The principal context of this research is the approach to an artificial neural network algorithm which solves multivariable nonlinear equation systems by estimating the state of line power flow. First a dynamical neural network with feedback is used to find the minimum value of the objective function at each iteration of the state estimator algorithm. In second step a two-layer neural network structures is derived to implement all of the different matrix-vector products that arise in neural network state estimator analysis. For hardware requirements, as they relate to the total number of internal connections, the architecture developed here preserves in its structure the pronounced sparsity of power networks for which state the estimator analysis is to be carried out. A principal feature of the architecture is that the computing time overheads in solution are independent of the dimensions or structure of the equation system. It is here where the ultrahigh-speed of massively parallel computing in neural networks can offer major practical benefit.
Allehaibi, Khalid Hamid Salman;Basori, Ahmad Hoirul;Albaqami, Nasser Nammas
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.110-119
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2021
The Coronavirus or COVID-19 is contagiousness virus that infected almost every single part of the world. This pandemic forced a major country did lockdown and stay at a home policy to reduce virus spread and the number of victims. Interactions between humans and robots form a popular subject of research worldwide. In medical robotics, the primary challenge is to implement natural interactions between robots and human users. Human communication consists of dynamic processes that involve joint attention and attracting each other. Coordinated care involves sharing among agents of behaviours, events, interests, and contexts in the world from time to time. The robotics arm is an expensive and complicated system because robot simulators are widely used instead of for rehabilitation purposes in medicine. Interaction in natural ways is necessary for disabled persons to work with the robot simulator. This article proposes a low-cost rehabilitation system by building an arm gesture tracking system based on a depth camera that can capture and interpret human gestures and use them as interactive commands for a robot simulator to perform specific tasks on the 3D block. The results show that the proposed system can help patients control the rotation and movement of the 3D arm using their hands. The pilot testing with healthy subjects yielded encouraging results. They could synchronize their actions with a 3D robotic arm to perform several repetitive tasks and exerting 19920 J of energy (kg.m2.S-2). The average of consumed energy mentioned before is in medium scale. Therefore, we relate this energy with rehabilitation performance as an initial stage and can be improved further with extra repetitive exercise to speed up the recovery process.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.4
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pp.403-410
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1999
In this study, a parallel algorithm has been developed that can quickly solve the optiaml control problem of large-scale dynamic systems. The algorithm adopts the sequential quadratic programming methods and achieves domain decomposition-type parallelism in computing sensitivities for search direction computation. A silicon wafer thermal process problem has been solved using the algorithm, and a parallel efficiency of 45% has been achieved with 16 processors. Practical methods have also been investigated in this study as a way to further speed up the computation time.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.3
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pp.190-195
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2001
The advance of computer, network, and Internet technology enables the control systems to process the massive data in the distributed computing environments. To implement and maintain the software in distributed environment, the component-based methodology is widely used. This paper proposes the middleware architecture for the distributed computer control system. With the proposed middleware services, it is relatively easy to maintain compatibility between products and to implement a portable control application. To achieve the compatibility between heterogeneous systems, the proposed architecture provides the communication protocols based on the XML with lightweight event-based service.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.6
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pp.780-785
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1998
In this paper, it is shown that the conventional methods for dealing with the singularity problem of a manipulator can be generalized as a local minimization problem with differently weighted objective functions. A new damping method proposed in this article automatically determines the damping amounts for singular values, which are inversely proportional to the magnitude of the singular values. Furthermore, this can be done without explicitly computing the singular values. The proposed method can be applied to all the manipulators with revolute joints.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.2
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pp.128-131
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2009
Recently it has been shown in the literature that a biquadratic transformation can be used to deal with the pathological cases arising in the bilinear transformation. This paper concerns the computational aspect of the biquadratic transformation. Two efficient algorithms are presented to compute the transformation matrix.
Utilizing an interconnected set of neuron-like elements, the present study is to provide a method of parameter estimation for a second order linear time invariant system of self-tuning controller. The result from the proposed method is evaluated by comparing with those obtained by the recursive least square (RLS) identification algorithm and extended recursive least square (ERLS) algorithm, and it shows that, although the smoothness of system performance is still to be improved, the effectiveness of shorter computing time is demonstrated which may be of considerable value to real time computing.
A fossil power plant can be modeled by a lot of algebraic equations and differential equations. When we simulate a large, complicated fossil power plant by a computer such as workstation or PC, it takes much time until overall equations are completely calculated. Therefore, new processing systems which have high computing speed is ultimately needed to develope real-time simulators. Vital points of real-time simulators are accuracy, computing speed, and deadline observing. In this paper, we present a enhanced strategy in which we can provide powerful computing power by parallel processing of DSP processors with communication links. We designed general purpose DSP modules, and a VME interface module. Because the DSP module is designed for general purpose, we can easily expand the parallel system by just connecting new DSP modules to the system. Additionally we propose methods about downloading programs, initial data to each DSP module via VME bus, DPRAM and processing sequences about computing and updating values between DSP modules and CPU30 board when the simulator is working.
The realization of high quality robot control needs the improvement of computing speed of controller. In this paper, parallel processing method is considered for this purpose. A S/W algorithm for task scheduling is developed first, and then, an appropriate H/W structure is proposed. This scheme is applied to calculate inverse kinematics of PUMA robot. The simulation results show that the computing time when using three 8086/87's is reduced to 4.23 msec compared to 10 msec in case using one 8086/87.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.1
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pp.105-114
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2017
Because the concepts and components of computational thinking included in the Information Education Curriculum and the Software Education Guidelines are different, it has been difficult to establish computational thinking-based software education in schools. Therefore, this study, which is based on the Delphi survey results from 39 experts, we defined computational thinking as 'computing thinking' and separated the components of computational thinking into five main categories: (1) problem definition, (2) data analysis, (3) abstraction, (4) automation, and (5) generalization. In addition, we selected software areas that are strongly related to computational thinking in the KAIE's information Curriculum Standard Model and surveyed experts to decide which computing thinking components are related to the achievement criteria of the software areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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