Kim A-Rong;Kim Jae-Ho;Kim Hae-Jong;Kim Seok-Ho;Seong Ki-Chul;Park Min-Won;Yu In-Keun
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제8권2호
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pp.20-24
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2006
Recently, utility network is becoming more and more complicated and huge due to IT and OA devices. In addition to, demands of power conversion devices which have non-linear switching devices are getting more and more increased. Consequently, because of the non-linear power semiconductor devices, current harmonics are unavoidable. Sometimes those current harmonics flow back to utility network and become one of the main reasons which can make the voltage distortion. Also, it makes noise and heat loss. On the other hands, voltage sag from sudden increasing loads is also one of the terrible problems inside of utility network. In order to compensate the current harmonics and voltage sag problem, AF(active filter) systems could be a good solution method. SMES is a very good promising source due to it's high response time of charge and discharge. Therefore, the combined AF and SMES system can be a wonderful device to compensate both harmonics current and voltage sag. However, SMES needs a superconducting magnetic coil. Because of using this superconducting magnetic coil, quench problem caused by unexpected reasons have always been unavoidable. Therefore, to solve out mentioned above, this paper presents a decisive method using shunt and series active filter system combined with SMES. Especially, authors analyzed the change of original energy capacity of SMES regarding to the size of resistance caused by quench of superconducting magnetic coil.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.123-133
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2023
Active queue management (AQM) is a leading congestion control system, which can keep smaller queuing delay, less packet loss with better network utilization and throughput by intentionally dropping the packets at the intermediate hubs in TCP/IP (transmission control protocol/Internet protocol) networks. To accelerate the responsiveness of AQM framework, proportional-integral-differential (PID) controllers are utilized. In spite of its simplicity, it can effectively take care of a range of complex problems; however it is a lot complicated to track down optimal PID parameters with conventional procedures. A few new strategies have been grown as of late to adjust the PID controller parameters. Therefore, in this paper, we have developed a Squirrel search based PID controller to dynamically find its controller gain parameters for AQM. The controller gain parameters are decided based on minimizing the integrated-absolute error (IAE) in order to ensure less packet loss, high link utilization and a stable queue length in favor of TCP networks.
능동 네트워크 (active network) 는 각 네트워크 요소들이 단순한 데이터 전달 뿐 아니라 데이터를 다루는 프로그램을 탑재/수행함으로써 네트워크 상에서 부가적인 작업을 가능하게 한다 본 논문에서는 자료 흐름 모델에 기반 한 능동 네트워크 언어를 제안하고 Java 환경에서 수행을 가능하게 하는 변환기와 보조 API를 제안하였다.
뉴럴 네트워크는 동작 모드를 학습과 인지 과정으로 구분할 수 있다. 학습은 다양한 입력 패턴에 대하여 학습자가 원하는 결과값을 얻을 때까지 결합계수를 업데이트하는 과정이고, 인지는 학습을 통해 결정된 결합계수와 입력 패턴과의 연산을 수행하는 과정이다. 기존의 내적연산 프로세서는 처리 속도를 개선하고 하드웨어 복잡도를 줄이는 다양한 구조가 연구되었지만 뉴럴 네트워크의 학습과 인지모드에 대한 차별화된 구조는 없었다. 이를 위해, 본 논문에서는 재구성 가능한 뉴럴 네트워크 구현을 위한 새로운 저전력 내적연산 프로세서 구조를 제안한다. 제안한 구조는 학습모드에서 기존의 비트-시리얼 내적연산 프로세서와 같이 동작을 하여, 비트-레벨의 타른 처리 및 하드웨어 구현에 적합하고 높은 수준의 파이프라인 적용이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 인지모드에서는 고정된 결합계수에 따라 연산을 수행할 활성화 유닛을 최소화시킴으로서 전력 소비를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 활성화 유닛은 결합계수에 의존적이기는 하지만 50% 내외까지 줄일 수 있음을 확인하였다.
최근 시스템과 네트워크를 위협하는 해킹, 바이러스 등의 공격이 증간하고 있다. 기존의 시스템 보안이나, 네트워크 관리 시스템(NMS)만 가지고는 다양하고 강력한 위협들에 대해서 안전하지 못하다. 따라서 Firewall, IDS, VPN, LAS(Log Analysis System) 등의 보안 시스템을 구축하여 시스템과 네트워크를 위협으로부터 방어해 왔다. 하지만 보안 시스템간의 상호 연계성이 부족하여 효과적인 대응체계를 마련하지 못하고 중복 보안으로 인한 비효율성이 지적되었다. 이에 대한 대책으로 통합 보안 관리가 필요하게 되었고 위협에 대해 적극적으로 대처할 수 있는 능동형 보안이 필요하게 되었다. 최근에는 통합 보안 관리(Enterprise Security Management), 침입자 추적(Intrusion Tracking), 침입자 유인(Intrusion Induction) 등으로 좀 더 효과적이고 적극적인 보안네트워크를 구성할 수 있다. 하지만 이 시스템들 또한 업체별 보안 시스템간의 상호 연통이 어려운 실정이고 대응 조치 또한 체계적이지 못하며 위협을 사전에 방지하지 못하고 사후 대처에 급급한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 원격에서 안전하게 네트워크를 관리할 수 있는 능동형 통합관리 모듈을 제안한다.
