To estimate array shape with reference sources in SONAR systems, nearfield signal modeling is required for the reference sources near a towed array. Array shape estimation method based on the nearfield signal modeling generally exploits the spatial covariance matrix of the received reference sources. Among those method, nearfield eigenvector method uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue as a steering vector of the reference source. In this paper, we propose a simplified subspace fitting method based on the nearfield signal modeling with spherical wave modeling. Furthermore, we analyze performance of the array shape estimation methods based on the nearfield signal modeling for various environments. The results of the numerical experiments indicate that the simplified subspace fitting method and the nearfield eigenvector method with single reference source shows almost similar performance. Furthermore, the simplified subspace fitting method with 2 reference sources consistently estimates the shape of the array regardless of the incident angle of the reference sources, whereas the nearfield eigenvector method cannot apply for the case of 2 reference sources.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.103-103
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2021
실험실에서의 파랑생성에 흔히 사용되는 피스톤형 조파장치는 수심에 따라 유속이 동일하게 생성된다는 제약이 있어 주로 천해파의 생성에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 제약조건 없이 다양한 유속분포의 파형을 생성하는 수직 다열화된 조파장치가 개발되었다. 우선, 수심방향으로 이산화된 각 패들(paddle)의 스트로크에 대해 선형해석해가 유도되었다. 개발된 해석해는 패들의 수 및 유속분포에 따라 기존의 피스톤형 혹은 플랩형 조파장치 해석해로 근사함이 밝혀짐으로써 포괄적으로 활용될 수 있음이 확인되었다. 즉 개발된 해석해를 활용하면 선택적으로 피스톤형 및 플랩형 조파성능이 구현될 수 있다. 더불어 개발된 해석해는 다상유체의 내부파 생성에도 확정되어 적용가능함이 확인되었다. 다음으로, 개발된 조파장치를 수치적으로 구현하였다. 오픈소스 3차원 수치모형인 OpenFOAM 중, 두 개 이상의 불연속 및 비압축 유체에 대한 Navier-Stokes 방정식을 해결하는 수치 모듈을 사용하여 제안된 수직다열화된 조파장치의 성능이 평가되었다. 이때 동적격자모델(olaDyMFlow)을 결합함으로써 개발된 조파장치 움직임이 물리적 조파장치와 흡사하도록 수치적으로 구현하였다. 모의결과, 여러 개의 다열화된 패들이 층류 흐름 조건에서 심해파를 효율적으로 생성시키고, 중간수심 파랑조건에서는 제안된 조파장치가 상대적으로 덜 유리함을 확인할 수 있었다. 마지막으로 공기, 기름 및 물 등 3상의 흐름조건에서 단 두 개의 패들을 활용하여 각각 내부파 및 표면파를 생성하되었으며, 모의 결과는 해석해과 비교됨으로써 개발된 조파장치의 성능이 검증되었다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.355-367
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2007
This paper proposes a design method of the PI(Proportional-Integral)+D(Derivative) controller using self-tuning of the design variables and controller gains. The used fuzzy PI+D controller is the approximated conventional continuos time linear PI+D controller and the used fuzzification method is the fuzzy single tone and the adapted defuzzification method is the simplified tenter of gravity. Fuzzy estimation result would be calculated in the other function elements from the classified fuzzy variables and the result determined by the design variables decides the controller gains. As a result, the proposed method shows the capability of the high speed tuning and can be applied to the case of input variables with many fuzzy partitions and also can bring out the advantage to reduce the reconstruction(digital sampling reconstruction) error. Most simulation results show that this controller makes much bettor efficiency and improvement by using design variables and controller gains.
