Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.2
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pp.828-834
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2013
In this paper, TMC (Tracker Motion Controller) as one of the many research methods for condensing efficiency improvements can be condensed into efficient solar system configuration to improve the power generation efficiency of the castle with Concentrated solar silicon and photovoltaic systems (CPV)experiments using PV systems. Microprocessor used on the solar system, tracing the development of solar altitude and latitude of each is calculated in real time. Also accept the value from the sensor, motor control and communication with the central control system by calculating the value of the current position of the sun, there is a growing burden on the applicability. Through the way the program is appropriate for solar power systems and sensors hybrid-type algorithm was implemented in the ARM core with built-in TMC, Concentrated CPV system compared to the existing PV systems, through the implementation of the TMC in the country's power generation efficiency compared and analyzed. Sensor method using existing experimental results Concentrated solar power systems to communicate the value of GPS location tracking method hybrid solar horizons in the coordinate system of the sun's azimuth and elevation angles calculated by the program in the calculations of astronomy through experimental resultslook clear day at high solar irradiation were shown to have a large difference. Stopped after a certain period of time, the sun appears in the blind spot of the sensor, the sensor error that can occur from climate change, however, do not have a cloudy and clear day solar radiation sensor does not keep track of the position of the sun, rather than the sensor of excellence could be found. It is expected that research is constantly needed for the system with ongoing research for development of solar cell efficiency increases to reduce the production cost of power generation, high efficiency condensing type according to the change of climate with the optimal development of the ability TMC.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1400-1418
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2020
In the development of commercial promotion, chatbot is known as one of significant skill by application of natural language processing (NLP). Conventional design methods are using bag-of-words model (BOW) alone based on Google database and other online corpus. For one thing, in the bag-of-words model, the vectors are Irrelevant to one another. Even though this method is friendly to discrete features, it is not conducive to the machine to understand continuous statements due to the loss of the connection between words in the encoded word vector. For other thing, existing methods are used to test in state-of-the-art online corpus but it is hard to apply in real applications such as telemarketing data. In this paper, we propose an improved chatbot design way using hybrid bag-of-words model and skip-gram model based on the real telemarketing data. Specifically, we first collect the real data in the telemarketing field and perform data cleaning and data classification on the constructed corpus. Second, the word representation is adopted hybrid bag-of-words model and skip-gram model. The skip-gram model maps synonyms in the vicinity of vector space. The correlation between words is expressed, so the amount of information contained in the word vector is increased, making up for the shortcomings caused by using bag-of-words model alone. Third, we use the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) weighting method to improve the weight of key words, then output the final word expression. At last, the answer is produced using hybrid retrieval model and generate model. The retrieval model can accurately answer questions in the field. The generate model can supplement the question of answering the open domain, in which the answer to the final reply is completed by long-short term memory (LSTM) training and prediction. Experimental results show which the hybrid word vector expression model can improve the accuracy of the response and the whole system can communicate with humans.
We propose the HBEM(Hybrid Behavior Evolution Model) composed of rule classification and evolutionary neural network using rule descriptor and link descriptor for evolutionary behavior of virtual robots. In our model, two levels of the knowledge of behaviors were represented. In the upper level, the representation was improved using rule and link descriptors together. And then in the lower level, behavior knowledge was represented in form of bit string and learned adapting their chromosomes by the genetic operators. A virtual robot was composed by the learned chromosome which had the best fitness. The composed virtual robot perceives the surrounding situations and they were classifying the pattern through rules and processing the result in neural network and behaving. To evaluate our proposed model, we developed HBES(Hybrid Behavior Evolution System) and adapted the problem of gathering food of the virtual robots. In the results of testing our system, the learning time was fewer than the evolution neural network of the condition which was same. And then, to evaluate the effect improving the fitness by the rules we respectively measured the fitness adapted or not about the chromosomes where the learning was completed. In the results of evaluating, if the rules were not adapted the fitness was lowered. It showed that our proposed model was better in the learning performance and more regular than the evolutionary neural network in the behavior evolution of the virtual robots.
Lee, Geon-Woong;Choi, Dong-uk;Lee, Sang-Soo;Kim, Jun-Kyung;Park, Min
Polymer(Korea)
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v.26
no.5
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pp.644-652
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2002
This study aims at developing the conductive pastes consisting of room temperature vulcanizing (RTV) silicone and metal powder as matrix and filler, respectively. Electrical and rheological properties of metal - filled polymer composites are in general strongly affected by particle shape, side and dispersion state of the filler. In highly filled systems, particles tend to form very complex agglomerated structure which is easily changed when subjected to shear deformation. And the breakdown of agglomerated particles due to shear usually leads to the change of electrical conductivity of the composite. In this study, the effect of particle size and dispersion state of filler on the electrical conductivity of the composites are investigated to offer the selection criteria of conductive filler by measuring the rheological properties of uncured composites and the electrical conductivity of the cured composites. It was found that the type of metal filler systematically affected the rheological property, the susceptibility to shear and the degree of change of electrical conductivity of the composite. The effect of shear on the properties is more conspicuous in the composites containing large particle, indicating that both rheological and electrical properties can be improved by controlling the dispersion state at a given filler content.
