Owing to the variability of large-scaled wind power system, the development of wind farm management technologies and related compensation methods have been receiving attention. To provide an accurate and reliable output power, certain wind farm adopts a specified management system including a wind prediction model and grid expectation solutions for considering grid condition. Those technologies are focused on improving the reliability and stability issues of wind farms, which can affect not only nearby system devices but also a voltage condition of utility grid. Therefore, to adapt the develop management system, an expectation process about voltage condition of Point of Common Coupling should be integrated in operating system for responding system requirements in real-time basis. This paper introduce a grid imposing method for a real-time based wind farm management system. The expected power can be transferred to the power flow section and the required quantity about reactive power can be calculated through the proposed system. For the verification process, the gauss-seidel method is introduced in the Matlab/Simulink for analysing power flow condition. The entire simulation process was designed to interwork with PSCAD for verifying real power system condition.
The dynamic resistance monitoring is one of the important issues in that in-process and real time quality assurance of resistance spot weld is needed to increase the product reliability. Secondary dynamic resistance patterns, as a real manner, are hard to adapt those factors in real time and in-plant system. In the present study, a new dynamic resistance detecting method is presented as a practical manner of weld quality assurance at the primary circuit. By the correlation analysis, it is found that the primary dynamic resistance patterns are basically similar to those of the secondary. Various dynamic resistance indices are characterized with the primary curve. And quality of the weld, like the tensile shear strength, is estimated using adaptive neuro-fuzzy estimation system which is consisted of the Sugeno fuzzy algorithm. Through the fuzzy clustering and parameter optimization, real time weld quality assurance system with less efforts is proposed.
본 논문에서는 ARM 프로세서로 설계된 VoWiFi 단말기에서 광대역 음성 서비스를 가능하게 하기 위한 방법으로 ITU-T 표준 코텍인 G.729.1을 실시간으로 구현하고 그 성능을 평가한다. 실시간 G.729.1 코덱 구현은 C 코드 최적화 및 코덱 알고리즘의 고속화를 근간으로 한다. 이렇게 최적화된 코덱의 성능은 VoWiFi 단말기내에서 ARM 프로세서가 요구하는CPU 동작 시간으로 평가된다. 실험 결과, ARM926EJ를 사용하여 최적화된 G.729.1 코덱이 실시간으로 동작함을 확인할 수 있으며, 기존의 G.729에 비해 넓은 대역폭의 음성 전송이 가능함을 보일 수 있다.
This paper presents safety assessment scenarios for cyclist autonomous emergency braking(AEB) system. To assess the safety performance of AEB in real traffic situation with limited number of scenarios, scenario should reflect the characteristics of real traffic collision cases. For this, statistic data of real traffic car-to-cyclist collision in Korea are analyzed. Many types of accidents are listed and categorized based on the movement of vehicle and cycle just before the collision. Then, the characteristics, main issues and limitations of each scenarios are discussed. Not only the test scenario itself but also the cost and time for the test are very important issues for the test scenarios to actually repeat the test for various systems. Also, the performance of AEB can be effected by the algorithm of AEB and the technical limitation of the sensors and hardwares. Therefore, required number of tests, possibility of dummy destruction and other technical issues are discussed for each scenarios. Based on these information, typical scenarios are selected. Also, using this information, vehicle speed range, cyclist speed and collision point are established. Proposed scenarios are verified and modified based on the vehicle test results. vehicle test was evaluated 5 times for each scenarios. Based on this results, final test scenarios are modified and proposed.
With all the recent progresses in computer hardware and software technology, the animation of fluids in real-time is still among the most challenging issues of computer graphics. The fluid animation is carried out in two steps - the physical simulation of fluids immediately followed by the visual rendering. The physical simulation is usually accomplished by numerical methods utilizing the particle dynamics equations as well as the fluid mechanics based on the Navier-Stokes equations. Particle dynamics method is usually fast in calculation, but the resulting fluid motion is conditionally unrealistic. The methods using Navier-Stokes equation, on the contrary, yield lifelike fluid motion when properly conditioned, yet the complexity of calculation restrains this method from being used in real-time applications. This article presents a rapid fluid animation method by using the continuum-based fluid mechanics and the enhanced particle dynamics equations. For real-time rendering, pre-integrated volume rendering technique was employed. The proposed method can create realistic fluid effects that can interact with the viewer in action, to be used in computer games, performances, installation arts, virtual reality and many similar multimedia applications.
