International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.52-57
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2006
In this paper, we have proposed a new adaptive fuzzy control algorithm based on Takagi-Sugeno fuzzy model. The regulation problem for the uncertain SISO nonlinear system is solved by the proposed algorithm. Using the advanced stability theory, the stability of the state, the control gain and the parameter approximation error is proved. Unlike the existing feedback linearization based methods, the proposed algorithm can guarantee the global stability in the presence of the singularity in the inverse dynamics of the plant. The performance of the proposed algorithm is demonstrated through the problem of balancing and swing-up of an inverted pendulum on a cart.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권12호
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pp.2294-2314
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2011
The key issue in providing fast and reliable access on cloud services is the effective management of resources in a cloud system. However, the high variation in cloud service access rates affects the system performance considerably when there are no default routines to handle this type of occurrence. Adaptive techniques are used in resource management to support robust systems and maintain well-balanced loads within the servers. This paper presents an adaptive resource management for cloud systems which supports the integration of intelligent methods to promote quality of service (QoS) in provisioning of cloud services. A technique of dynamically assigning cloud services to a group of cloud servers is proposed for the adaptive resource management. Initially, cloud services are collected based on the excess cloud services load and then these are deployed to the assigned cloud servers. The assignment function uses the proposed proportional ordering which efficiently assigns cloud services based on its resource consumption. The difference in resource consumption rate in all nodes is analyzed periodically which decides the execution of service assignment. Performance evaluation showed that the proposed dynamic service assignment (DSA) performed best in throughput performance compared to other resource allocation algorithms.
The purpose of this study was to investigate the effect of balancing, coordinating and learning strategy on performance of private university hospitals. We think that the study will contribute to establish effective management strategy of private university hospitals. Data were collected from 69 private university hospitals. We measured balancing, coordinating and learning strategy, and perceived performance of the hospital by using 5-point Likert scale. Upper-grade general hospitals were significantly higher rate of growth and profitability than others. However, general hospitals were higher level in perceived performance than upper-grade general hospitals. Hospitals located in Seoul were significantly higher growth rate than those in other regions. Large-scale hospitals were significantly higher rate of growth and profitability than small hospitals. Qualitative performance did not different in any hospital characteristics. Growth of hospitals were significantly influenced from business strategies: selective strategy, formal coordinating strategy, and external learning strategy. Profitability of hospitals were also significantly influenced from business strategies: selective strategy, adaptive strategy, and external learning strategy. Subjective performance of hospitals were significantly influenced from external learning strategy. There were no factors that are significantly influencing on qualitative performance of hospital. To have successful performance in the competitive environment, it is recommended that private university hospitals should have to establish management strategy such as balancing, coordinating, and learning strategy.
본 논문에서는 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 네트워크에서 이종의 다중 AS(Application Server)를 사용할 때의 부하 분산 기법을 제안한다. IMS 기반 네트워크에서 서비스 등록 패턴이 서로 다른 AS를 사용하는 경우 부하 분산을 위해서는 AS마다 서로 다른 비중 값을 두어야 하는데 기존의 시스템은 운용자가 결과 값을 보고 비중 값을 수동으로 설정해야 하는 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서는 이상적인 비중 값을 자동으로 계산하고 동시에 부하분산을 시킬 수 있는 기법을 제안한다. 또한 특정한 상황에 대해 계산량을 줄일 수 있는 간편화 알고리즘을 제안하여 상황에 따라 유동적으로 제안 기법을 사용할 수 있는 방안을 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 기법들과 비교하여 제안하는 기법이 부하 분산을 하는데 있어 더 우월한 성능을 보이며 환경의 변화에도 자동적으로 빠르게 수렴한다는 점을 밝힌다.
본 논문에서는 배터리 교대 방전 기법에서 배터리 셀의 방전 시간을 밸런싱함으로서 배터리 사용 시간을 크게 높이는 방법을 제안한다. 기존 기법에서는 다수의 배터리 셀을 교대로 방전시킴으로서 배터리에 회복 효과를 발생시키고, 이를 통해 배터리 사용 시간을 연장한다. 이때, 시스템에 공급되는 전원이 차단되지 않도록 배터리 셀이 동시에 켜지는 시간 구간이 있는데, 배터리 셀의 전압 차이로 인해 여러 가지 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 배터리 셀이 가능한 한 균등한 전압을 가지도록 배터리의 방전 시간을 제어한다. 실험 결과, 제안하는 방법에서 배터리 사용 시간이 19.2% 연장되었다.
