Internet networks consisting of existing routers show the limits in efficiency of traffic managements. In order to overcome the limits, MPLS System is high speed switching technology and is not based on IP address but based on label was designed. However MPLS system being based on ATM has the difficulties of supporting Qos(Quality of Service). This paper suggested the way to consist a service-assured-network using CR-LDP protocol which was designed for guaranteeing QoS in MPLS system being based on ATM switch and using qGSMP protocol, and the way to implicitly establish LSP by implementing QoS Translation and QoS Mapping in LER System.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.268-276
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2015
A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.
Kim, Do-Yeon;Ko, Jae-Sub;Choi, Jung-Sik;Jung, Byung-Jin;Park, Ki-Tae;Choi, Jung-Hoon;Chung, Dong-Hwa
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2007.11a
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pp.313-318
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2007
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive fuzzy neural network controller and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using Adaptive-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper reposes speed control of IPMSM using Adaptive-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is a lied to IPMSM drive system controlled Adaptive-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the Adaptive-FNN and ANN controller.
Although most electricity production contributes to air pollution, the vehicle organizations and environmental agency categorizes all EVs as zero-emission vehicles because they produce no direct exhaust or emissions. Currently available EVs have a shorter range per charge than most conventional vehicles have per tank of gas. EVs manufacturers typically target a range of 160 km over on a fully charged battery. The energy efficiency and driving range of EVs varies substantially based on driving conditions and driving habits. Extreme outside temperatures tend to reduce range, because more energy must be used to heat or cool the cabin. High driving speeds reduce range because of the energy required to overcome increased drag. Compared with gradual acceleration, rapid acceleration reduces range. Additional devices significant inclines also reduces range. Based on these driving modes and climate conditions, this paper discusses the performance characteristics of EVs on energy efficiency and driving range. Test vehicles were divided by low / high-speed EVs. The difference of test vehicles are on the vehicle speed and size. Low-speed EVs is a denomination for battery EVs that are legally limited to roads with posted speed limits as high as 72 km/h depending on the particular laws, usually are built to have a top speed of 60 km/h, and have a maximum loaded weight of 1,400 kg. Each vehicle test was performed according to the driving modes and test temperature ($-25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$). It has a great influence on fuel efficiency amd driving distance according to test temperature conditions.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.10
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pp.59-68
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2009
The field oriented control of induction motors is widely used in high performance applications. However, detuning caused by parameter disturbance still limits the performance of these drives. In order to accomplish variable speed operation, conventional PI-like controllers are commonly used. These controllers provide limited good performance over a wide range of operation, even under ideal field oriented conditions. This paper is proposed high performance control of induction motor drive using multi adaptive fuzzy controller. This controller has been performed for speed control with fuzzy adaptation mechanism (FAM)-PI, current control with model reference adaptive fuzzy control(MFC) and estimation of speed using ANN. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system using FAM-PI, MFC and ANN controller. The performance of proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions using parameters of induction motor drive. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
Kim, Yong-Won;Eom, Beom-Gyu;Kang, Bu-Byoung;Lee, Hi-Sung
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.8
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pp.941-949
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2011
When a railway vehicle passes through curves & transitions, the running speed must be improved by setting limits on the maximum running speed in each section of the conventional line(Dongdaegoo-Namsunghyun) considering derailment safety. Our goal is to improve the maximum running speed of railway vehicle that passes through curves & transitions where there is a high risk of derailment. We examined the influence on the derailment safety when the railway vehicle passes through curves of actual track conditions (Dongdaegoo-Namsunghyun up and down lines). We performed the derailment safety analysis by increasing the running speed on curve radius by 5%.20% compared to existing speed under actual track conditions.
Recently, the development trend of turbomachinery is high capacity and high efficiency. Most of turbomachinery in the market are adopting ball bearings or air foil bearings. However, ball bearings have a limit for high speed product over $2.0{\times}10^6DN$(product of the inner diameter of the bearing in mm (D) and the maximum speed in rpm (N)). Air foil bearings have a limit for high axial load for high power products over 200~300 HP(horse power). Magnetic bearing is one of the solutions to overcome the limits of high speed and high axial load. Because magnetic bearings have no friction between the rotor and the bearings, they can reduce the load of the motor and make it possible to increase the rotating speed up to $5.0{\times}10^6DN$. Moreover, they can have high axial load capacity, because the axial load capacity of magnetic bearing depends on the capacity of the designed electromagnet. In this study, the radial and thrust magnetic bearings are designed to be applied to the 200 HP class turbo blower, and their performance was evaluated by the experiment. Based on the tests up to 26,400 rpm and 21,000 rpm under the no-load and load condition, respectively, it was verified that the magnetic bearings are stably support the rotor of the turbo blower.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.2
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pp.34-39
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2016
Structural behaviour of PSC box bridge, on which KTX train runs, is analysed up to 500 km/h speed considering 12 stages track irregularity and interaction between bridge and vehicle. To evaluate wheel forces and rotations of vehicle, lateral wheel forces, derail factor and offload factor calculated on the track combining the bridge and 170 m normal track are compared with existing allowed limits. Maximum longitudinal displacement and accumulated sliding distance of the brige bearings for simply supported and 2 span continuous PSC bridges are presented by each running speeds. Long-term friction tests based on EN-1337-2 are conducted between PTFE and DP-mate plates. Finally, the long-term friction tests are proposed to consider the increasing speed of next generation high-speed train.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.40-51
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2020
Much time has passed since Korea's expressway congestion-threshold speed was revised in 2011. In the meantime, various expressway environments have changed owing to improved performance of vehicles, expanded operations of transport competition (i.e., the KTX), and increased speed limits along some expressway sections. In addition, the speed that expressway users expect to travel at is also increasing. Therefore, through a survey, this study investigates expressway users' perceptions of congestion, and reviews the adjustment of the expressway speed congestion threshold by analyzing expressway traffic flow. One result of the survey confirms that the threshold speed expressway users consider to be congestion has slightly increased. Analyzing traffic and speed data through a K-means algorithm found that the threshold speed for congestion is 60 km/h. In addition, assuming the congestion threshold speed increase from 40 km/h to 50 km/h and 60 km/h, frequently congested expressway sections are identified, determining that 50 km/h is appropriate as a congestion threshold for proper expressway mobility management.
Although many efforts to stop speeding or inappropriate speed, it failed to reduce the number of speeding-related crashes. Therefore, it is important to analyze the characteristics of speeding offenders and the cause of speeding at hot spots. In this study, we investigate the level of severity in speeding by the characteristics of speeding offenders using the Ordered Logistics Regression Models(OLRM). For the analysis, we use the speeding data collected by 39 traffic enforcement cameras in city of Cheongju and other related data including the speeding ticket history of drivers during the most recent 3 years, their demographic characteristics, their own vehicles, and road environment factors. The major results of this study are as follows. Firstly, commercial fleet drivers are more likely to repeat the conviction of high-range speeding with more than 30km/h over speed limits than other drivers. Secondly, mid-range speeding are observed as 21,462 frequency which is 76.7% of total speeding frequency and occurred mostly at suburban and rural area. It concludes that contributory factors affecting the severity of speeding at signalized intersection are drivers' speeding offence history, posted speed limits, time of day, gender of driver, and location of the intersection as show by the OLRM developed in this study(McFadden R-square : 0.296).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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