Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.19
no.1
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pp.40-43
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2005
This paper presents the minimization of the fuel cost by optimal allocation of P-Q generation in a three-bus sample system. Derivation of the system loss sensitivities by optimization technique is introduced. The loss sensitivities are substituted into the optimality conditions and the optimal P-Q allocation is computed to obtain the minimal fuel cost.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.44
no.3
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pp.270-273
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1995
This paper proposes an optimal load shedding algorithm by which the system loss can be minimized when the load shedding is unavoidable in case of severe contingency such as the outage of key generators or lines. Shedding load .DELTA.S = .DELTA.P + J.DELTA.Q(MVA) is performed on the weakest bus (on the view of voltage stability), step by step, by the priority of the I.DELTA. = SQRT(.lambda.$\_$P/$\^$2/ + .lambda.$\_$Q/$\^$2/) index given for each load bus, where .lambda.$\_$P/ and .lambda.$\_$Q/ are the sensitivity indices representing the system loss variation versus active and reactive power change of the bus load bus. All loads are assumed to be constant power loads for convenience. A 5 bus sample system proves the effectiveness of the algorithm proposed.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.6
no.2
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pp.34-39
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2005
The precision stage is an essential device for optic fiber assembly systems, micro machines and semiconductor equipments. A new piezoelectric inchworm type actuator is proposed to implement an actuator-integrated long-stroke linear stage. An in-and-quadrature phase (I/Q) heterodyne interferometer is developed as a feedback sensor of a servo system, and a synchronized counting method is proposed. The proposed measurement system can measure the accurate position of fast moving object with robustness to external sensing noise from actuator vibration. The developed servo stage will be applied to optic fiber device assembly system.
In this paper, the authors present a row dynamic route planning by Q-learning. The proposed algorithm is executed in a cellular automation based traffic simulator, which is also newly created. In Vehicle Information and Communication System(VICS), which is an active field of Intelligent Transport System(ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicles demand. In such systems, each vehicle can search an own optimal route. We employ Q-learning of the reinforcement learning method to search an optimal or sub-optimal route, in which route drivers can avoid traffic congestions. We find some applications of the reinforcement learning in the "static" environment, but there are ...
It is necessary for a retailer to improve responsiveness to uncertain customer demand in product sales. In order to solve this problem, this paper discusses an optimal operation for a 2-stage-ordering-production system consisting of a retailer and a manufacturer. First, based on the demand information estimated at first order time $t_1$, the retailer determines the optimal initial order quantity $Q^*_1$, the optimal advertising cost $a^*_1$ and the optimal retail price $p^*_1$ of a single product at $t_1$, and then the manufacturer produces $Q^*_1$. Next, the retailer updates the demand information at second order time $t_2$. If the retailer finds that $Q^*_1$ dissatisfies the demand indicated by the demand information updated at $t_2$, the retailer determines the optimal second order quantity $Q^*_2$ under $Q^*_1$ and adjusts optimally the advertising cost and the retail price to $a^*_2$ and $p^*_2$ at $t_2$. Here, decision-making approaches for two situations are made-a decentralized supply chain (DSC) whose objective is to maximize the retailer's profit and an integrated supply chain (ISC) whose objective is to maximize the whole system's profit. In the numerical analysis, the results of the optimal decisions under DSC are compared with those under ISC. In addition, supply chain coordination is discussed to adjust the unit wholesale price at each order time as Nash Bargaining solutions.
Reinforcement learning takes reward about selecting action when agent chooses some action and did state transition in Present state. this can be the important subject in reinforcement learning as temporal-credit assignment problems. In this paper, by new meta heuristic method to solve hard combinational optimization problem, examine Ant-Q learning method that is proposed to solve Traveling Salesman Problem (TSP) to approach that is based for population that use positive feedback as well as greedy search. And, suggest Ant-TD reinforcement learning method that apply state transition through diversification strategy to this method and TD-error. We can show through experiments that the reinforcement learning method proposed in this Paper can find out an optimal solution faster than other reinforcement learning method like ACS and Ant-Q learning.
As the range of sensor network's applicability is getting wider, it creates new application areas which is required real-time operation, such as military and detection of radioactivity. However, existing researches are focused on effective management for resources, existing sensor network operating system cannot support to real-time areas. In this paper, we propose the ${\mu}TMO$ model which is lightweight real-time distributed object model TMO. We design the real-time sensor network operation system ${\mu}TMO-NanoQ+$ which is based on ETRI's sensor network operation system Nano-Q+. We modify the Nano-Q+'s timer module to support high resolution and apply Context Switch Threshold, Power Aware scheduling techniques to realize lightweight scheduler which is based on EDF. We also implement channel based communication way ITC-Channel and periodic thread management module WTMT.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.1
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pp.1-7
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2006
In this paper, adaptive Facial Emotional Recognition system based on Gabor Wavelet Neural Network, considering six feature Points in face image to extract specific features of facial expression, is proposed. Levenberg-Marquardt-based training methodology is used to formulate initial network, including feature extraction stage. Therefore, heuristics in determining feature extraction process can be excluded. Moreover, to make an adaptive network for new user, Q-learning which has enhanced reward function and unsupervised fuzzy neural network model are used. Q-learning enables the system to ge optimal Gabor filters' sets which are capable of obtaining separable features, and Fuzzy Neural Network enables it to adapt to the user's change. Therefore, proposed system has a good on-line adaptation capability, meaning that it can trace the change of user's face continuously.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.5
no.2
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pp.209-216
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2003
The present with in this country, rock bolt installation, shotcrete, and concrete lining in construction order has become accepted as a general tunnelling method in NATM. On the other hand Unlined tunnelling method, which was developed by many countries near Scandinavian Peninsula with hard rocks comparatively, has recently been introduced all over the world, and numerous studies about that have been being devoted to domestic tunnels. Unlined tunnelling method has been developed on the basis of the permanently unsupported openings, and general 7 requirements for them were suggested by Nick Barton. There are no case record about these conditions for Q-system in this country. Therefore, input parameters for Q-system under these conditions were applied to general road tunnel cross-section and numerical analyses for each condition were executed with UDEC-BB, Distinct Element Method.
Energy loss at manholes, often exceeding friction loss of pipes under surcharged flow, is considered as one of the major causes of inundation in urban area. Therefore, it is necessary to analyze head losses at manholes, especially in case of surcharged flow. Hydraulic experimental apparatus which can change the manhole shape (square, circular) were installed for this study. In the experiments, two inflows ($Q_1,\;Q_2$) were varied from 0 to $4{\ell}$/sec and 15 combinations were tested in total. The flow ratios $Q_2/Q_3$ were varied from 0 to 1 for a total flow $Q_3$ ($Q_3=Q_1+Q_3$) of 2, 3, and $4{\ell}$/sec, respectively. The variation of head losses were strongly influenced by the lateral inflow because the head loss coefficient increases as the flow ratio $Q_2/Q_3$ increases. There was no significant difference of head loss between square manhole and circular one, and also no large variation of head loss as discharges change. The relation equations between K and $Q_2/Q_3$ were suggested in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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