Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.37
no.1
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pp.83-91
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2000
This paper presents a new technique to reduce a large interconnect circuit with tens of thousands of elements into the one that is small enough to be analyzed by circuit simulators such as SPICE. This technique takes a fundamentally different approach form the conventional methods based on the interconnect circuit structure analysis and several rules based on the Elmore time constant. The time moments are computed form the circuit consisting of the interconnect circuit and the CMOS gate driver model computed by the AWE technique. Then, the equivalent RC circuit is synthesized from those moments. The characteristics of the driving CMOS gate can be reflected with the high degree of accuracy and the size of the compressed circuit is determined by the number of output nodes regardless of the size of the original interconnect circuits. This technique has been implemented in C language, applied to several interconnect circuits driven by a 0.5${\mu}m$ CMOS gate and the equivalent RC circuits with more than 99% reduction ratio and accuracy with 1 ~ 10% error in therms of propagation delays were obtained.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.21
no.4
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pp.392-398
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2010
In this paper, we proposed adaptive two-way relay cooperative communication considering the quality of the user-relay links, and derived outage probability. Network-coding based two-way relay communication can achieve more throughput since it can reduce transmission time compared conventional two-way relay communication. However, Network-coding based two-way relay communication assume that the relay can decode received signal correctly. If relay cannot decode the signal, it leads to error propagation at the relay. In this paper, we proposed adaptive two-way relay cooperative communication scheme. In proposed scheme, the user "A" transmits the signal to relay and another user "B". The relay operates adaptively depend on quality of user-relay links. Simulation result show that proposed scheme has better performance when the quality of the user-relay links are poor. Also it can get diversity order 2.
The objective of this paper is to implement parallel multi-layer ANN(Artificial Neural Network) simulator based on the mobile agent system which is executed in parallel in the virtual parallel distributed computing environment. The Multi-Layer Neural Network is classified by training session, training data layer, node, md weight in the parallelization-level. In this study, We have developed and evaluated the simulator with which it is feasible to parallel the ANN in the training session and training data parallelization because these have relatively few network traffic. In this results, we have verified that the performance of parallelization is high about 3.3 times in the training session and training data. The great significance of this paper is that the performance of ANN's execution on virtual parallel computer is similar to that of ANN's execution on existing super-computer. Therefore, we think that the virtual parallel computer can be considerably helpful in developing the neural network because it decreases the training time which needs extra-time.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.5
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pp.486-496
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2013
Time synchronization in underwater environment is challenging due to high propagation delay and mobility of sensor nodes. Previous researches do not consider practical issues affecting on the accuracy of time synchronization such as high-channel access delay and relative position between sensor nodes. Also, those protocols using bidirectional message exchange shorten the network lifetime and decrease the network throughput because numerous transmission, reception and unnecessary overhearing can be occurred. Therefore, in our research, we suggest enhanced time synchronization based on features of underwater environment. It controls the instant of transmission by exploiting the feature of an oceanic movement and node deployment. Moreover, the protocol uses more accurate time information by removing channel access delay from the timestamp. The proposed scheme is also practical on the underwater sensor network requiring low-power consumption because the scheme conducts time-synchronization with smaller transmission and reception compared with previous works. Finally, simulation results show that the proposed protocol deceases time error by 2.5ms and 0.56ms compared with TSHL and MU-Sync respectively, reducing energy consumption by 68.4%.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.1
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pp.63-69
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2016
Although the previous information technologies had been used for the quick and accurate processing of work, At present, however, as the combination with the Internet, the IOT(Internet-of-Things) era in which the diverse pieces of information are collected and handled through the sensor networks is in progress. Among these application fields of the IoT, the indoors position identification technology has been developing in the direction of providing the position information in the buildings of which the lengths and the interiors are complicated and in the direction of providing the various pieces of information and others of the like to the nearby customers. In this paper, we proposed an indoors position identification system that detects the patrol positions of the prison officers in the correctional facilities and in the prisons by using the ultrasonic waves, that transmits these to the control system and the data gateway, and that transmits the detected data. The Indoors Positioning identification System is organized with the tags for recognizing the positions that transmit the ultrasonic signal, ultrasonic receiver and data gateway. And the indoors position information data were transmitted to the management system through the data gateway. We evaluated the transmission error, by changing the distance of the proposed system for location recognition tag and the receiver, As a result, we found out that, when the transmission distance was 10 cm or less, the errors occurred in the form of the distortions. And when it was 110 cm or more, the transmission errors occurred due to the propagation diminutions of the ultrasonic wave signals. And when the transmission distance was from 10 cm to 100 cm, it was shown that the proposed system was possible without any errors.
