본 논문에서는 OFDM 통신 시스템에서 발생하는 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 문제를 해결하기 위해 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 전치왜곡 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기본적으로, HPA(High Power Amplifier)치 비선형 왜곡 특성을 추정하고, HPA에 그와 반대되는 특성으로 신호를 변환하여 입력함으로써 비선형 왜곡에 대한 보상이 이루어진다. 뿐만 아니라, NLMS 알고리즘을 통하여 전치 왜곡기의 특성이 자동적으로 갱신되므로 HPA의 비선형 왜곡 특성의 변화에도 그에 맞는 정확한 보상이 이루어질 수 있다. 성능분석 결과, 제안된 NLMS 전치 왜곡기는 IBO(Input Back Off)가 $0\;\cal{dB}$일 경우, 기존의 적응성이 없는 수식적인 전치 왜곡기보다 약 $0.5\;\cal{dB}$의 SNR 손실을 보인다. 하지만 IBO가 $3\;\cal{dB}$ 이상에서 이들의 성능의 거의 같아지며, 제안된 전치 왜곡기는 HPA의 특성 변화에 적응성을 가지므로 실제 시스템에서 기존의 수식적인 전치 왜곡기보다 매우 효과적이라 할 수 있다.
강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구는 다양한 방법론으로 적용되어 활발히 연구되고 있다. 그 중에서 인공신경망을 이용하여 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 대부분의 연구들은 역전파 학습 알고리즘(back propagation algorithm: BPA), Levenberg Marquardt(LV), radial basis function(RBF)을 이용하였으며, 이들은 강한 비선형성을 나타내는 입 출력간의 관계를 나타내는데 탁월한 성능을 보이고 있는 것으로 알려져 있고, 자료들의 급격한 변화나 현저한 변화에 대한 뛰어난 적응성을 보여주고 있다. 이러한 인공신경망 이론은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출과정의 양상에 따른 분류와 그에 따른 분석을 위해 Kohonen 네트워크 이론에 의한 자기조직화 방법(self-organizing map; SOM)을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용한 결과, 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우양상을 분류 할 수 있었으며, 강우-유출간의 특성을 분석한 결과 강한 비선현성을 가지고 있는 강우-유출관계가 SOM에 의해 7개의 패턴으로 구분되었다.
본 논문의 목적은 최근에 개발 중에 있는 단일 자석검지기를 이용한 차종인식 알고리즘을 개발하고, 현장실험을 통한 현장 적용성을 검토하는 것이다. 고속도로에 설치되어 이는 자석검지기를 이용하여 자료를 수집하며 분석에 이용되는 자료는 개별차량에 대하여 자속밀도의 변화에 따른 전압 값을 Digital Data값으로 변환한 수치를 사용하였다. 그 수치를 토대로 각 차량의 점유시간을 파악하여 각 차량의 점유시간동안 파형의 특징을 추출하여 각 특징들을 기초로 하여 각 차량이 나타내는 고유의 파형을 식별하는 Template Matching 방법과 신경망기법, 그리고 이들을 상호 보완한 복합기법을 사용하였다. 검지차량에 따른 다양한 점유시간을 일정크기로 수평성분 정규화하고 이에 따른 자속속밀도의 변화에 의한 전압 값을 차종별로 샘플을 취하여 이동평균방법으로 처리를 한 후 위의 세 가지 기법을 사용하여 검지차량의 파형과 기준 파형을 비교하여 차종을 인식하는 방법으로 알고리즘을 개발하였다. 차종의 분류는 3가지 단계로 하였는데 2종분류, 3종분류, 5종분류로 접근하였다. 그리고 각각의 분류에 따라 정규화 크기 및 이동평균간격을 달리하여 적용하여 보았고 2종분류에서 인식율이 82%수준이다.
본 논문은 PEVs가 배전계통 모선에 연계되었을 때 PEVs 보급 시나리오별로 PEVs 일간 충전 패턴에 따라 배전계통 모선별 PEVs 충전 일부하곡선을 산정하여 배전계통 모선별 과부하 영향 평가를 하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 첫째 배전계통 모선별 가구 수 산출을 위한 PEVs 대수 산출, 둘째 PEVs 운행 특성을 고려한 PEVs 충전시작시간 확률밀도 함수 산출, 셋째 PEVs 보급시나리오별로 배터리 특성을 반영한 해당 모선별 PEVs 충전 일부하곡선을 산출하였다. 넷째 산출된 해당 모선별 PEVs 충전 일부하곡선과 기존 일부 하곡선을 합산하여 PEVs 보급시나리오별로 해당 모선의 과부하 영향 평가를 시행하였다. 추가로 제안된 알고리즘에 대해 배전계통 모선별 과부하 영향 평가 검증을 위해 한국 동탄 신도시의 배전계통 회선의 해당 모선(아파트, 단독주택 지역)을 대상으로 사례 검토를 실시하였다.
본 연구에서는 많은 양의 함수 계산을 요구하는 확률론적 최적화 기법을 보다 효과적으로 강구조물에 적용하여 수행하고자 한다. 다양한 과학, 응용공학 분야에서 많은 시간이 소요되는 과정을 대체하는데 효과적인 도구로 출현한 인공신경망을 최적화 과정 중 많은 수의 유한요소 해석이 요구되는 재해석 문제에 적용함으로서 유한요소법의 평형방정식의 해의 근사해를 추정하여 재해석과정을 보다 간단하고 용이하게 수행하고자 한다. 또한 이용된 인공신경망의 학습효과의 개선을 위해 유전알고리즘을 적용한다. 확률론적 구조최적화 기법으로는 진화론적 방법에 기초한 알고리즘을 사용한다. 수치 예로써 전형적인 체적(중량)문제와 실 경비함수를 목적함수로 갖는 강구조물 모형에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 타당성을 증명하였다.
