Ko, Heesang;Yang, Su-Hyung;Lee, Young Il;Boo, Chang-Jin;Lee, Kwang Y.;Kim, Ho-Chan
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.2
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pp.688-698
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2015
This paper presents a modeling and a controller design for a hybrid wind turbine generator, especially with an operating mode of battery energy-storage system and a dumpload that contribute to the frequency control of the system while diesel-synchronous unit is not in operation. The proposed control scheme is based on a robust tracking controller, which takes an account of system uncertainties due to the wind flow and load variations. In order to provide robustness for system uncertainties, the range of operation is partitioned into three operating conditions as sub-models in the controller design. In the simulation study, the proposed robust tracking controller (RTC) is compared with the conventional proportional-integral (PI) controller. Simulation results show that the effectiveness of the RTC against disturbances caused by wind speed and load variation. Thus, better quality of the hybrid wind power system is achieved.
Artificial Intelligence is generally concerned with tasks whose execution appears to involve some intelligence if done by humans, and knowledge-based system ( in other word, expert system) is the research about the specific domain. This concept also can be applied to interior design field. So the purpose of this study is in reconstructing the accomplishment of artificial Intelligence and knowledge engineering, searching basic theories and cased to knowledge engineering , searching basic theories and cases to formulate knowledge -based design system, and testing the posibilities how the design information can be dealt in computer system. Given that recognition , two major problems must be solved before knowledge-based CAD systems could be come practical : Firstly , identification of the interior of designers use .Secondly , representing this knowledge in a computationally effective manner. I had discussed the basic concepts on which to base a knowledge- based design model, knowledge representation schemes, and problem solving, I could find the possibility which the knowledge-based system can be applied to the interior design according to this study. But there are non-deductive, often irrational and now easily computerized design process in interior design. Those are problems which are relevant to the machine learning and the creativity in design. So there should be a lot of research about the machine learning and the creatively in design in order to construct successfully intelligent knowledge-based design system.
To ensure competitiveness in the modern automotive market, process planning should be performed concurrently with new car developments. In automotive general assembly shops, thus, new business workflows and supporting environments are inevitable to reduce the manufacturing preparation time in developing a new car in the manner of concurrent and collaborative engineering. Since complete process planning for a whole general assembly system is a huge and complex job, several process planners should execute their planning jobs and share information. Therefore, each planner should provide others with his/her results with continuous on-line communication and cooperation. In this research, a web-based system for concurrent and collaborative process planning for automotive general assembly is developed. By using this system, savings in time and cost of assembly process planning are possible, and the reliability of the planning result is improved.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.3
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pp.95-107
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2020
The failures of the agricultural reservoirs that most have more than 50 years, have increased due to the abnormal weather and localized heavy rains. There are many studies on the prediction of damage from reservoir collapse, however, these referenced studies focused on evaluating reservoir collapse as single unit and applyed to one and two dimensional hydrodynamic model to identify the fluid flow. This study is to estimate failure probability of spillway, sliding, bearing capacity and overflowing targeting small and medium scale agricultural reservoirs. In addition, we calculate failure probability by complex mode. Moreover, we predict downstream flood damage by reservoir failure applying three dimensional hydrodynamic model. When the reservoir destroyed, the results are as follows; (1) the flow of fluid proceeds to same stream direction and to a lower slope by potential and kinetic energy; (2) The predicted damage in downstream is evaluated that damage due to building destruction is the highest.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.1
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pp.161-181
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1998
Translating expert knowledge into production rules has been the most difficult and time-consuming when building expert systems (Buchanan et al. 1983). Especially, buidling hierarchical structure, i. e. developing sequential or dominant relationship among production rules is one of the most important and difficult processes. Hierarchical relationship among rules has been typically determined in the course of interviewing human experts. Since this interviewing procedure is rather subjective, however, the hierarchically structured rules produced in terms of interviewing is widely exposed to the severe discussion about their validity (Nisbett and Wilson 1977 : Ericsson and Simon 1980 : Kellog 1982). We thus need an objective method to effectively translate human expert knowledge into structured rules. As such a method, this paper suggests the order anlaysis technique that has been studied in psychometries (Cliff 1977 : Reynolds 1981 : Wise 1983). In this paper we briefly introduce the order analysis and explain how it can be applied to building hierarchical structure of production rules. We also illustrate how bankrupcy prediction rules of small-medium companies can be developed using this order analysis technique. Further, we validata the effectiveness of these rules developed by the order analysis, in comparison with those built by other methods. The rules developed by the proposed outperform those of the other traditional methods in effectively screening the bankrupted firms.
Fares, Ahmed H.;Sharawy, Mohamed I.;Zayed, Hala H.
