• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1606-1616
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• 2004

본 논문에서는 임펄스 통신을 위한 광대역 송수신 안테나 전달 특성을 안정성이 보장된 최소위상 ARMA(Auto-Regressive Moving Average)시스템으로 모델링하여, 이로부터 수신 상관기에 적용되는 참조 신호를 발생시키는 기법에 대해 소개한다. 일반적으로 비이상적인 광대역 안테나의 사용으로부터 발생하는 확산 및 특정 주파수에서의 공진 현상으로 인하여 송신 임펄스 신호의 변형을 가져오며, 이로 인해 이상적인 안테나 사용을 가정한 참조 신호를 수신단에서 사용할 경우 코히어런트 상관 처리과정상의 이득 축소로 인해 전체 통신 시스템의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 변형된 수신 신호와 참조 신호와의 상관성을 높이기 위해 안테나 송수신 전달함수 전체 특성을 최소위상 ARMA 형태로 모델링하고, 이를 참조신호 발생을 위한 시스템으로 사용하여 일반적인 가우시안 필스 입적에 대한 출력을 수신단 상관기에 적용한다. 시물레이션을 통해 형태가 다른 다이폴 안테나에 대해 ARMA 모델링 기법을 통해 얻은 참조 신호를 이용하여 임펄스 무선 통신 시스템의 성능이 향상됨을 입증한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권3호
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• pp.52-61
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• 2012

The design method for cumulative sum (CUSUM) control charts, which can be robust to autoregressive moving average (ARMA) modeling errors, has not been frequently proposed so far. This is because the CUSUM statistic involves a maximum function, which is intractable in mathematical derivations, and thus any modification on the statistic can not be favorably made. We propose residual-based robust CUSUM control charts for monitoring autocorrelated processes. In order to incorporate the effects of ARMA modeling errors into the design method, we modify parameters (reference value and decision interval) of CUSUM control charts using the approximate expected variance of residuals generated in model uncertainty, rather than directly modify the form of the CUSUM statistic. The expected variance of residuals is derived using a second-order Taylor approximation and the general form is represented using the order of ARMA models with the sample size for ARMA modeling. Based on the Monte carlo simulation, we demonstrate that the proposed method can be effectively used for statistical process control (SPC) charts, which are robust to ARMA modeling errors.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권12호
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• pp.135-141
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• 2003

For the analysis of machined surface topography and machine-tool chatter, the cutting system is considered to be a single degree of freedom system. This paper presents a modeling method of equivalent vibratory system for precision cutting in end-milling using an impact test, an Autoregressive Moving Average (ARMA) mode] and a bisection method It has been shown that the proposed modeling method provides a good identification of the cutting system. The advantages of the proposed method in comparison to the existing method are that it is very easy and accurate.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제1권1호
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• pp.63-86
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• 1991

In this paper, our concern is the artificial neural network-based patten classification, when can resolve the difficulties in the Autoregressive Moving Average(ARMA) model identification problem To effectively classify a time series into an approriate ARMA model, we adopt the Multi-layered Backpropagation Network (MLBPN) as a pattern classifier, and Extended Sample Autocorrelation Function (ESACF) as a feature extractor. To improve the classification power of MLBPN's we suggest an integrated neural network system which consists of an AR Network and many small-sized MA Networks. The output of AR Network which will gives the MA order. A step-by-step training strategy is also suggested so that the learned MLBPN's can effectively ESACF patterns contaminated by the high level of noises. The experiment with the artificially generated test data and real world data showed the promising results. Our approach, combined with a statistical parameter estimation method, will provide a way to the automation of ARMA modeling.

• 한국농공학회지
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• 제36권2호
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• pp.79-87
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• 1994

A real-time flood forecasting system(FLOFS) was developed for the real-time and predictive determination of flood discharges and stages, and to aid in flood management decisions in the Keum River Estuary Dam. The system consists of three subsystems : data subsystem, model subsystem, and user subsystem. The data subsystem controls and manages data transmitted from telemetering systems and simulated by models. The model subsystem combines various techniques for rainfall-runoff modeling, tidal-level forecasting modeling, one-dimensional unsteady flood routing, Kalman filtering, and autoregressivemovingaverage(ARMA) modeling. The user subsystem in a menu-driven and man-machine interface system.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.983-995
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• 2004

본 논문에서는 비이상적인 임펄스 통신용 광대역 송수신 안테나간의 전달함수에 포함된 확산 및 공진 특성을 보상하기 위한 사전 왜곡 필터 기법에 대해 소개한다. 일반적으로 비이상적인 광대역 안테나의 사용으로부터 발생하는 확산 및 특정 주파수에서의 공진 현상으로 인하여 송신 임펄스 신호의 변형을 가져오며, 이로 인해 이상적인 안테나 사용을 가정 한 참조 신호를 수신단에서 사용할 경우 코히어런트 상관 처리과정상의 이득 축소로 인해 전체 통신 시스템의 성능을 저하시키게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비이상적인 송수신 안테나간의 전체 전달함수 특성에서 왜곡 특성을 추출하여 이를 구현 가능한 최소위상 특성을 갖는 ARMA(Auto-Regressive Moving Average) 형태로 등가 모델링하고 안정성이 보장된 역 필터, 즉 사전 왜곡 보상 필터를 구축하여 확산 및 공진 특성을 능동적으로 보상하는 기법에 대하여 설명한다. 이와 관련하여 시뮬레이션을 통해 형태가 다른 다이폴 안테나에 대한 사전보상 필터를 송신단에 적용시 임펄스 통신 시스템의 성능이 향상됨을 입증한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제8권3호
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• pp.42-51
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• 1999

An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.

• 대한전기학회논문지
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• 제37권12호
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• pp.879-883
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• 1988

In this paper, self tuning control of interconnected systems are dealt in view point of large scale system control. The plant model is given in MIMO ARMA procss. This process is simlified as independent SISO ARMA processes having offset terma, which are considered as effects of interconnections. In each decentralized system, self tuning controller with instrumental variable method is adopted. As a result, this algorithm enables the paramter estimation to be unbiased and non-drift. This controller contains a new implicit offset rejection technique. Simulation results consider well with the analysis in case of linear interconnection.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.203-206
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• 2000

입체음향 시스템에서 모노음에 방향감을 제어하기 위한 방법으로 FIR 필터 형태의 머리전달함수( HRTF : Head-Related Transfer Function)를 사용한다. 그러나 이때 사용되는 FIR형태의 머리전달함수는 높은 차수를 가지고 있어 실시간 음상정위 처리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 FIR 형태의 머리전달함수를 ARMA 시스템 인지기법을 이용하여 저차의 IIR필터 형태로 모델링하여 실시간 데이터 처리가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 ARMA 시스템 인지기법을 이용하게 되면 주어진 고차의 FIR형태의 머리전달함수를 다양한 안정성을 갖는 IIR모델들을 얻을 수 있으며, 이들 중 적절한 스펙트럼오차를 갖는 저차의 IIR모델을 선택 할 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권2호
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• pp.85-94
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• 1994

The cutting mechanism of ultrasonic vibration machining is characterized as two phases, that is, an impact at the cutting edge and a reduction of cutting force due to non-contact interval between tool and workpiece. In this paper, in order to identify cutting dynamics of a system with ultrasonically vibrated cutting tool, an ARMA modeling is performed on experimental cutting force signals which have a dominant effect on cutting dynamics. The aim of this study is, through Dynamic Date System methodology, to find the inherent characteristics of an ultrasonic vibration cutting process by considering natural frequency and damping coefficient. Surface roughness and stability of cutting process under ultrasonic vibration are also considered