Distribution Automation System(DAS) is designed to improve operational efficiency by acquisition and control of remote data using its components such as central computation units, communication network and feeder remote terminal units. A conventional human machine interface of the DAS adopts a schematic diagram which is made by drawing power equipments on the geographic information system map. The single line diagram is more useful than the schematic diagram for the main tasks of distribution system operation such as protective relay coordination, service restoration and loss minimization. Since the configuration of the distribution line is changed according to the relocation of the open tie switches, the auto-drawing algorithm based on the connection between the sections and the switches is an essential technique. This paper proposes a new auto-drawing algorithm for a single line diagram of distribution systems based on tertiary tree and collision avoidance method. The feasibility of the proposed algorithm has been testified for various cases using practical distribution system with 12 feeders.
이 논문에서는 산업계의 표준으로 널리 사용되고 있는 객체 지향 시스템의 명세 언어인 UML의 sequence diagram을 이용하여 객체 지향 시스템을 검증하는 방법과 이 방법을 테스팅 오라클을 생성하는데 사용할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 우리는 sequence diagram을 테스팅 결과의 검증에 사용하기 위하여 정형적으로 재정의 하였다. 그리고 시제 논리의 강력한 검증 능력을 사용하기 위해서 Half-Order Dynamic Temporal Logic(HDTL)이라 불리는 새로운 시제 논리를 정의하였고 sequence diagram을 HDTL 논리식으로 변화시키는 의미 함수(semantic function)를 정의하였다. HDTL에서 오토마톤을 생성하기 위해서 Tableau 방법을 변형하여 적용시켰다. 이 결과 생성된 오토마톤은 이상 상태(anomaly), 즉 sequence diagram에 표현되지 않은 사건(evevt)의 발생을 검색하는 오라클로 사용할 수 있다. 테스팅의 결과를 수작업으로 검증하는 것은 매우 어렵고 오류가 발생하기 쉬운 작업이므로 제안한 방법은 유용하게 사용될 수 있다.
This study is aimed at providing an efficient analytical model to obtain pressure- impulse diagram of one-way reinforced concrete slabs subjected to different shapes of air blast loading using single degree of freedom method (SDOF). A tri-linear elastic perfectly plastic SDOF model has been used to obtain the pressure-impulse diagram to correlate the blast pressure and the corresponding concrete flexural damage. In order to capture the response history for the slab, a new approximately SDOF method based on the conventional SDOF method is proposed and validated using published test data. The influences of pulse loading shape on the pressure-impulse diagram are studied. Based on the results, a pressure-impulse diagram generation method using SDOF and an analytical equation for the pressure-impulse diagram is proposed to different damage levels and different blast loading shapes.
This research will describe algorithm for class diagram extraction from problem statements. Class diagram notation consist of class name, attributes, and operations. Class diagram can be extracted from the problem statement automatically by using Natural Language Processing (NLP). The extraction results heavily depends on the algorithm and preprocessing stage. The algorithm obtained from various sources with additional rules that are obtained in the implementation phase. The evaluation features using five problem statement with different domains. The application will capture the problem statement and draw the class diagram automatically by using Windows Presentation Foundation(WPF). The classification accuracy of 100% was achieved. The final algorithm achieved 92 % of average precision score.
화학공정을 효율적으로 설계 및 관리하기 위한 도면으로 공정흐름도와 공정배관 계장도가 있다. 본 도면들은 공정의 운전조건 및 설비에 대한 정보를 제공하지만 공정이 정상적으로 운전할 신뢰도는 제공하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 유향그래프 분석기법을 이용하여 화학공정의 예방점검 정비주기 및 시점을 결정하기 위한 정보를 제공할 수 있는 신뢰도흐름도를 개발하였다. 유향그래프 분석기법은 화학공정이 정상적으로 작동할 가능성을 평가할 수 있는 기법으로써 노드와 아크를 사용하여 화학공정을 유향그래프로 모델화하고, 이 유향그래프를 순차적으로 해석하여 화학공정의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 본 연구에서는 운전시간에 따른 화학공정의 신뢰도를 분석하고, 그 결과를 공정배관 계장도에 삽입하여 신뢰도흐름도를 개발하였다. 본 신뢰도흐름도는 화학공정의 기본 도면인 공정흐름도, 공정배관 계장도와 마찬가지로 화학공정의 설계, 예방점검 등 설비관리에 효율적으로 이용될 수 있을 것이다.
