Temperature difference energy is a good energy source replacing the fossil fuels. In the study, we classified the temperature difference energy as 4 types by the source & using method. For the understanding economic property of temperature difference energy, we tried simle economic analysis. As the result, Pay back period of 4 case of the temperature difference energy are from 1.23 to 12.65 years. Major factors influenced economic effect are operation time and energy user distance from the temperature difference energy source. If we can select optimal capacity and look for more effient energy users, Temperature difference energy play a important role of replacing fossil energy. So, for dess emination of temperature difference energy, we suggest that temperature difference energy must be included in renewable energy. Applying the effective methods among various promotion program of renewable energy policy, utilization of temperature difference energy could be activated.
Effective management of knowledge is essential to keep up with demands of this challenging information age. The first step for this kind of management would be to define indicators to evaluate the quality of knowledge. In this paper, we use five latent variables (intrinsic quality, representational quality, ease of use of quality, maintainable quality, usage of quality) as basis for a preliminary path analysis for knowledge management. Preliminary study results showed that high intrinsic quality does not necessarily guarantee high frequency of use. A modified questionnaire is made and is used for SERVQUAL. The result of SERVQUAL shows that customers are not relatively happy about both intrinsic quality and its ease of use. Additional path analyses are done for both expected and observed quality indicators. The path model based on the expectation indicated that the presentation method of knowledge would induce its easy maintenance while that based on observation did not back up the same phenomenon.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.54
no.1
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pp.8-14
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2005
This paper is proposed hybrid artificial intelligent(HAI) controller for speed control of surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive. The design of this algorithm based on HAI controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control performance of the HAI controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.9
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pp.569-575
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2004
This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network(FNN) controller for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on FNN controller that is implemented using fuzzy control and neural network. This controller uses fuzzy rule as training patterns of a neural network. Also, this controller uses the back-propagation method to adjust the weights between the neurons of neural network in order to minimize the error between the command output and actual output. A model reference adaptive scheme is proposed in which the adaptation mechanism is executed by fuzzy logic based on the error and change of error measured between the motor speed and output of a reference model. The control Performance of the adaptive FNN controller is evaluated by analysis for various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has strong high performance and robustness to parameter variation. and steady- state accuracy and transient response.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.3
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pp.261-269
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2014
This paper provides an overview of the basics and recent studies of Lyapunov-based nonlinear adaptive control, the aim of which is to improve or maintain the performance and stability of the closed-loop system by cancelling out the presumable uncertainties in the nonlinear system dynamics. The design principles are essentially based on Lyapunov's direct method. In this survey, we provide a comprehensive overview of Lyapunov-based nonlinear adaptive control techniques with simplified effective design examples, which are to be elaborated as related recent results are gradually shown. The scope of the survey contains research on singularity problems in adaptive control, the techniques to deal with linearly and nonlinearly parameterized uncertainties, robust neuro-adaptive control, and adaptive control methodologies combined with various nonlinear control techniques such as sliding-mode control, back-stepping, dynamic surface control, and optimal/$H_{\infty}$ control.
Classification of Electroencephalogram(EEG) makes one of key roles in the field of clinical diagnosis, such as detection for epilepsy. Spectrum analysis using the fourier transform(FT) uses the same window to signals, so classification rate decreases for nonstationary signals such as EEG's. In this paper, wavelet power spectrum method using wavelet transform which is excellent in detection of transient components of time-varying signals is applied to the classification of three types of Event Related Potential(EP) and compared with the result by fourier transform. In the experiments, two types of photic stimulation, which are caused by eye opening/closing and artificial light, are used to collect the data to be classified. After choosing a specific range of scales, scale-averaged wavelet spectrums extracted from the wavelet power spectrum is used to find features by Back-Propagation(13P) algorithm. As a result, wavelet analysis shows superiority to fourier transform for nonstationary EEG signal classification.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.7
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pp.9-15
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2012
This paper is proposed the adaptive fuzzy neuro controller(AFNC) for high performance of induction motor drive. The design of this algorithm based on the AFNC that is implemented using fuzzy controller(FC) and neural network(NN). This controller uses fuzzy rule as training patterns of a NN. Also, this controller adjusts the weights between the neurons of NN to minimize the error between the command output and the actual output using the back-propagation method. The control performance of the AFNC is evaluated by analysis in various operating conditions. The results of analysis prove that the proposed control system has high performance and robustness to parameter variation, and steady-state accuracy and transient response.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.04a
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pp.224-228
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2000
The piercing and blanking of thin sheet metal working is specified division in press die design and making. In order to prevent the detects, the optimum design of the production part, strip process layout, die design, die making and try out etc. re necessary the analysis of effective factors. For example, theory and practice of metal shearing process and its phenomena, die structure, machine tool working for die making, die materials and its heat treatment, metal working in industrial and its know how etc. In this study, we analyzed whole of data base, theoretical back ground of metal working process, and then performed the progressive die tryout with the screw press. This study regards to the aim of small quantity of production part's press working. Part 1 of this study reveals with production part and strip process layout design.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.4
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pp.811-815
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2005
We theoretically studied synchronization of chaotic oscillation in semiconductor lasers with chaotic light injection feed-back induced chaotic light generated from a master semiconductor laser was injected into a solitary slave semiconductor laser. The slave laser subsequently exhibited synchronized chaotic output for a wide parameter range with strong injection and frequency detuning within the injection locking scheme. We also analytically examined chaos synchronization based on a linear stability analysis from the view point of synchronization based on a linear stability analysis from the view point of modulation response of injection locked semiconductor lasers to chaotic light signal.
Kim, Kyung-Ho;Yu, Sun-Ki;Cho, Yun-Hyun;Kang, Do-Hyun;Kim, Jong-Mu;Jeong, Yen-Ho
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.11b
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pp.12-14
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1999
The paper is described about the characteristics analysis of Axial Fluk Reluctance Motor(AFRM) with nonlinear analytical modeling. The parameter of the modeling is computed by the finite element method as functions of input current and angular displacement. To investigate the dynamic characteristics of AFRM, the current, torque, back EMF and output power wave is simulated from the motion equation by MATLAB/Simulink.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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