IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.65-70
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2015
In this paper, we describe the world's first real-time ray-tracing chip architecture. Ray-tracing technology generates high-quality 3D graphics images better than current rasterization technology by providing four essential light effects: shadow, reflection, refraction and transmission. The real-time ray-tracing chip named RayChip includes a real-time ray-tracing graphics processing unit and an accelerating tree-building unit. An ARM Ltd. central processing unit (CPU) and other peripherals are also included to support all processes of 3D graphics applications. Using the accelerating tree-building unit named RayTree to minimize the CPU load, the chip uses a low-end CPU and decreases both silicon area and power consumption. The evaluation results with RayChip show appropriate performance to support real-time ray tracing in high-definition (HD) resolution, while the rendered images are scaled to full HD resolution. The chip also integrates the Linux operating system and the familiar OpenGL for Embedded Systems application programming interface for easy application development.
An inductive coupler, which feeds communication to the electric power transmission line, is required to establish Power Line Communication(PLC). The electro-magnetic property of magnetic core and design technology for coupler are very important to manufacture an inductive coupler for power transmission line. The magnetic core with superior electro-magnetic property was manufactured by using nanocrystalline alloy and an inductive coupler, which can operate at the maximum 2,000 A current, was designed and manufactured by establishment of current saturation, signal out winding, and electromagnetic simulation in this study. Communication speed of 14 Mbps in 600 meter communication distance of the real electric power transmission line was obtained by using the inductive coupler and application possibility of the inductive coupler for the electric power transmission line was certified.
The Numerical Weather Prediction (NWP) models provide information for weather forecasts. The highly nonlinear and complex interactions in the atmosphere are simplified in meteorological models through approximations and parameterization. Therefore, the simplifications may lead to biases and errors in model results. Although the models have improved over time, the biased outputs of these models are still a matter of concern in meteorological and hydrological studies. Thus, bias removal is an essential step prior to using outputs of atmospheric models. The main idea of statistical bias correction methods is to develop a statistical relationship between modeled and observed variables over the same historical period. The Model Output Statistics (MOS) would be desirable to better match the real time forecast data with observation records. Statistical post-processing methods relate model outputs to the observed values at the sites of interest. In this study three methods are used to remove the possible biases of the real-time outputs of the Weather Research and Forecast (WRF) model in Imjin basin (North and South Korea). The post-processing techniques include the Linear Regression (LR), Linear Scaling (LS) and Power Scaling (PS) methods. The MOS techniques used in this study include three main steps: preprocessing of the historical data in training set, development of the equations, and application of the equations for the validation set. The expected results show the accuracy improvement of the real-time forecast data before and after bias correction. The comparison of the different methods will clarify the best method for the purpose of the forecast skill enhancement in a real-time case study.
Car navigation system is a key application in geographic information system and telematics. A recent trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video has more representation power about real world than conventional map. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid directly on the video. The system integrates real-time data acquisition, conventional route finding and guidance, computer vision, and augmented reality display. We also designed visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to current location and driving circumstances. We briefly show implementation of the system.
The Improved Deterministic Truncation of Monte Carlo (iDTMC) is a powerful acceleration and variance reduction scheme in the Monte Carlo analysis. The concept of the iDTMC method and correlated sampling-based real variance estimation are briefly introduced. Moreover, the application of the iterative scheme to the correlated sampling is discussed. The iDTMC method is utilized in a 3-dimensional small modular reactor (SMR) model problem. The real variances of burnup-dependent criticality and power distribution are evaluated and compared with the ones obtained from 30 independent iDTMC calculations. The impact of the inactive cycles on the correlated sampling is also evaluated to investigate the consistency of the correlated sample scheme. In addition, numerical performances and sensitivity analysis on the real variance estimation are performed in view of the figure of merit of the iDTMC method. The numerical results show that the correlated sampling accurately estimates the real variances with high computational efficiencies.