UML 다이어그램은 시스템을 모델링 하기 위한 언어로 사실상 표준으로 널리 사용되고 있다. 그 가운데 특히 클래스다이어그램은 시스템을 클래스와 클래스들간 관계로 시각화한 것으로 순공학적, 역공학적 시스템 모델링 및 구현에 직접적인 영향을 미친다. 많은 연구에서 클래스다이어그램의 레이아웃과 복잡성이 시스템 모델링의 이해에 미치는 영향을 설명하고 있다. 하지만 연구 결과가 혼재되어 있어 레이아웃 적용의 효과를 판단하는데 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 클래스다이어그램 레이아웃 기준을 토대로 2 (레이아웃) ${\times}$ 2 (복잡성) 실험을 설계, 레이아웃 적용으로 인한 이해도를 측정하였다. 47명의 피험자가 실험에 참여하여 서로 다르게 제시된 레이아웃과 복잡성에 대해 이해하도록 하였다. 그 결과 레이아웃을 적용한 실험 그룹에서 유효한 효과를 나타내었고 뿐만 아니라 복잡성에서도 유효한 결과를 확인할 수 있었다. 하지만 이 둘의 상호작용 측정에 있어서는 유효한 결과를 얻지 못했다.
Stateflow는 임베디드 시스템을 모델링 하는 유용한 도구로 산업 현장에서 많이 사용되고 있다. 하지만 Stateflow는 연속적인 동작이나 시간에 따른 시스템의 행동을 표현하기에 불편한 점이 있다. 한편 Timing diagram은 전자공학의 하드웨어 분야에서 시스템의 동작을 표현하기 위한 도구로 널리 사용되고 있는 도구이다. 이 도구는 연속적인 동작이나 시간에 따른 시스템의 행동을 표현하기에 편리한 장점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 시스템의 행동을 Stateflow로 모델링 할 때 기존의 불편했던 점들을 개선하기 위해서 Stateflow 도메인에서 Stateflow 표현방식과 Timing diagram 표현방식을 통합하여 모델링 하는 방법론인 $Stateflow_{TD}$를 제안하고자 한다. 본 논문은 Stateflow 모델과 Timing diagram 모델들을 통합하는 방법과 $Stateflow_{TD}$이 가지는 장점에 대해서 설명하였을 뿐만 아니라, 두 가지 예제 시스템을 사용하여 $Stateflow_{TD}$이 유용함을 보였다.
본 논문에서는 동적인 환경에서 돌발 장애물을 회피하는 방법으로 Nearness Diagram, Limit-Cycle 및 벡터장법을 혼합한 새로운 항법을 제안한다. Limit-Cycle 항법은 정면장애물을 회피 하는데 사용되고, 벡터장법은 측면장애물을 회피 하는데 이용된다. 그리고 Nearness Diagram 항법은 로봇의 근접지역장애물을 회피하는데 사용된다. 제안된 항법은 시뮬레이션을 통해 그 성능을 증명하였다.
This paper presents an application of an artificial neural net to the implementation of decision class analysis (DCA), together with the generation of a decision model influence diagram. The diagram is well-known as a good tool for knowledge representation of complex decision problems. Generating influence diagram model is known to in practice require much time and effort, and the resulting model can be generally applicable to only a specific decision problem. In order to reduce the burden of modeling decision problems, the concept of DCA is introduced. DCA treats a set of decision problems having some degree of similarityz as a single unit. We propose a method utilizing a feedforward neural net with supervised learning rule to develop DCA based on influence diagram, which method consists of two phases: Phase l is to search for relevant chance and value nodes of an individual influence diagram from given decision and specific situations and Phase II elicits arcs among the nodes in the diagram. We also examine the results of neural net simulation with an example of a class of decision problems.
This paper presents a numerically robust algorithm to construct a Voronoi diagram of circles in the plane. The circles are allowed to have intersections among them, but one circle cannot fully contain another circle. The Voronoi diagram is a tessellation of the plane into Voronoi regions of given circles. Each circle has its Voronoi region which is defined by a set of points in the plane closer to the circle than any other circles. The distance from a point p to a circle $c_i$ of center $p_i$ and radius $r_i$ is ${\parallel}p-p_i{\parallel}-r_i$, which is the closest Euclidean distance from p to the circle boundary. The proposed algorithm first constructs the point Voronoi diagram of centers of given circles, then it enlarges each point to the circle and expands its Voronoi region accordingly. This region-expansion process is done by local modifications and after completing this process for the whole circles the desired circle Voronoi diagram can be obtained. The proposed algorithm is numerically robust and we provide with a few examples to show its robustness. The algorithm runs in $O(n^2)$ time in the worst case and O(n) time on average where n is the number of the circles. The experiment shows that the region-expansion algorithm is robust and runs fast with strong linear time behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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