The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1B
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pp.125-135
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2010
Recently, the problem of global warming has issued seriously, so Green IT(Information Technology) using RFID/USN is concerned in order to solve environmental problems. In this paper, we implemented that public area like an underground parking lot could reduce unnecessary energy consumption used by lighting control system based on Ubiquitous Sensor Networks. The lighting control system for underground parking lot is comprised of intersection nodes for watching cars enter and leave, and light node for controlling light. It applies the routing protocol based on hierarchical cluster, hierarchical addressing method, and probability filtering method for the specific place like an underground parking lot. The result after experiments shows that the lighting control system could decrease electrical energy consumption to around 61.7%.
For the large scale computation of turbulent flows around an arbitrarily shaped body, a parallel LES (large eddy simulation) code has been recently developed in which domain decomposition method is adopted. METIS and MPI (message Passing interface) libraries are used for domain partitioning and data communication between processors, respectively. For unsteady computation of the incompressible Wavier-Stokes equation, 4-step splitting finite element algorithm [1] is adopted and Smagorinsky or dynamic LES model can be chosen fur the modeling of small eddies in turbulent flows. For the validation and performance-estimation of the parallel code, a three-dimensional laminar flow generated by natural convection inside a cube has been solved. Then, we have solved the turbulent flow around MIRA (Motor Industry Research Association) model at $Re = 2.6\times10^6$, which is based on the model height and inlet free stream velocity, using 32 processors on IBM SMP cluster and compared with the existing experiment.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.5
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pp.532-538
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2004
MEMS technology applying to the sensors and micro-electro devices is complete system. These microsystems are made by variable processes. Especially, the mentallization process has very important functions to transfer the power operating the sensor and signal induced from sensor part. But in the structures of MEMS the local stress concentration and deformation are often yielded by an irregular geometrical shape and different constraint. Therefore, this paper studies the effect of supporting type and thickness ratio about thin film of the substrate on the residual stress variation when the thermal loads is applied to the multi-layer thin film fabricated by metallization process. Specimens were made from several materials such as Al, Au and Cu. Then, uniform thermal load was applied, repeatedly. The residual stress was measured by FE Analysis and nano-indentation method using AFM. Generally, the specimen made of Al induced the larger residual stress than that of made of other materials. Specimen made of Cu and Au having the low thermal expansion coefficient induces the minimum residual stress. Similarly, the lowest indentation length was measured by nano-indentation method in the Si/Au/Cu specimen. Particularly, clusters are created in the specimen made of Cu by thermal load and the indentation length became increasingly large by cluster formation.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.4
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pp.95-103
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2008
Diamond core drills are applied to drill difficult-to-cut materials. This paper proposes basic understanding of ceramic drilling mechanics and characteristics of main factors affecting tool life, tool wear, cutting force, and chipping thickness. In contrast to conventional drilling, the core drilling process make deep grooves on the workpiece. One difficulty of it is the evacuation of chips from the drilled groove. As the drilling depth increases, an increased amount of chips tend to cluster together and clog the groove. Eventually severe wear develops and diamond grits are separated from the drill body. To relieve the clogging problem and to evacuate chips from the groove easily, the helical drilling process is applied for the core drilling process. To analyze drilling characteristics and derive optimal drilling conditions, tool life, tool wear, cutting force, and chipping thickness are quantified through the monitoring system and the Taguchi method. Mathematical models for the tool life and chipping thickness are derived from the response surface method. Optimal drilling database has been constructed through the experimental models.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.957-961
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2010
Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data. For empirical study, data of two years at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
We consider the problem of secure and robust clustering for quantized target tracking in wireless sensor networks (WSN) where the observed system is assumed to evolve according to a probabilistic state space model. We propose a new method for jointly activating the best group of candidate sensors that participate in data aggregation, detecting the malicious sensors and estimating the target position. Firstly, we select the appropriate group in order to balance the energy dissipation and to provide the required data of the target in the WSN. This selection is also based on the transmission power between a sensor node and a cluster head. Secondly, we detect the malicious sensor nodes based on the information relevance of their measurements. Then, we estimate the target position using quantized variational filtering (QVF) algorithm. The selection of the candidate sensors group is based on multi-criteria function, which is computed by using the predicted target position provided by the QVF algorithm, while the malicious sensor nodes detection is based on Kullback-Leibler distance between the current target position distribution and the predicted sensor observation. The performance of the proposed method is validated by simulation results in target tracking for WSN.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.9
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pp.539-546
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2005
This paper describes a method of building the probability grid map for an autonomous mobile robot using the ultrasonic DAF(data association filter). The DAF, which evaluates the association of each data with the rest and removes the data affected by the specular reflection effect, can improve the reliability of the data for the Probability grid map. This method is based on the evaluation of possibility that the acquired data are all from the same object. Namely, the data from specular reflection have very few possibilities of detecting the same object, so that they are excluded from the data cluster during the process of the DAF. Therefore, the uncertain data corrupted by the specular reflection and/or multi-path effect, are not used to update the probability map, and hence building a good quality of a grid map is possible even in a specular environment. In order to verify the effectiveness of the DAF, it was applied to the Bayesian model and the orientation probability model which are the typical ones of a grid map. We demonstrate the experimental results using a real mobile robot in the real world.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.12
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pp.2609-2617
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2009
This paper describes the design overview of shared file system $SANique^{TM}$ and proposes the method for detection of failure node and recovery management algorithm. We also illustrate the characteristics and system architecture of shared file system based on SAN. In order to provide uninterrupted service, the detection and recovery methods are proposed under the all possible system failures and natural disasters. The various kinds of system failures and disasters are characterized and then the detection and recovery method are proposed in each disconnected computing node group.
Nowadays, most major automobile manufacturers are very interested, and actively involved, in developing driver alcohol detection system for safety (DADSS) that serves to prevent driving under the influence. DADSS measures the blood alcohol concentration (BAC) from the driver's breath and limits the ignition of the engine of the vehicle if the BAC exceeds the reference value. In this study, to optimize the sensor array of the DADSS, we selected sensors by using three different methods, configured the sensor arrays, and then compared their performance. The Wilks' lambda, stepwise elimination and filter method (using a principal component) were used as the sensor selection methods [2,3]. We compared the performance of the arrays, by using the selectivity and sensitivity as criteria, and Sammon mapping for the analysis of the cluster type of each gas. The sensor array configured by using the stepwise elimination method exhibited the highest sensitivity and selectivity and yielded the best visual result after Sammon mapping.
In this paper, an advertisement-keyword finding method using document clustering is proposed to solve problems by ambiguous words and incorrect identification of main keywords. News articles that have similar contents and the same advertisement-keywords are clustered to construct the contextual information of advertisement-keywords. In addition to news articles, the web page and summary of a product are also used to construct the contextual information. The given document is classified as one of the news article clusters, and then cluster-relevant advertisement-keywords are used to identify keywords in the document. We could achieve 21% precision improvement by our proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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