Tunyasrirut, S.;Ngamwiwit, J.;Furuya, T.;Yamamoto, Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2000.10a
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pp.480-480
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2000
In this paper, we proposed a fuzzy-neuro controller to control the speed of wound rotor induction motor with slip energy recovery. The speed is limited at some range of sub-synchronous speed of the rotating magnetic field. Control speed by adjusting resistance value in the rotor circuit that occurs the efficiency of power are reduced, because of the slip energy is lost when it passes through the rotor resistance. The control system is designed to maintain efficiency of motor. Recently, the emergence of artificial neural networks has made it conductive to integrate fuzzy controllers and neural models for the development of fuzzy control systems, Fuzzy-neuro controller has been designed by integrating two neural network models with a basic fuzzy logic controller. Using the back propagation algorithm, the first neural network is trained as a plant emulator and the second neural network is used as a compensator for the basic fuzzy controller to improve its performance on-line. The function of the neural network plant emulator is to provide the correct error signal at the output of the neural fuzzy compensator without the need for any mathematical modeling of the plant. The difficulty of fine-tuning the scale factors and formulating the correct control rules in a basic fuzzy controller may be reduced using the proposed scheme. The scheme is applied to the control speed of a wound rotor induction motor process. The control system is designed to maintain efficiency of motor and compensate power factor of system. That is: the proposed controller gives the controlled system by keeping the speed constant and the good transient response without overshoot can be obtained.
Kim, Tae-Heon;Roh, Chang-Gyun;Kim, Won-Gil;Son, Bong-Soo
International Journal of Highway Engineering
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v.14
no.2
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pp.109-116
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2012
This study is aiming to separate highway entrance ramps from impact zones which are considered the characteristics and real traffic situations in each lane and section. The results of this study can be applied to Lane Control System and control the traffic flow for highway more efficiently. Based on earlier studies which analyzed impact zones in entrance-ramp junction using the standard deviation of speed, this study divides more segmentalized impact zones according to the degree of turbulences. As a result of this study, about 800m of intervals, from 500m of upper flow (1,2,3 lane) to 300m of lower flow(2, 3 lane), shows similar traffic characteristics influenced by entrance ramp directly.
Analysis and evaluation of uncertainty is adopting the advanced methodology among the methods for greenhouse gas emission assessment that was defined in GPS2000 (Good practice guideline 2000) and GPG-LULUCF (GPG Land Use, Land-Use Change and Forestry). In 2006 IPCC guideline, two approaches are suggested to explain the uncertainty for each section with a national net emission and a prediction value on uncertainty as follows; 1) Spread sheet calculation based on the error propagation algorithm that was simplified with some assumptions, and 2) Monte carlo simulation that can be utilized in general purposes. There are few researches on the agricultural field including greenhouse gas emission that is generated from livestock and cultivation lands due to lack of information for statistic data, emission coefficient, and complicated emission formula. The main objective of this study is to suggest an evaluation method for the uncertainty of greenhouse gas emission in agricultural field by means of intercomparison of the prediction value on uncertainties which were estimated by spread sheet calculation and monte carlo simulation. A statistic analysis for probability density function for uncertainty of emission rate was carried out by targeting livestock intestinal fermentation, excrements treatment, and direct/indirect emission from agricultural lands and rice cultivation. It was suggested to minimize uncertainty by means of extraction of emission coefficient according to each targeting section.
Accurate assessment of chlorophyll-a (Chl-a) concentrations in inland waters using remote sensing is challenging due to the optical complexity of case 2 waters. and the inherent optical properties (IOPs) of natural waters are the most significant factors affecting light propagation within water columns, and thus play indispensable roles on estimation of Chl-a concentrations. Despite its importance, no IOPs retrieval model was specifically developed for inland water bodies, although significant efforts were made on oceanic inversion models. So we have applied and validated a recently developed Red-NIR three-band model and an IOPs Inversion Model for estimating Chl-a concentration and deriving inland water IOPs in Lake Uiam. Three band and IOPs based Chl-a estimation model accuracy was assessed with samples collected in different seasons. The results indicate that this models can be used to accurately retrieve Chl-a concentration and absorption coefficients. For all datasets the determination coefficients of the 3-band models versus Chl-a concentration ranged 0.65 and 0.88 and IOPs based model versus Chl-a concentration varied from 0.73 to 0.83 respectively. and Comparison between 3-band and IOPs based models showed significant performance with decrease of root mean square error from 18% to 33.6%. The results of this study provides the potential of effective methods for remote monitoring and water quality management in turbid inland water bodies using hyper-spectral remote sensing.
IPCC requires the national uncertainties which show how credible the emission of greenhouse gases is. But the Korean government did not submit the total uncertainties, only the detailed uncertainties by items. Also it uses the default values of IPCC including some missing values. This paper tries to estimate the total uncertainties of energy by categories, which accounts for 85.3% in national emission of greenhouse gases. Concretely, it uses Tier 1 method suggested by IPCC. As a result of the analysis, the uncertainties in energy category are 3.4% similar to Finland's. But there was a big difference among greenhouse gases; carbon dioxide 2.7%, methane 116% and nitrous oxide 473%. So this paper suggests Korean government need to improve not only the activity but also the emission factor of data in order to reduce the national uncertainties in energy category.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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