본 논문에서는 새로운 미디어 관리 및 전송 운용에 적합한 네트워크 형태인 Hybrid CDN/P2P 아키텍처 기반 하에서 전송 지연과 패킷 손실을 최소화하는 동시에 안정적인 망 운용 정책을 제안한다. 또한 실시간으로 대용량, 고품질의 미디어를 효과적으로 전송하고 네트워크 품질을 향상시킬 수 있도록 하기 위해 전송 스케줄링과 사용자의 요구 패턴을 기반으로 한 끊김 없는 데이터 전송 그리고 이를 통한 트래픽 및 로드를 관리하는 방법을 함께 제안한다. 제안하는 영상 전송기법의 효율성 및 적용 적합도를 검증하기 위해 수행된 실험결과에 따라 제안하는 방법이 기존에 제안된 방법에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 이루어졌음을 확인하였다. 이는 프록시 서버 간의 협력적 운용 방법을 통해 보유 데이터 정보를 상호 공유하고 이를 통해 각 노드가 원하는 데이터를 전송받도록 하는 동시에 실행 버퍼 전송 기법을 통해 데이터 전송 과정에서 전달된 데이터의 재사용성을 높이고 있기 때문이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.135-139
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2014
Opportunistic routing was originally introduced in various multihop network environments to reduce the number of hops in such a way that, among the relays that decode the transmitted packet for the current hop, the one that is closest to the destination becomes the transmitter for the next hop. Unlike the conventional opportunistic routing case where there is a single active S-D pair, for an ad hoc network in the presence of fading, we investigate the performance of parallel opportunistic multihop routing that is simultaneously performed by many source-destination (S-D) pairs to maximize the opportunistic gain, thereby enabling us to obtain a logarithmic gain. We first analyze a cut-set upper bound on the throughput scaling law of the network. Second, computer simulations are performed to verify the performance of the existing opportunistic routing for finite network conditions and to show trends consistent with the analytical predictions in the scaling law. More specifically, we evaluate both power and delay with respect to the number of active S-D pairs and then, numerically show a net improvement in terms of the power-delay trade-off over the conventional multihop routing that does not consider the randomness of fading.
Mobile IP has been designed only to maintain communication as they move form place to place, so it doesn't guarantee Quality of Service(QoS). QoS in mobile IP is important to provide multimedia and real-time applications services in mobile, and it is closely related to handoff delay. Therefore, handoff delay problem is actively studied to guarantee QoS as a main issue in mobile IP research area Next generation Mobile IPv6 resolve this problem somewhat, triangle problem for first packet and handoff delay still remain. In this paper, we suggest SNMP Information-based routing that adds keyword management method to Information-based routing in active network in order to resolve such a problem, and then suggest QoS controlled handoff based on SNMP Information-Based routing. After modeling of suggested method and existing handoff method simulations we carried out with NS-2 for performance evaluation. The results of simulations show the some improvement on handoff delay, and therefore on QoS improvement.
A discrete model reference control scheme for a vehicle four wheel steering system(4WS) is proposed and evaluated for a class of discrete time nonlinar dynamics. The schmen employs a neural network to identify the plan systems, wher the neural network estimates the nonlinear dynamics of the plant. The algorithm is proven to be globally stable, with tracking errors converging to the neighborhood of zero. The merits of this scheme is that the global system stability is guaranteed. Whith thd resulting identification model which contains the neural networks, the parameters of controller are adjusted. The proposed scheme is applied to the vehicle active four wheel system and shows the validity and effectiveness through simulation. The three-degree-of freedom vehicle handling model is used to investigate vehicle handing performances. In simulation of the J-turn maneuver, the yaw rate overshoot reduction of a typical mid-size car is improved by 30% compared to a two wheel steering system(2WS) case, resulting that the proposed scheme gives faster yaw rate response andl smaller side slip angle than the 2WS case.
A new neuro-control scheme for active control of structures is proposed. It utilizes lattice pattern of state vector as training data of probabilistic neural network (PNN). Therefore, it is the so-called lattice probabilistic neural network (LPNN). PNN makes control forces by using all the training patterns. Therefore, it takes much time to obtain a control force in application. This inevitably may delay the control action. However, control force of LPNN is calculated by using only the adjacent information of LPNN input. So, the response of LPNN is greatly faster than PNN. The proposed control algorithm is applied for one story building under California and El Centro earthquakes. Also, control results of the LPNN are compared with those of the conventional PNN. The structural responses have been suppressed effectively by the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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