The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.8
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pp.1256-1261
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2015
Along with the increase of railway catenary system operation speed to 400 km/h, there have been growing demands for good quality current collection systems that satisfy quality standards as well as criteria for safe working. Retaining uniform elasticity tension of contact wires is essential in maintaining high quality contact between pantograph and OCL (Overhead Contact Line) of current collection systems in high speed railways. Therefore, the tension of contact wire must be kept within tight tolerance limits in both working conditions and adverse weather conditions of catenary system. In accordance with these conditions, this paper presents a real time monitoring system for the tensioning device of the newly installed catenary system on the special route of Honam high speed line for 400 km/h operation. For the verification of the true value of tension of contact wires, we have developed ring-type tensioning sensors which were installed on supporting points of mast which compose the catenary system. According to the field test performed on the Honam high speed line catenary system, variation of tension was measured accurately in real-time.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.5
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pp.509-515
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2022
As the 4th industrial revolution based on ICT is progressing in the manufacturing field, interest in building smart factories that can be flexible and customized according to customer demand is increasing. To this end, it is necessary to maximize the efficiency of factory by performing an automated process in real time through a network communication between engineers and equipment to be able to link the established IT system. It is also necessary to collect and store real-time data from heterogeneous facilities and to analyze and visualize a vast amount of data to utilize necessary information. Therefore, in this study, four types of controllers such as PLC, Arduino, Raspberry Pi, and embedded system, which are generally used to build a smart factory that can connect technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and big data, are configured. This study was conducted for the development of a program that can collect and store data in real time to visualize and manage information. For communication verification by controller, data communication was implemented and verified with the data log in the program, and 3D monitoring was implemented and verified to check the process status such as planned quantity for each controller, actual quantity, production progress, operation rate, and defect rate.
State dependent Riccati equation (SDRE) control technique has been widely used in the control society. Although it solves nonlinear optimal control problems, which minimizes state error and control efforts simultaneously, it has drawbacks when it is to be applied to the real time systems in that it requires much computational efforts. So the real time system whose computational ability is limited (for example, satellites) cannot afford to use SDRE controller. To solve this problem, a hybrid controller which is based on MSDRE (Modified SDRE) and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) has been proposed by Abdelrahman et al. (2010). We propose a hybrid controller based on SDRE and ANFIS, and apply the hybrid controller to the hardware attitude simulator to perform a HIL (Hardware-In-the-Loop) simulation. Through HIL simulation, it is demonstrated that the hybrid controller satisfies the control requirement and the computation load is reduced significantly. In addition, the effects of statistical properties of the ANFIS training data to the performance of the ANFIS controller have been analyzed.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.833-838
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2009
Recently the use of the portable device like a PDA or a Smart-Phone increases to follow, Java technology that support Platform Independence on Hardware Flatform has become core Flatform in Software sphere. Especially Portable device use a KVM(Kilobyte Virtual Machine) of Java's various specification. In this paper, we design and implement Java Game Application for verification of KVM and verify on Real-Time Operating System iRTOS.
Small-scale motor-generator sets have been used in laboratories for verification of real large wind turbines whose rated power are more than 1 MW. In this paper, a result of designing a small-scale motor-generator system, which is composed of motor, gear box, flywheel, and generator, is presented in the aspect of speed response. Design objective is to make a small-scale motor-generator system have the same time constant and optimal tip speed ratio region as a real MW wind turbine. A small-scale 3.5 kW motor-generator system for emulating response of a 2 MW wind turbine is considered and designed.
This paper presents a new method for the motion detection of vehicles using hierarchical motion estimation and parallel processing. It captures the road image by using a CMOS sensor. It divides the captured image into small blocks and detects the motion of each block by using a block-matching method which is based on a hierarchical motion estimation and parallel processing for the real-time processing. The parallelism is achieved by using the pipeline and the data flow technique. The proposed method has been implemented with an embedded system. Experimental results show that the proposed method detects the motion of vehicles in real-time.
Simulation model for diffusion of oil spill is developed. The model can perform real time simulation in the case of oil spill accident in the ocean. The model consists of three dimensional ocean circulation model and model for diffusion of oil spill. Real time flow fields which are used in the calculation of advection of oil spill are obtained in the three dimensional ocean circulation model. The model for diffusion of oil spill includes the evaporation dissolution emulsification and downward diffusion. For the verification of the model it is applied to the oil spill from the accident of Sea Prince. The results shows good agreement.
A graphic processing unit (GPU) can perform the same calculation on multiple data (SIMD: single instruction multiple data) using hundreds of to thousands of special purpose processors for graphic processing. Thus, high efficiency is expected when GPU is used for the generation and correlation of satellite navigation signals, which perform generation and processing by applying the same calculation procedure to tens of millions of discrete signal samples per second. In this study, the structure of a GPU-based GNSS simulator for the generation and processing of satellite navigation signals was designed, developed, and verified. To verify the developed satellite navigation signal generator, generated signals were applied to the OEM-V3 receiver of Novatel Inc., and the measured values were examined. To verify the satellite navigation signal processor, the performance was examined by collecting and processing actual GNSS intermediate frequency signals. The results of the verification indicated that satellite navigation signals could be generated and processed in real time using two GPUs.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.471-472
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2021
본 논문에서는 안드로이드 스튜디오를 활용하여 스마트폰에서 실시간으로 식당 좌석을 확인하여 예약할 수 있도록 앱 개발을 수행하였다. 개발한 앱에서 제공하는 사용자 전용 APP 기능으로는 회원가입 및 로그인, 가게 정보 확인, 예약 설정이 있다. 또한, 실시간 좌석 정보를 제공하여 사람들이 가게가 만석일 경우 되돌아가는 불편함을 최소화하고, 원하는 시간에 예약을 손쉽게 예약할 수 있도록 하였다. 앱 사용자는 직관적인 인터페이스를 통하여 실시간으로 본인이 원하는 좌석을 예약할 수 있고, 내부적으로 데이터베이스로 회원가입 및 로그인과 식당 정보 저장 과정을 수행하도록 하였다.
The proposed system in the study aims to detect forest fires in real-time stream data received from the drone-camera. Recently, the number of wildfires has been increasing, and also the large scaled wildfires are frequent more and more. In order to prevent forest fire damage, many experiments using the drone camera and vision analysis are actively conducted, however there were many challenges, such as network speed, pre-processing, and model performance, to detect forest fires from real-time streaming data of the flying drone. Therefore, this study applied image data processing works to capture five good image frames for vision analysis from whole streaming data and then developed the object detection model based on YOLO_v2. As the result, the classification model performance of forest fire images reached upto 93% of accuracy, and the field test for the model verification detected the forest fire with about 70% accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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