Journal of Computing Science and Engineering
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v.5
no.4
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pp.305-313
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2011
Due to the expansion of high-speed Internet access, the need for secure and reliable networks has become more critical. The sophistication of network attacks, as well as their severity, has also increased recently. As such, more and more organizations are becoming vulnerable to attack. The aim of this research is to classify network attacks using neural networks (NN), which leads to a higher detection rate and a lower false alarm rate in a shorter time. This paper focuses on two classification types: a single class (normal, or attack), and a multi class (normal, DoS, PRB, R2L, U2R), where the category of attack is also detected by the NN. Extensive analysis is conducted in order to assess the translation of symbolic data, partitioning of the training data and the complexity of the architecture. This paper investigates two engines; the first engine is the back-propagation neural network intrusion detection system (BPNNIDS) and the second engine is the radial basis function neural network intrusion detection system (BPNNIDS). The two engines proposed in this paper are tested against traditional and other machine learning algorithms using a common dataset: the DARPA 98 KDD99 benchmark dataset from International Knowledge Discovery and Data Mining Tools. BPNNIDS shows a superior response compared to the other techniques reported in literature especially in terms of response time, detection rate and false positive rate.
There is an increasing need to use data from different sensors in order to maximize the chances of obtaining a cloud-free image and to meet timely requirements for information. However, the use of data from multiple sensor systems is depending on comprehensive relationships between sensors of different types. Indeed, a study of inter-sensor relationships is well advanced in the effective use of remotely sensed data from multiple sensors. This paper was concerned with relationships between sensors of different types for vegetation indices (VI). The study was conducted using IKONOS and Landsat-7 ETM+ images. IKONOS and Landsat-7 ETM+ image of the same or about the same dates were acquired. The Landsat-7 ETM+ images were resampled in order to make them coincide with the pixel sizes of IKONOS. Inter-relationships of vegetation indices between images were performed using at-satellite reflectance obtained by converting image digital number (DN). All images were applied to topographic normalization method in order to reduce topographic effect in digital imagery. Also, Inter-sensor model equations between two sensors were developed and applied to other study region. In the result, the relational equations can be used to compute or interpret VI of one sensor using the VI of another sensor.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.169-175
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2020
A lot of research has been conducted on a system that collects and observes patients' health information in real time using Internet of Things (IoT) technology, and cares for and supports patients based on this. However, most studies have focused on underlying diseases such as diabetes or cardiovascular disease, and research on IoT systems to cope with respiratory infectious diseases such as COVID-19 is still insufficient. In a COVID-19 situation, the purpose of using an IoT respirator may vary depending on the user. In this paper, we design a system that can adequately cope with respiratory infectious diseases such as COVID-19 by applying IoT technology to respiratory protection. We categorize IoT respirator wearers into patients, medical staff, and self-quarantine persons, and define the purpose and use case of the IoT respirator system according to each classification. The proposed IoT respirator system was designed to achieve each purpose. We developed a prototype system consisting of a smart sensor, a communication module, and a non-motorized hooded respirator to show that the proposed IoT respirator system works.
The HCCI engines have been known with high efficiency and low pollution and can be actualized as the new internal combustion engines. However, As for(??) the ignition and combustion depend strongly on the oxidation reaction of the fuel, so it is difficult to control auto-ignition timing and combustion duration. Purpose of this paper is creating the database for development of multi-dimensional simulation and investigating the influence of different molecular structure. In this research, the effect of n-heptane mole ratio in fuel (XnH) on the ignition delay from homogeneous charge compression ignition(HCCI) has been investigated experimentally. By varying the XnH, it was possible to ascertain whether or not XnH is the main resource of ignition delay. Additionally, the information on equivalence ratio for varying XnH was obtained. The tests were performed on a RCM (Rapid Compression Machine) fueled with n-heptane and iso-octane. The results showed that decreasing XnH (100, 30, 20, 10,0), the ignition delays of low temperature reaction (tL) and high temperature reaction (tH) is longer. And the temperature of reaction increases by about 30K. n-heptane partial equivalence ratio (fnH) affect on tL.and TL. When ${\phi}$nH was increased as a certain value, tL was decreased and TL was increased.
This study examined the retirement adaptation process for middle-aged and elderly couples. Twelve couples who had experienced retirement were recruited by theoretical sampling. Data were collected through in-depth interviews and analyzed through the grounded theory approach of Strauss and Corbin (1998). This study showed the results of 124 concepts, 41 sub-categories and 17 categories indicated through an open coding process. As a paradigm in axial coding, the causal conditions in the adjustment procedures of elderly couples whose spouses are retired were 'retirement preparation,' 'retirement acceptance,' and 'marital satisfaction.' A central phenomenon was 'crisis and conflicts of twilight couples.' The contextual conditions that correspond to this phenomenon were 'psychological separation from adult children,' 'division of household labor,' and 'economic status.' The action/interaction strategies to control the phenomenon were 'recognition of marital relationships,' 'conflicts coping,' 'resolution methods,' and 'self-reflection.' The intervening conditions that facilitate action/interaction strategies were 'attitudes of husbands,' 'mutual awareness of couple,' 'health status,' and 'support systems.' The consequences were 'readaptation of marital relationships,' and 'unresolved conflicts,' and 'trying alone.' This research classified middle-aged and elderly couples' adaptation into three types such as mutual effort, separation & resignation, and conflicts vestige. The findings provide basic information to develop a retirement adaptation program for the middle-aged and elderly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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