 응용계층에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 기술은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 센서와 지그비 디바이스를 사용하여 에너지 효율적으로 구성한다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서노드와 센서노드가 전송하는 센싱 데이터를 수집하는 싱크노드로 구성된다. 센서노드는 넓은 지역에 정해진 형태 없이 배치되어 프로토콜에 의해 자가구성 능력을 가진다. 싱크노드는 고정 싱크노드와 모바일 싱크노드로 구분되고 모바일 싱크노드는 전체 네트워크의 에너지 소모를 분산시켜 고정싱크 노드보다 네트워크의 라이프 타임이 증가하는 장점이 있다. 센서노드의 제한된 에너지 자원은 WBAN의 에너지 효율측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 모바일 싱크노드 기반의 WBAN 환경에서 효율적인 데이터 전송을 위한 클러스터 토폴로지 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 그리드 기반의 라우팅 프로토콜 및 TDMA 기반의 스케줄링 알고리즘의 장점을 바탕으로 인접한 클러스터의 중첩영역을 최소화하고 클러스터 헤더의 데이터 부담을 감소시켜 수집지연 및 오버헤드가 빈번하게 발생하는 WBAN 환경의 무선 센서 네트워크에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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