The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.5
s.108
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pp.408-415
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2006
This paper suggests an improved system-level model of RF power amplifiers(PAs) including memory effects, and validates the suggested model by analyzing the power spectral density of the output signal with a predistortion linearizer. The original three-box(Wiener-Hammerstein) model uses input and output filters to capture RF frequency response of PAs. The adjacent spectral regrowth that occurs in three-box model can be perfectly removed by Hammerstein structure predistorter. However, the predistorter based on Hammerstein structure achieves limited performance in real PA applications due to other memory effects except RF frequency response. The spectrum of the output signal can be predicted accurately using the suggested model that changes a memoryless block in a three-box model with a memory polynomial. The proposed model accurately predicts the output spectrum density of PA with Hammerstein structure predistorter with less than 2 dB errors over ${\pm}30$ MHz adjacent channel ranges for IEEE 802.11 g WLAN signal.
Kim, Yeong Ju;Park, Jin Gwan;Heo, Yu Gyeong;Park, Sun;Yang, Hu Yeol;Jung, Min A
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.432-434
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2013
본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.
본 논문에서는 발생모델인 DNA 코딩 기법과 진화 모델인 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 링에 대한 새로운 방법을 제안한다. DNA 코딩 기법은 실제 생체 분자 (bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코드 유전자 알고리즘을 제안하며, 제안된 방법은 비선형 시스템의 퍼지 모델링에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘과 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다.
연구 I에서 수행한 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN)의 분석 결과와 제안된 능률적 학습 알고리즘들에 의거하여 이차원 비선형 함수치의 출력 모의시험과 팔의 형태에 따라 두개의 목적치를 갖는 2 자유도 머니퓨레이터의 동작지령 산출 모의시험을 행하였다. 특히 2 자유도 머니퓨레이터의 경우, 작업공간에 적절한 입력네트의 변수를 선정하고 하나의 입력공간을 공유하는 두개의 세부 소뇌모델 선형조합 신경망을 서로 연결하는 구조로써 팔의 형태와 목적 지점에 따라 네트를 선정하는 구조를 갖도록 하였다. 제안한 학습 알고리즘의 성능 및 CMLAN의 학습에 따른 효과를 학습이득에 따라 컴퓨터로 모의시험하였으며 그 결과를 분석하였다. 잘 알려진 신경망인 BACK-PROPAGATION 다층(Multi-Layer) 신경망과 함수연결 신경망(Functional Link Net)을 이용한 모의시험 결과를 비교 분석하였다. CMLAN의 학습 능률성은 학습에 소요되는 컴퓨터의 cpu시간과 학습 중의시스템의 최대 편차와 RMS 편차의 변이도 및 최종 시스템 수렴치로서 나타내었다.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.9
no.3
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pp.111-119
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2005
The objective of this study is to predict fracture movements accurately and reliably by nonlinear analysis of the response of RC shear wall or RC flange sections. Hognestad's and Vallenas's theories are used for concrete model and Ramberg-Osgood's theory is used for steel model. Non-linear analysis considering confined concrete and unconfined concrete is performed. Mander's Fiber Approach Section analysis, new strain profile considering the Gamma factor are used to this section analysis. The section analysis considering cases of precracked, uncracked, boundary warping and shear warping is performed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.10
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pp.166-174
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1998
Neural networks, having highly nonlinear dynamics by virtue of the distributed nonlinearities and the learing ability, have the potential for the adaptive prediction of nonstationary signals. This paper describes the nonlinear prediction of these signals in two ways; using a nonlinear module and the cascade combination of nonlinear and linear modules. Fully-connected recurrent neural networks (RNNs) and a conventional tapped-delay-line (TDL) filter are used as the nonlinear and linear modules respectively. The dynamic behavior of the proposed predictors is demonstrated for chaotic time series adn speech signals. For the relative comparison of prediction performance, the proposed predictors are compared with a conventional ARMA linear prediction model. Experimental results show that the neural networks based adaptive predictor ourperforms the traditional linear scheme significantly. We also find that the cascade combination predictor is well suitable for the prediction of the time series which contain large variations of signal amplitude.
