• 제목/요약/키워드: Complex algorithm

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A Reliability Model of Wind Farm Considering the Complex Terrain and Cable Failure Based on Clustering Algorithm

  • Liu, Wenxia;Chen, Qi;Zhang, Yuying;Qiu, Guobing;Lin, Chenghui
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제9권6호
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    • pp.1891-1899
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    • 2014
  • A reliability model of wind farm located in mountainous land with complex terrain, which considers the cable and wind turbine (WT) failures, is proposed in this paper. Simple wake effect has been developed to be applied to the wind farm in mountainous land. The component failures in the wind farm like the cable and WT failures which contribute to the wind farm power output (WFPO) and reliability is investigated. Combing the wind speed distribution and the characteristic of wind turbine power output (WTPO), Monte Carlo simulation (MCS) is used to obtain the WFPO. Based on clustering algorithm the multi-state model of a wind farm is proposed. The accuracy of the model is analyzed and then applied to IEEE-RTS 79 for adequacy assessment.

Contextual information 을 이용한 P파 검출에 관한 연구 (Improvement of ECG P wave Detection Performance Using CIR(Contextusl Information Rule-base) Algorithm)

  • 이지연;김익근
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.235-240
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    • 1996
  • The automated ECG diagnostic systems that are odd in hospitals have low performance of P-wave detection when faced with some diseases such as conduction block. So, the purpose of this study was the improvement of detection performance in conduction block which is low in P-wave detection. The first procedure was removal of baseline drift by subtracting the median filtered signal of 0.4 second length from the original signal. Then the algorithm detected R peak and T end point and cancelled the QRS-T complex to get'p prototypes'. Next step was magnification of P prototypes with dispersion and detection of'p candidates'in the magnified signal, and then extraction of contextual information concerned with P-waves. For the last procedure, the CIR was applied to P candidates to confirm P-waves. The rule base consisted of three rules that discriminate and confirm P-waves. This algorithm was evaluated using 500 patient's raw data P-wave detection perFormance was in- creased 6.8% compared with the QRS-T complex cancellation method without application of the rule base.

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RECOGNITION ALGORITHM OF DRIED OAK MUSHROOM GRADINGS USING GRAY LEVEL IMAGES

  • Lee, C.H.;Hwang, H.
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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    • pp.773-779
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    • 1996
  • Dried oak mushroom have complex and various visual features. Grading and sorting of dried oak mushrooms has been done by the human expert. Though actions involved in human grading looked simple, a decision making underneath the simple action comes from the result of the complex neural processing of the visual image. Through processing details involved in human visual recognition has not been fully investigated yet, it might say human can recognize objects via one of three ways such as extracting specific features or just image itself without extracting those features or in a combined manner. In most cases, extracting some special quantitative features from the camera image requires complex algorithms and processing of the gray level image requires the heavy computing load. This fact can be worse especially in dealing with nonuniform, irregular and fuzzy shaped agricultural products, resulting in poor performance because of the sensitiveness to the crisp criteria or specific ules set up by algorithms. Also restriction of the real time processing often forces to use binary segmentation but in that case some important information of the object can be lost. In this paper, the neuro net based real time recognition algorithm was proposed without extracting any visual feature but using only the directly captured raw gray images. Specially formated adaptable size of grids was proposed for the network input. The compensation of illumination was also done to accomodate the variable lighting environment. The proposed grading scheme showed very successful results.

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A* 알고리즘의 최단경로 탐색 정확도 향상을 위한 역방향 적용방법에 관한 연구 (A Study on A* Algorithm Applying Reversed Direction Method for High Accuracy of the Shortest Path Searching)

  • 유영근;박용진
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.1-9
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    • 2013
  • Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.