With the steady growth of mobile technology and applications, demand for more storage in mobile devices has also increased. A lightweight block-level protocol, Internet Advanced Technology Attachment (iATA), has been developed to deliver a cost-effective storage network solution for mobile devices to obtain more storage. This paper seeks to contribute to designing and implementing Load Balancing (LB), Network Monitoring (NM) and Write Replication (WR) modules to improve the protocol's scalability and data availability. LB and NM modules are invoked to collect system resources states and current network status at each associate node (server machine). A dynamic weight factor is calculated based on the collected information and sent to a referral server. The referral server is responsible to analyze and allocate the most ideal node with the least weight to serve the client. With this approach, the client can avoid connecting to a heavily loaded node that may cause delays in subsequent in-band I/O operations. Write replication is applied to the remaining nodes through a WR module by utilizing the Unison file synchronization program. A client initially connected to node IP A for write operations will have no hindrances in executing the relevant read operations at node IP B in new connections. In the worst case scenario of a node crashing, data remain recoverable from other functioning nodes. We have conducted several benchmark tests and our results are evaluated and verified in a later section.
Individual DC voltage balance problem is an inherent issue for cascaded H-bridge (CHB) based converter. When the CHB-based static synchronous compensator (STATCOM) is operating at zero current mode, the software-based individual DC voltage balancing control techniques may not work because of the infinitesimal output current. However, the different power losses of each cell would lead to the individual DC voltages unbalance. The uneven power losses on the local supplied cell-controllers (including the control circuit and drive circuit) would especially cause the divergence of individual DC voltages, due to their characteristic as constant power loads. To solve this problem, this paper proposes an adaptive voltage balancing module which is designed in the cell-controller board with small size and low cost circuits. It is controlled to make the power loss of the cell a constant resistance load, thus the DC voltages are balanced in zero current mode. Field test in a 10kV STATCOM confirms the performance of the proposed method.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.113-118
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1993
This paper represents mechanical compliance & ZMP(Zero Moment Point) control algorithm for IWR(Inha Walking Robot) system. In case of walking in different environments, a biped walking robot must vary its gait(walking period or step length, etc.) according to the environments. However, most of biped walking robots do not have the capability to change their gaits or need more complex control algorithm, because ZMP cannot be defined in their control algorithm. Therefore new linear type with balancing joint is proposed which is used as an aid in balancing & ZMP control itself. In IWR system, ZMP can be defined by solving differential equations and it does not need to be predefined ZMP trajectory. Furthermore we can input the desired ZMP position. In parallel with the development, we also considered a mechanical compliance for reducing the inverse kinematics, dynamics and the control complexity. It will figure out some powerful adaptation with 3D irregular terrains.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.414-435
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2017
As network adaptive streaming technology becomes increasingly common, transport protocol also becomes important in guaranteeing the quality of multimedia streaming. At the same time, because of the appearance of high-quality video such as Ultra High Definition (UHD), preventing buffering as well as preserving high quality while deploying a streaming service becomes important. The Internet Engineering Task Force recently published Multipath TCP (MPTCP). MPTCP improves the maximum transmission rate by simultaneously transmitting data over different paths with multiple TCP subflows. However, MPTCP cannot preserve high quality, because the MPTCP subflows slowly increase the transmission rate, and upon detecting a packet loss, drastically halve the transmission rate. In this paper, we propose a new multipath congestion control scheme for high-quality multimedia streaming. The proposed scheme preserves high quality of video by adaptively adjusting the increasing parameter of subflows according to the network status. The proposed scheme also increases network efficiency by providing load balancing and stability, and by supporting fairness with single-flow congestion control schemes.
Most common applications of neural networks to control problems are the automatic motor controls using the artificial perceptual function. These control mechanisms are similar to those of the intelligent and pattern recognition control of an adaptive method frequently performed by the animate nature. In this paper, the pole-balancing problem is selected as the control object and an actual cart-pole controller is implemented by a computer interfacing and demonstrated as motor control using the reinforcement learning rule. In the experiment, given a change of the main parameters of cart-pole dynamics, a comparison is made between the LQR scheme and neural network method. The neural network method exhibits a more effecftive control action in a real situation having a large uncertainty than the LQR scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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