Kim, Hong-Seok;Hong, Seung-Gun;Jeon, Joon-Young;Choe, Gyu-Yeong;Lee, Byoung-Kuk
Proceedings of the KIPE Conference
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2010.11a
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pp.351-353
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2010
본 논문에서는 쉽고 빠르게 정확한 리튬 이온 배터리 모델을 구현할 수 있는 방법을 제시하고 있으며, 구현된 모델을 MATLAB(R)/Simulink(R)환경에서 검증한다. 모델을 구현함에 있어서 절차를 간소화하기 위해 비선형 개방 전압은 배터리 충전 및 방전 전압의 평균으로 근사하고, 배터리 내부 비선형 파라미터는 방전 초기에 발생하는 과도응답을 측정한 이산 데이터를 곡선 접합하여 구한다. 구현된 모델을 이용하여 시뮬레이션을 하고 이를 실험 데이터와 비교해본 결과, 평균 절대오차는 기존 연구보다 0.1% 낮은 0.091%로 측정되었다. 측정된 오차의 수준은 본 논문에서 제안한 방법이 파라미터 추출에 필요한 시간을 단축하고 시뮬레이션 모델을 쉽게 구현 가능하게 함에도 불구하고 여전히 리튬 이온 배터리의 출력 특성을 정확하게 예측함을 보여준다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.5
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pp.70-75
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2014
Super-resolution near-field structure (super-RENS) read-out samples are affected by a nonlinear and noncausal channel, which results in inter-symbol interference (ISI). In this study, we investigate asymmetry or domain bloom in super-RENS in terms of equalization. Domain bloom is caused by writing process in optical recording. We assume in this work that the asymmetry symbol conversion scheme is to generate asymmetric symbols, and then a linear finite impulse response filter can model the read-out channel. For equalizing this overall nonlinear channel, the read-out signals are deconvolved with the finite impulse response filter and its output is decided based on the decision rule table that is developed from the asymmetry symbol conversion scheme. The proposed equalizer is investigated with the simulations and the real super-RENS samples in terms of raw bit error rate.
PCBs의 대기 중 농도는 고용량 PUF sampler를 이용하여 2000년부터 2002년까지 주 1회 수도권 인근지역인 경기도 안성에서 측정하였다. 본 논문은 비선형 회귀모델을 이용하여 대기 중 가스상 PCBs의 연간, 월간 사이클을 평가 하고자 한다. Clausius-Clepeyron 식을 이용한 가스상 PCBs의 기울기는 고분자로 갈수록 증가하는 경향이었다. 이는 고분자 PCBs는 저분자 PCBs에 비해 온도 의존성이 크다는 것을 의미한다. 다시 말해, 고분자 PCBs는 다른 지역에서 장거리 이송되어 오는 오염물질의 영향 보다는 지역적인 오염원(예, 토양, 수계 등)에 의해 영향을 크게 받고 있다는 것을 시사한다. Lorentzian 모델을 이용한 총 PCBs의 일별, 월별 회귀식의 결정계수($R^2$)는 각각 0.62(p<0.0001), 0.88(p<0.0001)로 나타나 유의한 결과를 보였다. 또한, 비선형 회귀식 모델을 활용하여 구한 가스상 PCBs의 일별, 월별 싸이클을 모사한 방정식도 매우 유의한 결과(p<0.0001)를 나타내었다.
Based on Maxwell-Eucken(ME) model, which is one of structural models, a new model for predicting the effective thermal conductivity of variably saturated porous materials is proposed. The new model is a linear combination of three ME models having matrix, water, and air as a continuous phase. The coefficient of the corresponding linear equation is defined by a parameter referred to as 'the continuity coefficient', which provides a relative degree of continuity of each phase. The continuity coefficient of matrix is assumed to be linearly proportional to porosity. The model can be linear or nonlinear depending on how the continuity coefficients of water and air vary with water saturation. The feasibility of the proposed model was examined by both numerical and experimental results. Both linear and nonlinear models showed a high accuracy of prediction with $R^2$ values of 0.86-0.98 and 0.88-0.99, respectively. The numerical and experimental results also showed that the continuity coefficient of matrix was linearly proportional to porosity. Therefore, the proposed prediction model can be effectively used to estimate effective thermal conductivity of unsaturated porous materials by measuring porosity, water content and mineralogical compositions of matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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