Kim, Nam-Jo;Kwak, Dong-Il;Kang, Woo-Ram;Hwang, Yoo-Sang;Kim, Do-Hyung;Kim, Chan-Dong;Lee, Ki-Jin;So, Hee-Soup
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.3
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pp.181-192
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2022
Active vibration control system(AVCS) for helicopter enables to control the vibration generated from the main rotor and has the superb vibration reduction performance with low weight compared passive vibration reduction device. In this paper, FxLMS algorithm-based vibration control software of the light civil helicopter tansmits the control command calculated using the signals of the tachometer and accelerometers to the circular force generator(CFG) is developed and verified. According to the RTCA DO-178C/DO-331, the vibration control software is developed through the model based design technique, and real-time operation performance is evaluated in PILS(processor in-the loop simulation) and HILS(hardware in-the loop simulation) environments. In particular, the reliability of the software is improved through the LDRA-based verification coverage in the PIL environments. In order to AVCS to light civil helicopter(LCH), the dynamic response characteristic model is obtained through the ground/flight tests. AVCS configuration which exhibits the optimal performance is determined using system optimization analysis and flight test and obtain STC certification.
Korea Water Resources Corporation(KOWACO) has developed the Integrated Real-time Water Management System(IRWMS) that calculates monthly optimal ending target storages by using Sampling Stochastic Dynamic Programming(SSDP) with Ensemble Streamflow Prediction(ESP) running on the $1^{st}$ day of each month. This system, however, has a shortcoming: it cannot reflect the hydrolmeteorologic variations in the middle of the month. To overcome this drawback, in this study updated ESP forecasts three times each month by using the observed precipitation series from the $1^{st}$ day of the month to the forecast day and the historical precipitation ensemble for the remaining days. The improved accuracy and its effect on the reservoir operations were quantified as a result. SSDP/ESP21 that reflects within-a-month hydrolmeteorologic states saves $1\;X\;10^6\;m^3$ in water shortage on average than SSDP/ESP01. In addition, the simulation result demonstrated that the effect of ESP accuracy on the reduction of water shortage became more important when the total runoff was low during the drawdown period.
In this paper, we present the model-based fuzzy controller for container cranes which effectively performs set-point tracking control of trolley and anti-swaying control under system parameter and disturbance changes. The first part of this paper focuses on the development of Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy modeling in a nonlinear container crane system. Parameters of the membership functions are adjusted by a RCGA to have same dynamic characteristics with nonlinear model of a container crane. In the second part, we present a design methodology of the model-based fuzzy controller. Sub-controllers are designed using LQ control theory for each subsystem in fuzzy model and then the proposed controller is performed with the combination of these sub-controllers by fuzzy IF-THEN rules. In the results of simulation, the fuzzy model showed almost similar dynamic characteristics compared to the outputs of the nonlinear container crane model. Also, the model-based fuzzy controller showed not only the fast settling time for the change in parameter and disturbance, but also stable and robust control performances without any steady-state error.
Dynamic treatment regimes (DTRs) are decision-making rules designed to provide personalized treatment to individuals in multi-stage randomized trials. Unlike classical methods, in which all individuals are prescribed the same type of treatment, DTRs prescribe patient-tailored treatments which take into account individual characteristics that may change over time. The Q-learning method, one of regression-based algorithms to figure out optimal treatment rules, becomes more popular as it can be easily implemented. However, the performance of the Q-learning algorithm heavily relies on the correct specification of the Q-function for response, especially in observational studies. In this article, we examine a number of double-robust weighted least-squares estimating methods for Q-learning in high-dimensional settings, where treatment models for propensity score and penalization for sparse estimation are also investigated. We further consider flexible ensemble machine learning methods for the treatment model to achieve double-robustness, so that optimal decision rule can be correctly estimated as long as at least one of the outcome model or treatment model is correct. Extensive simulation studies show that the proposed methods work well with practical sample sizes. The practical utility of the proposed methods is proven with real data example.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.94-106
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2018
The epidemiological model is useful for creating simulation and associated preventive measures for disease spread, and provides a detailed understanding of the spread of disease space through contact with individuals. In this study, propose an agent-based spatial model(ABM) integrated with spatial big data to simulate the spread of MERS-CoV infections in real time as a result of the interaction between individuals in space. The model described direct contact between individuals and hospitals, taking into account three factors : population, time, and space. The dynamic relationship of the population was based on the MERS-CoV case in Seoul Metropolitan Government in 2015. The model was used to predict the occurrence of MERS, compare the actual spread of MERS with the results of this model by time series, and verify the validity of the model by applying various scenarios. Testing various preventive measures using the measures proposed to select a quarantine strategy in the event of MERS-CoV outbreaks is expected to play an important role in controlling the spread of MERS-CoV.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.2
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pp.231-238
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2023
