본 고에서는 각 센서에 필요한 에너지를 공급하는 장치를 포함한 센서 네트워크 시스템을 고려하고, 에너지 공급 장치의 설치 및 운용 비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 센서와 에너지 공급원이 정방형으로 배치되는 구조하에서 센서 노드의 밀도, 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위 등에 따라 에너지 공급 장치의 설치 및 운용비용을 함수화한다. 또한 주어진 센서 노드밀도 환경에서 총 비용을 최소화하는 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위를 결정하여 에너지 공급장치가 포함한 센서 네트워크의 배치를 최적화한다. 모의 실험을 통해 기존 방법에 비해 제안된 방법이 약 19%의 센서 네트워크 비용을 절감하는 효과를 가짐을 보인다.
The new FMVSS 208, 213, 225 regulations include automatic suppression of airbags to prevent low-risk airbag deployment and the use of child seats with a rigid-bar anchor system. The regulations mean that children must sit in the rear seat, but do not include other specific safety measures for their protection. In the rear, restraint equipment consists of three-point shoulder/lap belts for the outside seats and a static two-point lap belt in the middle, with no additional devices such as pretensioners or load limiters; this is far from optimal for children. This study investigated injury rates using a 3-year-old-child dummy. ECE R44 sled tests used a booster, a speed of 48 km/h, and a 26- to 32-g rectangular deceleration pulse. While seated on a booster, the dummies were restrained by an adult shoulder/lap three-point belt. HIC_15 msec, Chest G and Nij were somewhat lower with an emergency locking retractor (ELR)+pretensioner+load limiter than with only an ELR or with ELR+pretensioner. However, the current seat-belt system results in injury rates that exceed the limit for OOP performance under the new FMVSS 208 regulations.
오늘날 인프라 무선 랜은 많은 사용자들이 사용하는 중요한 인터넷 접속 기술이다. 무선 랜의 성능은 포화상태에서 시스템의 처리율이 저하되고, 각 노드의 처리율은 시간에 따라 심하게 변화하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 링크 계층에서 DCF 시스템의 입력 로드를 조정하여 이러한 문제를 해결하는 트래픽 제어 방법을 제안한다. 트래픽 제어기를 사용하여 DCF로 유입되는 시스템 로드를 적절하게 조정하면 기존 MAC 프로토콜을 수정 없이도 시스템 처리율을 향상시키고 노드의 처리율 변화도 줄일 수 있는 것을 보인다. 또한, 시스템의 상황에 맞는 최적의 시스템 로드를 찾는 동적 제어 알고리즘을 제안하고, ns-2 시뮬레이션을 통하여 성능 향상을 보였다.
Kim, Minkwon;Kim, Yeonsoo;Kim, Hanna;Hwang, Byungyeon
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권2호
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pp.114-119
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2021
This paper proposes a method to find an optimal T' with the most terminal of the subset of T' trees that can be connected by a given length by improving a memetic genetic algorithm within several constraints, when the set of terminal T is given to the Euclidean plane R2. Constraint (1) is that a given length cannot connect all terminals of T, and (2) considers only the rectilinear layout of the edge connecting each terminal. The construction of interconnections has been used in various design-related areas, from network to architecture. Among these areas, there are cases where only the rectilinear layout is considered, such as wiring paths in the computer network and VLSI design, network design, and circuit connection length estimation in standard cell deployment. Therefore, the heuristics proposed in this paper are expected to provide various cost savings in the rectilinear layout.
The deployment of advanced structural health monitoring (SHM) systems in large-scale civil structures collects large amounts of data. Note that these data may contain multiple types of anomalies (e.g., missing, minor, outlier, etc.) caused by harsh environment, sensor faults, transfer omission and other factors. These anomalies seriously affect the evaluation of structural performance. Therefore, the effective analysis and mining of SHM data is an extremely important task. Inspired by the deep learning paradigm, this study develops a novel generative adversarial network (GAN) and convolutional neural network (CNN)-based data anomaly detection approach for SHM. The framework of the proposed approach includes three modules : (a) A three-channel input is established based on fast Fourier transform (FFT) and Gramian angular field (GAF) method; (b) A GANomaly is introduced and trained to extract features from normal samples alone for class-imbalanced problems; (c) Based on the output of GANomaly, a CNN is employed to distinguish the types of anomalies. In addition, a dataset-oriented method (i.e., multistage sampling) is adopted to obtain the optimal sampling ratios between all different samples. The proposed approach is tested with acceleration data from an SHM system of a long-span bridge. The results show that the proposed approach has a higher accuracy in detecting the multi-pattern anomalies of SHM data.