The motion data glove is a representative human-computer interaction tool that inputs human hand gestures to computers by measuring their motions. The motion data glove is essential equipment used for new computer technologiesincluding home automation, virtual reality, biometrics, motion capture. For its popular usage, this paper attempts to develop an inexpensive visual.type motion data glove that can be used without any special equipment. The proposed approach has the special feature; it can be developed as a low-cost one becauseof not using high-cost motion-sensing fibers that were used in the conventional approaches. That makes its easy production and popular use possible. This approach adopts a visual method that is obtained by improving conventional optic motion capture technology, instead of mechanical method using motion-sensing fibers. Compared to conventional visual methods, the proposed method has the following advantages and originalities Firstly, conventional visual methods use many cameras and equipments to reconstruct 3D pose with eliminating occlusions But the proposed method adopts a mono vision approachthat makes simple and low cost equipments possible. Secondly, conventional mono vision methods have difficulty in reconstructing 3D pose of occluded parts in images because they have weak points about occlusions. But the proposed approach can reconstruct occluded parts in images by using originally designed thin-bar-shaped optic indicators. Thirdly, many cases of conventional methods use nonlinear numerical computation image analysis algorithm, so they have inconvenience about their initialization and computation times. But the proposed method improves these inconveniences by using a closed-form image analysis algorithm that is obtained from original formulation. Fourthly, many cases of conventional closed-form algorithms use approximations in their formulations processes, so they have disadvantages of low accuracy and confined applications due to singularities. But the proposed method improves these disadvantages by original formulation techniques where a closed-form algorithm is derived by using exponential-form twist coordinates, instead of using approximations or local parameterizations such as Euler angels.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.15
no.11
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pp.1043-1050
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2004
In this paper, Phase noise is analyzed and a novel approach of the nonlinear approximation including second order term of phase noise is presented to analyze and quantize system performance. As results, in QPSK-OFDM system, when PLL loop bandwidth is 5.0 Hz, 1.0 kHB, 0.5 kHz respectively, there are about 0.6 dB, 1.0 dB, 1.7 dB SNR penalties at BER=10$\^$-4/ compared with system without phase noise in AWGN channel. In 16QAM modulation, there are about 1.9 dB, 3.2 dB, 6.7 dB SNR penalties at BER=10$\^$-4/ respectively. At QPSK-OFDM system, comparing the previous linear approximation method with our proposed nonlinear approximation method, there is similar BER performance at phase noise variance lower than 0.02, but certain difference occurs as variance increases more than 0.02. Furthermore, analytical BER results closely match with simulation results in the OFDM system employing QPSK and 16qAM modulation. And, BER performance of QPSK-OFDM system is considerably degraded because of the BER error floor if the phase noise variance becomes larger than 0.03.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.26
no.5
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pp.518-527
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2016
The present study considers the usage of concentrated forces to simulate real panel flutter. The concept of using concentrated forces have been validated for studying the flutter of wing structure in subsonic flow, yet its application in the supersonic region remained to be explored. Hence, a simply supported panel subjected to forces, equivalent to aerodynamic force is considered for studying supersonic panel flutter. The distributed aerodynamic forces are approximated to few concentrated forces by taking numerical integration. The aeroelastic equation is formulated using the classical small-deflection theory and the piston theory for linear panel flutter whereas for emulated panel flutter the flutter equation is derived by replacing the pressure due to aerodynamic loading with pressure from concentrated loading. Finally, flutter frequency, flutter dynamic pressure, and corresponding mode shape are found for emulated panel flutter and compared with linear panel flutter. Two important parameters, the number of concentrated forces and their location are discussed through numerical examples and optimization process respectively. So far, the flutter results acquired in this study are reasonable to suggest the feasibility of reproducing panel flutter using concentrated forces.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.191-194
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2005
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.13
no.4
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pp.351-358
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2002
To determine a scattering performance of a rectangular waveguide with two skewed conducting posts in approximation by the mode matching method and the generalized scattering method is presented in this paper. We determined the optimized result from effective analysis to select the adequate eigenmode number in mode matching method for the skewed two conducting posts. And we obtained the scattering performance of the junction of the waveguide to coaxial line with two skewed conducting posts by application of above method. By this result, it can be seen that the transmission performance at output port of waveguide to coaxial line is 3 ㏈ at the angle, 50°And we obtained the reflection performance to decrease linearly along the skewed angle at input port.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.10
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pp.960-965
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2011
This paper presents the mathematical derivation of a maximum likelihood(ML)-based monopulse ratio(MR) curve. The derived form is, with the linear array assumed, shown to be the function of the number of array elements and the elements' spacing. Through some simulations, the acquired form is equivalent to the expected MR curve. Furthermore, we show the form, which consists of several terms, can be simplified by one tangent function.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.2
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pp.56-64
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1998
Multi-layered perceptrons that are a nonlinear neural network model, have been widely used for various applications mainly thanks to good function approximation capability for nonlinear fuctions. However, for digital hardware implementation of the multi-layere perceptrons, the quantization scheme using "look-up tables (LUTs)" is commonly employed to handle nonlinear signmoid activation functions in the neworks, and thus requires large amount of storage to prevent unacceptable quantization errors. This paper is concerned with a new effective methodology for digital hardware implementation of multi-layered perceptrons, and proposes a "piecewise affine approximation" method in which input domain is divided into (small number of) sub-intervals and nonlinear sigmoid function is linearly approximated within each sub-interval. Using the proposed method, we develop an expression and an error backpropagation type learning algorithm for a multi-layered perceptron, and compare the performance with the quantization method through Monte Carlo simulations on XOR problems. Simulation results show that, in terms of learning convergece, the proposed method with a small number of sub-intervals significantly outperforms the quantization method with a very large storage requirement. We expect from these results that the proposed method can be utilized in digital system implementation to significantly reduce the storage requirement, quantization error, and learning time of the quantization method.quantization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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