This paper presents a technique that can obtain an optimal solution for the Security-Constrained Economic Dispatch (SCED) problems using the Interior Point Method (IPM) while taking into account of the power flow constraints. The SCED equations are formulated by using only the real power flow equations from the optimal power flow. Then an algorithm is presented that can linearize the SCED equations based on the relationships among generation real power outputs, loads, and transmission losses to obtain the optimal solutions by applying the linear programming (LP) technique. The objective function of the proposed linearization algorithm are formulated based on the fuel cost functions of the power plants. The power balance equations utilize the Incremental Transmission Loss Factor (ITLF) corresponding to the incremental generation outputs and the line constraints equations are linearized based on the Generalized Generation Distribution Factor (GGDF). Finally, the application of the Primal Interior Point Method (PIPM) for solving the optimization problem based on the proposed linearized objective function is presented. The results are compared with the Simplex Method and the promising results ard obtained.
As the power demand has increased, it is expected that the transmission system will have more complicated problems under the influence of investment reduction for overall power system. The route length per MW demand will be reduced gradually from 0.6[C-km/㎿] to 0.53 [C-km/㎿] in 2010. This comes up to a real serious problem of system planning and operation viewpoints HTS power technologies have properties to solve these complex transmission and distribution constraints, especially for metropolitan area, in the future. As the HTS technology has developed, the HTS cable technology can be the most effective alternative to solve the future expected transmission constraints as compared with other countermeasures in terms of economics, environments and system operation. This paper describes the general application methodology of developing 22.9 ㎸ HTS cable by CAST for practical distribution system, particularly, step-by-step application methodology of 22.9 ㎸ HTS cable to substitute the existing and planning 154 ㎸ cable. In this scheme, almost of the downtown 154 ㎸ substation of metropolitan city such as Seoul will be changed into 22,9 ㎸ switching station.
Antilock Brake System (ABS) is indispensable safety equipment for vehicles today. In order to develop new ABS ECU suitable for pneumatic brake system of a bus, a Hardware In-the-Loop Simulation (HILS) System was developed. In this HILS, the pneumatic brake system of a bus and antilock brake component were used as hardware. For the computer simulation, the 14-Degree of Freedom (DOF) bus dynamic model was constructed using the Matlab/Simulink software package. This model was compiled and downloaded in the simulation board, where the Power PC processor was used for real-time simulation. Additional commercial package, the ControlDesk was used to monitor the dynamic simulation results and physical signal values. This paper will focus on the procedure and results of evaluating the ECU in the HILS simulation. Two representative cases, wet basalt road and $split-{\mu}$ road, were used to simulate real road conditions. At each simulated road, the vehicle was driven and stopped under the help of the developed ECU. In each simulation, the dynamical behavior of the vehicle was monitored. After enough tests in the laboratory using HILS, the parameter-tuned ECU was equipped in a real bus, which was driven and stopped in the real test field in Korea. And finally, the experiment results of ABS equipped vehicle's dynamic behavior both in HILS test and in test fields were compared.
The introduction of smart grid, which is an innovative application of digital processing and communications to the power grid, might lead to more and more cyber threats originated from IT systems. In other words, The Energy Management System (EMS) and other communication networks interact with the power system on a real time basis, so it is important to understand the interaction between two layers to protect the power system from potential cyber threats. This paper aims to identify and clarify the cyber security risks and their interaction with the power system in Smart Grid. In this study, the optimal power flow (OPF) and Power Flow Tracing are used to assess the interaction between the EMS and the power system. Through OPF and Power Flow Tracing based analysis, the physical and economic impacts from potential cyber threats are assessed, and thereby the quantitative risks are measured in a monetary unit.
This paper presents the research on the application of the Hopfield Neural Network to the Economic Load Dispatch problem. The ELD problem has convex cost functions as the objective functions, power balance equation and real power lower/upper limits as the constraints. So we have shown that the possibility of the application of the Hopfield Neural Network to the ELD problem. Through the case study, the simulation results are very close to the numerical method and the dynamic programming method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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