파낭수조를 이용하는 수리실험에서 실험결과들 사이에 동질성 및 호환성을 유지하는 것은 매우 중요한 문제이며 이는 목적파낭을 얼마나 장시간 수조내에 유지시킬 수 있는가에 달려있다. 본고에서는 계측파랑을 목적파랑에 일치시키기 위한 순환성 제어회로를 구성하고 회로해석을 통하여 컴퓨터로 용이하게 조파기 하드웨어를 제어할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 주된 기능으로서 시간영역에서 이산적으로 적용되는 반사파 흡수필터를 포함하였다. 필터의 구현방식은 이산적 입력과 출력이 직접대응하는 방식이므로 데이타의 통계적 성격이 사전에 알려져 있지 않은 불확정적 입력데이타에 대해서도 적용이 가능하다. 예제해석을 통하여 알고리즘을 수치시험해 분 결과, 임의의 규칙 또는 불규칙 반사파 시그널에 대해서 본 제어회로의 반사파 흡수기능이 매우 탁월함을 입증하였다.
교통사고를 예방하기 위해서는 시트조정을 통해서 운전자의 시야를 확보하고, 운전자가 뒤에 오는 자동차를 알아 볼 수 있도록 룸미러의 위치를 조정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 안전하고 편리한 차량을 목표로 운전자가 차량에 앉게 되면, 자동으로 시트를 조정하여 운전자의 시야를 확보 할 수 있도록 한다. 또한 백미러를 자동 조정해서, 운전자가 안전운전에 도움이 될 수 있는 자동차 시트 자동 조정 알고리즘을 개발하였다. 특히, 교통사고 발생해서, 에어백이 작동 할 때에 본 논문에서는,승객의 몸무게에 따라서 충격완화를 위한 시트 자동조정 알고리즘을 기능을 추가하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는, 교통사고 발생 시 운전자가 위험지역을 통과할 때 위험지역임을 운전자에게 통지하여 안전한 운전이 되도록 하는 알고리즘을 개발하였으며, 유비쿼터스 환경에서 모의실험을 하였다. 모의실험 결과 지능을 이용한 교통사고 분석 방식이기존의 방식보다 25% 이상 교통사고를 줄일 수 있음을 확인하였다
In this paper, we found the usefulness of the deep belief network (DBN) in the fields of brain-computer interface (BCI), especially in relation to imagined speech. In recent years, the growth of interest in the BCI field has led to the development of a number of useful applications, such as robot control, game interfaces, exoskeleton limbs, and so on. However, while imagined speech, which could be used for communication or military purpose devices, is one of the most exciting BCI applications, there are some problems in implementing the system. In the previous paper, we already handled some of the issues of imagined speech when using the International Phonetic Alphabet (IPA), although it required complementation for multi class classification problems. In view of this point, this paper could provide a suitable solution for vowel classification for imagined speech. We used the DBN algorithm, which is known as a deep learning algorithm for multi-class vowel classification, and selected four vowel pronunciations:, /a/, /i/, /o/, /u/ from IPA. For the experiment, we obtained the required 32 channel raw electroencephalogram (EEG) data from three male subjects, and electrodes were placed on the scalp of the frontal lobe and both temporal lobes which are related to thinking and verbal function. Eigenvalues of the covariance matrix of the EEG data were used as the feature vector of each vowel. In the analysis, we provided the classification results of the back propagation artificial neural network (BP-ANN) for making a comparison with DBN. As a result, the classification results from the BP-ANN were 52.04%, and the DBN was 87.96%. This means the DBN showed 35.92% better classification results in multi class imagined speech classification. In addition, the DBN spent much less time in whole computation time. In conclusion, the DBN algorithm is efficient in BCI system implementation.
Red ginsengs are inspected manually by examining those in the dark room with back light illumination. Manual inspection is often influenced by physical condition of inspectors. Sometimes. the best grade, heaven. has some inner holes though it was inspected by a specialist. In order to resolve this problem, this study was performed to develop image processing algorithm to detect the inner holes in the x-ray image of ginseng. Because of little gray value difference between background and ginseng in the image. simple thresholding method was not appropriate. Modified watershed algorithm was used to differentiate the inner holes from background and normal ginseng body. Inner hole edge region detected by watershed algorithm consists of many number of blobs including normal portions. With line profile analysis with scanning one line at a time beginning the starting point. it shelved two peaks both ends representing extracting each blobs. in which setting threshold value as of lower peak value enabled us to obtain inner hole image. Once this procedure has to be done till the finishing point it is completing inner hole detection for one blob. Thus. conducting ail blobs by this procedure is completing inner detection of one whole ginseng. Detection results of the inner holes fer various size of red ginsengs were good even though there was small detection variation. 6.2%. according to position of x-rat tube.
The main objective of this study is to develop a dual approach for geometrically nonlinear finite element analysis of plane truss structures. The geometric nonlinearity is considered using the Total Lagrangian formulation. The nonlinear solution is obtained by introducing and minimizing an objective function subjected to displacement-type constraints. The proposed method can fully trace the whole equilibrium path of geometrically nonlinear plane truss structures not only before the limit point but also after it. No stiffness matrix is used in the main approach and the solution is acquired only based on the direct classical stress-strain formulations. As a result, produced errors caused by linearization and approximation of the main equilibrium equation will be eliminated. The suggested algorithm can predict both pre- and post-buckling behavior of the steel plane truss structures as well as any arbitrary point of equilibrium path. In addition, an equilibrium path with multiple limit points and snap-back phenomenon can be followed in this approach. To demonstrate the accuracy, efficiency and robustness of the proposed procedure, numerical results of the suggested approach are compared with theoretical solution, modified arc-length method, and those of reported in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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