Since there is a limit to the physically visible horizon that sensors for autonomous driving can perceive, complementary utilization of digital map data such as a Local Dynamic Map (LDM) along the probable route of an Autonomous Vehicle (AV) is proposed for safe and efficient driving. Although the amount of digital map data may be insignificant compared to the amount of information collected from the sensors of an AV, efficient management of map data is inevitable for the efficient information processing of AVs. The objective of this study is to analyze the efficiency of information use and information processing time of AV according to the expansion of the active section of LDM-based static road and traffic information. To carry out this objective, a microscopic simulator model, VISSIM and VISSIM COM, was employed, and an area of about 9 km × 13 km was selected in the Busan Metropolitan Area, which includes heterogeneous traffic flows (i.e., uninterrupted and interrupted flows) as well as various road geometries. In addition, the LDM information used in AVs refers to the real high-definition map (HDM) built on the basis of ISO 22726-1. As a result of the analysis, as the electronic horizon area increases, while short links are intensively recognized on interrupted urban roads and the sum of link lengths increases as well, the number of recognized links is relatively small on uninterrupted traffic road but the sum of link lengths is large due to a small number of long links. Therefore, this study showed that an efficient range of electronic horizon for HDM data collection, processing, and management are set as 600 m on interrupted urban roads considering the 12 links corresponding to three downstream intersections and 700 m on uninterrupted traffic road associated with the 10 km sum of link lengths, respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7B
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pp.685-696
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2004
Real-time multimedia applications that require large amount of bandwidth need resource reservation before starting service for providing the QoS(i.e., Quality of Service). To reserve resources in advance, each reservation request has to notify its expectation on the required amount of resources and service duration. Using this information, a resource manager can schedule advance reservations. However, most existing resource management systems are adopting straightforward call admission control process (i.e., only immediate reservation) by checking currently available resources without considering the service duration. Hence, the resource management system that supports advance reservation has to manage confliction caused by indefinite service duration of immediate reservation. Even though the separation of resource pool according to type of reservation can prevent the confliction, it causes low resource utilization. In this paper, we propose an effective resource management scheme that supports both immediate and advance reservations by sharing resources dynamically. Using network cost function, the proposed scheme determines and adaptively adjusts resource boundary according to the confliction rate by varying weight parameters. And also, we define user utility function to quantify user satisfaction based on how well the reserved resource is guaranteed during service time. Simulation results using NS-2 network simulator show that the proposed scheme can achieve better resource utilization with preferable QoS than other schemes like static resource partitioning.
Kim, Dong-Seok;Koh, Hyun-Moo;Choi, Chang-Yeol;Park, Won-Suk
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.12
no.1
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pp.11-20
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2008
In probabilistic seismic analysis of nonlinear structural system, dynamic analysis is performed to obtain the distribution of the response estimate using input ground motion time histories which correspond to a given seismic hazard level. This study investigates the differences in the distribution of the responses and the failure probability according to input ground motion models. Two types of input ground motion models are considered: real earthquake records scaled to specified intensity level and artificial input ground motion fitted to design response spectrum. Simulation results fir a nonlinear SDOF system demonstrate that the spectrum matched input ground motion produces larger failure probability than those of scaled input ground motion due to biased responses. Such tendency is more remarkable in the site of soft soil conditions. Analysis results show that such difference of failure probability is due to the conservative estimation of design response spectrum in the range of long period of ground motion.
A Freeway corridor is a network consisting of a few Primary longitudinal roadways (freeway or major arterial) carrying a major traffic movement with interconnecting roads which offer the motorist alternative paths to his/her destination. Control measures introduced to ameliorate traffic performance in freeway corridors typically include ramp metering at the freeway entrances, and signal control at each intersections. During a severe freeway incident, on-ramp metering usually is not adequate to relieve congestion effectively. Diverting some traffic to the Parallel surface street to make full use of available corridor capacity will be necessary. This is the purpose of the traffic management system. So, an integrated traffic control scheme should include three elements. (a)on-ramp metering, (b)off-ramp diversion and (c)signal timing at surface street intersections. The purpose of this study is to develop an integrated optimal control model in a freeway corridor. By approximating the flow-density relation with a two-segment linear function. the nonlinear optimal control problem can be simplified into a set of Piecewise linear programming models. The formulated optimal-control Problem can be solved in real time using common linear program. In this study, program MPL(ver 4.0) is used to solve the formulated optimal-control problem. Simulation results with TSIS(ver 4.01) for a sample network have demonstrated the merits of the Proposed model and a1gorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.554-560
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2020
In the manufacturing process of flat panel displays, a high-precision planar motion stage is used to position a specimen. Stages of this type typically use frictionless linear motors and air bearings, and laser interferometers. Real-time dynamic correction of the yaw motion error is very important because the inevitable yaw motion error of the stage means a change in the specimen orientation. Gantry control is generally used to compensate for yaw motion errors. Flexure units that allow rotational motion are applied to the stage to apply this method to a stage using an air-bearing guide. This paper proposes a method to improve the constant speed motion performance of a H-type XY stage equipped with air bearing and flexure units. When applying the gantry control to the stage, including the flexure units, the cause of the mutual ripple generated from the linear motors is analyzed, and adaptive learning control is proposed to compensate for the mutual ripple. A simulation was performed to verify the proposed method. The speed ripple was reduced to approximately the 22 % level. The ripple reduction was verified by simulating the stage state where yaw motion error occurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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