• 제목/요약/키워드: electric networks

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철조망 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 이산 웨이블릿 변환과 동적 시간 정합 알고리즘을 이용한 특징 추출 (Feature Extraction using Discrete Wavelet Transform and Dynamic Time-Warped Algorithms in Wireless Sensor Networks for Barbed Wire Entanglements Surveillance)

  • 이태영;차대현;홍진근;한군희;황찬식
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.1342-1347
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    • 2010
  • 무선 센서 네트워크의 다양한 연구 분야 중에서 철조망에서의 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 100bps 이상의 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 샘플링 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 샘플링이 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.

KModSim 모형(模型)에 의한 도시지역(都市地域) 다중수원(多衆水源) 송수관망간(送水管網間) 최적(最適) 연계(連繫) 운영(運營) 연구(硏究) (An Optimal Conjunctive Operation of Water Transmission Systems from Multiple Sources with applying EPAnet and KModSim Model)

  • 류태상;정태성;고익환;하성룡
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.500-504
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    • 2008
  • The objective of this paper is to evaluate the feasibility of using an optimization model as a effective way to search conjunctive operation scheme to meet two conditions; one is to minimize the electric cost for pumping and another is to meet the water demand for satisfying customers. The feasibility is confirmed as comparing the best combinations of pumps between multi-regional water supply networks from multiple sources which are obtained through an optimization modeling and EPAnet modeling. KModsim model, a network optimization model, was used to determine conjunctive operation scheme in the pipe system. KModsim, based on Lagrangian Relaxation algorithm, is useful for modeling network system and obtaining simultaneously pump combination and water allocation with given input option such as energy unit cost supplying from a source into a consumer, operating pumping combination. This study develops the procedure of determining optimal conjunctive operation scheme with using KModsim model. As a study region, the water supplying systems of the Geojae-city in the Geongsang Namdo Province was selected and investigated. The EPAnet hydraulic simulation result(Ryu et al, 2007, KSWW) gave input data for optimization model; energy unit price(won/$m^3$), water service available area etc.. It was assured that the combination of pump operation through optimum conjunctive operation is to be optimum scheme to obtain the best economic water allocation with comparison to the hydraulic simulation result such as electric cost and pump combination cases. The results obtained through the study are as follows. First, It was found that a well-allocated water supply scheme, the best combination of pump operation through optimum joint operation, promises to save the electric cost and satisfy all operational goals such as stability and revenues during the period. Second, an application of KModSim, a network model, gave the amount of water allocation from each source to a consumer with consideration of economic supply. Finally, in a service area available to supply through conjunctive operation of existing inter-regional water supply networks within short distance, a conjunctive operation is useful for determining each transmission pipeline's service area and maximizing the effectiveness of optimizations in pumping operation time.

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연속 시간 혼돈 비선형 시스템을 위한 신경 회로망 제어기의 설계 ((Design of Neural Network Controller for Contiunous-Time Chaotic Nonlinear Systems))

  • 오기훈;최윤호;박진배;임계영
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제39권1호
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    • pp.51-65
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    • 2002
  • 본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 방식에 기초한 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 제어 방법은 혼돈 비선형 시스템의 동정을 위해 다층 신경 회로망과 간단한 상태 공간 신경 회로망을 사용한 직-병렬 동정 구조를 이용하여 오프 라인으로 동정 과정을 수행하였으며, 학습된 혼돈 비선형 시스템에 대한 신경 회로망 모델을 사용하여 온 라인으로 제어를 수행하였다. 이때 혼돈 비선형 시스템의 동정 및 제어를 위한 학습 방법은 오차 역전파 방법을 사용하였다. 한편 본 논문에서 제안된 제어 방법을 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 방정식과 Lorenz 방정식에 각각 적용하여 신경 회로망을 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 성능을 비교 및 고찰하였다.

Radon RBF Network에 의해 그린 보증 함수의 근사화 (Approximation of Green Warranty Function by Radon Radial Basis Function Network)

  • 이상현;임종한;문경일
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.123-131
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    • 2012
  • 오래 전부터 연료의 가격은 상승하고 있다. 제조업체는 보증을 통해 실용적인 대안을 찾고자 전기와 강력한 바이오 연료를 이용하여 차량의 성장가능을 연구하고 있다. 이제, 이러한 녹색 환경(emission) 관련된 보증은 보증기간이 확장되며, 이러한 보증을 "수퍼 보증" 이라 불린다. 본 논문의 주요 결과는 라돈 변환의 역행렬을 보증공간의 수치를 줄이기 위해 사용되며, 응용 프로그램 및 RBF 네트워크를 사용하여 대략적인 이변량의 보증 기능에 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 구성되어 있다. 첫째, 라돈 변환을 이용하여, 이변량 보증 함수의 1차원 함수를 줄일 수 있다. 둘째, 1 차원 함수의 각 신경 서브 네트워크와 신경 네트워크 기법을 사용하여 근사할 수 있다. 셋째, 이러한 신경 sub-networks 형태로 최종 근사 신경망 함께 결합 된다. 넷째, 라 돈 변환의 역함수 값을 사용 하여 최종 근사 신경 네트워크에 우리가 주어진 함수 근사화를 얻을 수 있다. 또한, 우리는 자동차 회사의 일부 그린 보증 데이터를 가지고 위의 방법을 적용한다.