Thanks to the great possibilities of providing different types of telecommunication traffic to a large geographical area, satellite networks are expected to be an essential component of the next-generation internet. As a result, issues concerning the designing and testing of efficient connection-admission-control (CAC) strategies in order to increase the quality of service (QoS) for multimedia traffic sources, are attractive and at the cutting edge of research. This paper investigates the potential strengths of a generic digital-video-broadcasting return-channel-via-satellite (DVB-RCS) system architecture, proposing a new CAC algorithm with the aim of efficiently managing real-time multimedia video sources, both with constant and high variable data rate transmission; moreover, the proposed admission strategy is compared with a well-known iterative CAC mainly designed for the managing of real-time bursty traffic sources in order to demonstrate that the new algorithm is also well suited for those traffic sources. Performance analysis shows that, both algorithms guarantee the agreed QoS to real-time bursty connections that are more sensitive to delay jitter; however, our proposed algorithm can also manage interactive real-time multimedia traffic sources in high load and mixed traffic conditions.
In recent years, the increasing interest in health-care requires the industrial products to be well-designed ergonomically. In the commercial vehicle industry, several researchers have demonstrated the driver's posture has great effect on the orthopedic desease such as fatigue, back pain, scoliosis, and so on. However, the existing sensor systems developed for measuring the driver posture in real time have suffered from inaccuracy and low reliability issues. Here, we suggest our smart vehicle seat system capable of real-time driver posture monitoring by using the air bag sensor package with high sensitivity and reliability. The ergonomic numerical model which can evaluate a driver's posture has been developed on the basis of the human body segmentation method followed by simulation-based validation. Our experimental analysis of obtained pressure distribution of a vehicle seat under the different driver's postures revealed our smart vehicle system successfully achieved the driver's real-time posture data in great agreement with our numerical model.
Wei Yi HSU;Aritra PAL;Jacob J. LIN;Shang-Hsien HSIEH
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1073-1080
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2024
The imperative for real-time automatic construction progress monitoring (ACPM) to avert project delays is widely acknowledged in construction project management. Current ACPM methodologies, however, face a challenge as they rely on collecting data from construction sites and processing it offline for progress analysis. This delayed approach poses a risk of late identification of critical construction issues, potentially leading to rework and subsequent project delays. This research introduces a real-time construction progress monitoring framework that integrates cutting-edge semantic Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques. The innovation lies in the framework's ability to promptly identify structural components during site inspections conducted through a robotic system. Incorporating deep learning models, specifically those employing semantic segmentation, enables the system to swiftly acquire and process real-time data, identifying specific structural components and their respective locations. Furthermore, by seamlessly integrating with Building Information Modeling (BIM), the system can effectively evaluate and compare the progress status of each structural component. This holistic approach offers an efficient and practical real-time progress monitoring solution for construction projects, ensuring timely issue identification and mitigating the risk of project delays.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권2호
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pp.166-171
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2011
This paper investigates the design issues of spectrum sensing in the cognitive radio (CR) networks of opportunistic unlicensed spectrum access. The cognitive radios can perform a communication using the incumbent user spectrum band without the interference caused by the cognitive radio users. In this case, the cognitive radios must know the real-time radio environments of the incumbent user spectrum band using the spectrum sensing, beacon signal, and geo-location database access. Then in this paper, we are going to provide spectrum sensing issues which include the sensing techniques, the regulatory requirements, the analysis of DTV detection threshold, and main considerations associated with the spectrum sensing design in cognitive radio systems. Also, this paper introduces design trade-offs in order to optimize the sensing parameters such as sensing time and sensing complexity.
In the rapidly propagating Internet based electronic transaction environment. the importance of real time order confirmation has been more emphasized, In this paper, using data mining techniques, we develop intelligent operations decision model to allow real time order confirmation at the time the customer places an order with required delivery terms. Among various operation plannings used for order fulfillment. mill routing is the first interface decision point to link the order receiving at the marketing with the production planning for order fulfillment. Though linear programming based mathematical optimization techniques are mostly used for mill routing problems, some early orders should wait until sufficient orders are gathered for optimization. And that could effect longer order fulfillment lead-time, and prevent instant order confirmation of delivery terms. To cope with this problem, we provide the intelligent decision model to allow instant order based mill routing decisions. Data mining techniques of decision trees and neural networks. which are more popular in marketing and financial applications, are used to develop the model. Through diverse computational trials with the industrial data from the steel company. we have reported that the performance of the proposed approach is effective compared to the present heuristic only mill routing results. Various issues of data mining techniques application to the mill routing problems having linear programming characteristics are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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