Self-photoinitiating acrylate (SPIA) which can undergo self-initiation under UV irradiation was synthesized by a Michael addition in the presence of a base catalyst. The SPIA polymerizations were investigated by photo-differential scanning calorimeter (photo-DSC) and surface physical properties such as pendulum hardness and pencil hardness. The results showed that the SPIA can cure upon UV irradiation by itself without a photoinitiator. But we found out that both the curing rate and the conversion were too low for the self-curing reaction of SPIA. In order to improve the SPIA curing properties, we introduced the SPIA/cationic hybrid system and observed the effects of the addition of commercial free radical type monomer and photoinitiator on the curing behaviors. SPIA/cationic hybrid system was the best suitable to improve the SPIA curing properties. The kinetic analysis indicated that the cationic monomer and photoinitiator apparently accelerated the cure reaction and rate of the hybrid SPIA system, mostly due to the synergistic effect of cationic monomer and photoinitiator increasing the mobility of active species and the generation of reactive species (free radical, cation) during the photopolymerization process. The physical properties showed that, unlike typical free radical system, the hybrid systems did not show oxygen inhibition effect because of cationic reaction on the coating surface.
Dong-Hwan Kim;Min-Su Jo;Jin-Hyeung Choi;Woo-Rae Cho;Kil-Hee Kim
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.1
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pp.78-85
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2023
This study evaluates the performance of reinforced concrete columns using hybrid fiber sheets for structural behavior. The purpose of this method is to improve the load-bearing capacity of the reinforced structure by impregnating a hybrid fiber sheet, which is woven by arranging aramid and glass fibers uniaxially and attached to an aged concrete structure requiring reinforcement with epoxy. In particular, not only the weight reduction of the material obtained by using a fiber lighter than the steel material, but also the low-strength, high-toughness fiber element among the fibers used delays the brittle fracture of the high-strength, low-toughness fiber element. The low-strength, high-toughness fiber element among the fibers used delays the brittle fracture of the high-strength, low-toughness fiber element, resulting in weight reduction compared to steel. The study conducted structural tests on four specimens, with the hybrid reinforcement method and failure mode as main variables. Specimen size and loading conditions were chosen to be comparable with previous studies. The structural performance of the specimen was evaluated using energy dissipation capacity and ductility. Analysis shows that excellent results can be obtained with the hybrid fiber sheet reinforcement.
Kim, Jin Myoung;Lee, Hae Young;Chun, Ingeol;Kim, Won-Tae
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.23
no.2
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pp.1-6
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2014
CPS (cyber-physical systems) which consists of connected and diverse embedded systems and physical systems are a new paradigm. Traditional systems were usually considered to be passive and dumb parts in physical systems, but with CPS, we have to take into account what are being moved or changed in the physical systems. So, as increasing the complexity of CPS, potential errors in the systems also increase. In this paper, for enhancing the reliability of CPS, we exploit an executable-model-based design methodology and propose a distributed simulation method to verify the design of CPS. For the design of the systems including discrete and continuous factors, we apply DEV&DESS formalism and simulate models in distributed simulation environments through DDS middleware. We also illustrate the applications of CPS with our modeling tool.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.5
no.1
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pp.43-47
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2010
In future mobile networks, hybrid/integrated satellite and terrestrial systems will play an important role. Most of the mobile communication systems are focused on the terrestrial systems, in this case, compatibilities between the satellite and terrestrial systems are very important for efficiency of the systems. Terrestrial systems of all the 4G mobile communication adopted the adaptive modulation and coding (AMC) schemes for efficient usage of resources, and the updating interval of resource allocation in an order of msec. However, because of the long round trip delay of satellite systems, we cannot employ the same AMC scheme specified for the terrestrial system, and thus it cannot effectively counteract to short term fadings. In the paper, we propose the method to apply AMC to mobile satellite systems. In addition, in order to effectively counteract to short term fadings, we present the simulation results of the AMC combined with an interleaver.
In this Paper, an attempt is made to establish a learning framework for robust planning and real-time execution control. Necessary definitions and concepts are clearly presented to describe real-time operational control in response to Plan disruptions. A general mathematical framework for disruption recovery is also laid out. Global disruption model is decomposed into suitable number of local disruption models. Execution Pattern is designed to capture local disruptions using decomposed-reverse neural mappings, and to further demonstrate how the decomposed-reverse mappings could be applied for solving disrubtion recovery problems. Two decomposed-reverse neural mappings, N-K-M and M-K-N are employed to produce transportation solutions in react-time. A potential extension is also discussed using the proposed mapping principle and other hybrid heuristics. Experimental results are provided to verify the proposed approach.
In the last decade, the increasing restrictions imposed on the exhaust emissions from internal combustion engines and traffic limitations have increased the development of electrical propulsion systems for automotive applications. The goal of electrical and hybrid vehicles is the reduction of global emissions, which in turn leads to a decrease in fuel resource exploitation. This paper presents a novel approach for control of Induction Motors (IM) using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to optimize the parameters of the Proportional Integral Controller (PI-Controller). The overall system is simulated under various operating conditions. The use of PSO as an optimization algorithm makes the drive robust and insensitive to load variation with faster dynamic response and higher accuracy. The system is tested under variable operating conditions. The simulation results show a positive dynamic response with fast recovery time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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