Smart Grid Cooperative Communication with Smart Relay

  • Ahmed, Mohammad Helal Uddin;Alam, Md. Golam Rabiul;Kamal, Rossi;Hong, Choong Seon;Lee, Sungwon
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제14권6호
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    • pp.640-652
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    • 2012
  • Many studies have investigated the smart grid architecture and communication models in the past few years. However, the communication model and architecture for a smart grid still remain unclear. Today's electric power distribution is very complex and maladapted because of the lack of efficient and cost-effective energy generation, distribution, and consumption management systems. A wireless smart grid communication system can play an important role in achieving these goals. In this paper, we describe a smart grid communication architecture in which we merge customers and distributors into a single domain. In the proposed architecture, all the home area networks, neighborhood area networks, and local electrical equipment form a local wireless mesh network (LWMN). Each device or meter can act as a source, router, or relay. The data generated in any node (device/meter) reaches the data collector via other nodes. The data collector transmits this data via the access point of a wide area network (WAN). Finally, data is transferred to the service provider or to the control center of the smart grid. We propose a wireless cooperative communication model for the LWMN.We deploy a limited number of smart relays to improve the performance of the network. A novel relay selection mechanism is also proposed to reduce the relay selection overhead. Simulation results show that our cooperative smart grid (coopSG) communication model improves the end-to-end packet delivery latency, throughput, and energy efficiency over both the Wang et al. and Niyato et al. models.

무선 센서네트워크에서 최단경로를 고려한 송신전력제어기법 (Transmission Power Control Technique considering Shortest-Path in Wireless Sensor Networks)

  • 김선환;박창현;이명섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권7B호
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    • pp.677-685
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    • 2009
  • 무선 센서네트워크에서 에너지 절약을 위해 필요한 송선전력을 제어하는 기법들이 많이 연구 되었다. 그러나 기존 연구들은 송신전력제어 과정에서 최적화된 송신전력 단계를 계산하기 위해 많은 패킷이 필요하다. 본 논문에서는 추가척인 제어 패킷을 발생시키지 않고 최단경로를 고려하는 송신전력제어 기법을 제안한다. 그 기법은 네트워크 구성에 필요한 광고 메시지를 최대한 활용하여 제어 패킷을 사용하지 않으며 네트워크 구성 초기에 최대 송선전력 단계로 광고 메시지를 전달하여 구성된 최단경로를 기준으로 한다. 제안한 기법의 평가를 위해 TinyOS 에서 제안한 기법을 적용하였다. 그리고 21개의 노드를 이용하여 네트워크를 구성하고 형균 전류 소요량, 평균 네트워크 깊이 등을 측정하였다. 측정한 결과 제안한 기법을 척용한 네트워크가 이전보다 송신 시 명균 전류량이 약 24.7% 만큼 적으며 네트워크의 흡 수가 일반 네트워크 홉 수보다 약 41% 적였다.

심층신경망의 더블 프루닝 기법의 적용 및 성능 분석에 관한 연구 (Application and Performance Analysis of Double Pruning Method for Deep Neural Networks)

  • 이선우;양호준;오승연;이문형;권장우
    • 융합정보논문지
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    • 제10권8호
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    • pp.23-34
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    • 2020
  • 최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.

CNN 모델과 FMM 신경망을 이용한 동적 수신호 인식 기법 (Dynamic Hand Gesture Recognition Using CNN Model and FMM Neural Networks)

  • 김호준
    • 지능정보연구
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    • 제16권2호
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    • pp.95-108
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    • 2010
  • 본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

임펄스 응답 신호를 이용한 인체 채널 분석 (Analysis of Human Body Channel Based on Impulse Response Signals)

  • 강태욱;이재진;오왕록
    • 전기전자학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.36-42
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    • 2022
  • 본 연구에서는 전기 신호 경로로서의 인체 채널에 대해 임펄스 응답 신호를 이용한 분석 결과를 제시한다. 최근, 인체 통신(human body communications)은 착용형 또는 임플란트형 센서 디바이스 간의 통신 방법으로 인체 영역 통신망(wireless body area networks)을 구성하는 효과적인 접근방법으로 제시되고 있다. 인체 통신 시스템 설계에 중요한 지침인 인체 채널 특성 제공을 위해, 자체 제작한 채널 응답측정장치를 사용하고 용량성 커플링(capacitive coupling) 특성에 적합한 실험환경을 구축하여 측정을 수행하고 그 분석한 결과를 제시한다. 측정 신호에 대한 신호처리 과정으로 임펄스 응답을 효과적으로 추출하여, 0 MHz에서 100 MHz 사이의 주파수 분석을 통해 평균 경로 손실 약 46.8 dB를 제시하고 주파수별 경로 손실 특성을 확인할 수 있다. 또한, 본 연구는 인체 통신 시스템의 수신기 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio) 예측을 위한 수신기 필터의 커패시터와 저항값 변화에 따른 전체 측정 주파수와 기저 대역 신호의 검출 성능 결정에 영향을 주는 3 MHz 이하 대역에서의 상대적인 잡음 전력을 제시하였다.

철조망 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 이산 웨이블릿 변환 기반의 동적 시간 정합 알고리즘을 이용한 특징 추출 (Feature Extraction using Dynamic Time-warped Algorithms based on Discrete Wavelet Transform in Wireless Sensor Networks for Barbed Wire Entanglements Surveillance)

  • 이태영;차대현;홍진근;한군희;황찬식
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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    • pp.185-189
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    • 2009
  • 무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.

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