Multiple AMRs have been proved to be effective in improving warehouse productivity by eliminating workers' wasteful walking time. Although Multi-agent Path Finding (MAPF)-based solution is an optimal approach for this task, its deployment in practice is challenging mainly due to its imperfect plan-execution capabilities and insufficient computing resources for high-density environments. In this paper, we present a MAPF-based fleet management system architecture that robustly manages multiple robots by re-computing their paths whenever it is necessary. To achieve this, we defined four events that trigger our MAPF solver framework to generate new paths. These paths are then delivered to each AMR through ROS2 message topic. We also optimized a graph structure that effectively captures spatial information of the warehouse. By using this graph structure we can reduce computational burden while keeping its rescheduling functionality. With proposed MAPF-based fleet management system, we can control AMRs without collision or deadlock. We applied our fleet management system to the real logistics warehouse with 10 AMRs and observed that it works without a problem. We also present the usage statistic of adopting AMRs with proposed fleet management system to the warehouse. We show that it is useful over 25% of daily working time.
Governments and global companies are working towards using renewable sources of energy, such as solar, wind, and biomass, to reduce dependency on fossil fuels. In the defense sector, the new strategy seeks to increase the sustainable use of renewable energy sources to improve energy security and reduce military transportation. Renewable energy technologies are affected by factors such as climate, resources, and policy environments. Therefore, governments and global companies need to carefully select the optimal renewable energy sources and deployment strategies. Biomass is a promising energy source owing to its high energy density and ease of collection and harvesting. Many techniques have been developed to convert the biomass into electrical energy. Recently, diverse types of fuel cells have been suggested that can directly convert the chemical energy of biomass into electrical energy. The recently developed biomass flow fuel cell has significantly enhanced the power density several hundred times, reaching to ~100 mW/cm2. In this review, we explore various strategies for producing electrical energy from biomass using modern methods, and discuss the challenges and potential prospects of this method.
Renewable energy such as wave energy has gained popularity as a means of reducing greenhouse gases. However, the high cost and lack of available sea space in some countries have hindered the deployment of wave energy converters (WEC) as alternative means of sustainable energy production. By combining WECs with infrastructures such as floating breakwaters or piers, the idea of electricity generated from WECs will be more appealing. This paper considers the integration of vertical raft-type WEC (commonly known as the vertical flap WEC) with floating breakwater as means to generate electricity and attenuate wave force in the tropical sea. An array of 25 WECs attached to a floating breakwater is considered where their performance and effect on the wave climate are presented. The effects of varying dimensions of the WEC and mooring system of the floating breakwater have on the energy generation are investigated. The integrated WECs and floating breakwater is subjected to both the regular and irregular waves in the tropical sea to assess the performance of the system. The result shows that the integrated vertical flap-floating breakwater system can generate a substantial amount of wave energy and at the same time attenuate the wave force effectively for the tropical sea when optimal dimensions of the WECs are used.
This paper deals with the dynamic simulation method for analysis of driving characteristics of aircraft and towing vehicles (TUG) on carrier vessel in wave motions. For prompt deployment in a short period of time, optimization of the movement of carrier aircraft becomes a major issue. In this regards, strategy studies using real-time simulation technology and optimal decision-making technologies are being conducted. In the present work, the dynamic characteristics of carrier aircraft and TUG connected by towbar or towbarless mechanism were investigated by means of multi-body dynamics model. Meanwhile, for real-time simulation, Dugoff's model of tire loads calculation was adopted. Through comparative analysis it was confirmed that the similarity of results between the multi-body contact model and the tire load calculation model can be achieved by coefficients tuning.
무인 항공기(UAV) 지원 중계는 분포가 쉽고 통신 채널이 양호하며, 이동성이 뛰어나 기존 지상 중계에 비해 높은 무선 연결성을 가질 수 있다. 본 논문에서는 무선 주파수(RF) 대역을 활용하여 소스로부터 에너지를 수확하고 테라헤르츠(THz) 대역을 활용하여 2차 송신기와 해당 수신기 간에 정보를 전송할 수 있는 UAV 지원 중계 네트워크를 설계한다. 그 후, 릴레이 채널 용량을 최대화하는 UAV의 최적 위치를 결정하기 위한 최적화 문제의 해를 유도하고, 유도된 해를 활용하여 두 가지 UAV 궤적(직선 궤적과 타원 궤적)을 설계하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 UAV 직선 궤도가 수확된 에너지 및 채널 용량 측면에서 더 나은 시스템 성능을 제공할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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