판정궤환이 있는 복소 LMS 퍼지 적응 등화기 (Complex LMS Fuzzy Adaptive Equalizer with Decision Feedback)

  • 이상연;김재범;이기용;이충웅
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권10호
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    • pp.2579-2585
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    • 1996
  • In this paper, a complex fuzzy adaptive decision feedback equalizer(CFADFE) based on the LMS algorithm is proposed. The propoed equalizer is based on the complex fuzzy adaptive equalizer. The CFADFE isconstructed from a set of changeable complex fuzzy IF-THEN rules, where the 'IF' part of the rule is characterized by the state from a set of changealble complex fuzzy IF-THEN rules, where the 'IF' part of the rule is characterized by the state of the desision feedback. the role of decision feedback is to reduce the computational complexity. Computer simulation of the decision feedback. The role of decision feedback is to reduce the computational complexity. Computer simulation shosw that the CFADFE notonly reduces the computational complexity but also improves the performance compared with the conventional complex fuzzy adaptive equalizers. We also show that the adaptation speed is greatly improved by incorporating some linguistic information about the channel into the equalzer. It is applied to M-ary QAM digital communication system with linear and nonlinear complex channel characteristics.

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SFC 그래픽 언어로 기술된 공정제어 시스템에서 효율적인 에러관리 방법 (Efficient Error Management Method in Process Control System Described by SFC Graphical Language)

  • 전호익;우광준
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.59-66
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    • 2000
  • 최근 산업공정 시스댐이 복잡해지고 고도의 성능을 요구함에 따라 PLC의 하드혜어와 소프트웨어의 성능이 향상되었다. SFC 그래픽 언어는 순차 논리 알고리즘을 기술뿐만 아니라 인터록 제어 알고리즘과 같은 에러 관리 알고리즘을 기술하는 데에도 적합하다. 본 논문에서는 산업 공정 제어 시스템을 기술하는데 있어서 효과적으로 에러를 관리하기 위해 제한자를 이용 한 에러 관리 방법올 제안하였으며, 제안된 방법으로 필름 코탱기 제어 시스템을 구현한 결과 에러 관리가 용이하고 프로그랩 메모리의 용량을 줄일 수 있었음을 확인하였다.

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최소평균 사제곱 (LMF) 및 최소평균 제곱과 사제곱을 혼합한 형태 (LMSF)의 블라인드 등화 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Least Mean Fourth (LMF) and Least Mean Squares-Fourth (LMSF) Blind Equalization Algorithm)

  • 윤태성;변윤식
    • 한국음향학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.38-44
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    • 1997
  • 본 연구에서는 Bussgang 계열의 복소수형 LMF-Sato 및 LMSF-Sato 블라인드 등화 알고리즘을 유도한 후, 이들 알고리즘에 대한 수렴속도, 정상상태에서의 수렴특성 및 안정성을 기종의 LMS-Sato 및 LMSF-Sato 알고리즘이 LMS-Sato 알고리즘에 비해 더 나은 수렴 특성을 보여 주었다. 그러나 계수벡터의 초기 추정오차가 큰 경우 LMF-Sato 알고리즘에 비해 더 나은 수렴 특성을 보여 주었다. 그러나 계수벡터의 초기 추저오차가 큰 경우 LMF-Sato 알고리즘은 안정성이 떨어지는 특성을 보여준 반면, LMSF-Sato 알고리즘은 좋은 수렴 특성과 견실성을 고루 갖추고 있음을 보여 주었다.

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근접 에지를 이용한 개선된 스네이크 알고리즘 (An Improved Snake Algorithm Using Neighbouring Edges)

  • 장석우;온진욱;김계영
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권11호
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    • pp.866-870
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    • 2010
  • 본 논문에서는 근접 에지라는 새로운 에너지 항을 추가한 개선된 스네이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스네이크 셀 주위에 근접하는 에지가 있을 경우 이 에지와 스네이크 셀 간의 거리를 에너지로 나타내고, 이 에너지를 전체 에너지 함수에 포함시킴으로써 물체의 윤곽선 탐색을 보다 효과적으로 수행한다. 근접 에지 기반의 스네이크 알고리즘은 셀이 물체의 오목한 경계 부분으로 탐색하는 것을 가능하게 하며, 에너지 항 사이에 실험적인 가중치 조정을 거치지 않고도 복잡한 물체의 윤곽선을 강인하게 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 개선된 스네이크 알고리즘이 속도를 크게 저하시키지 않으면서 윤곽선 추출의 정확도를 보다 개선하였음을 확인할 수 있었다.

로그 전력 스펙트럼을 이용한 초음파 영상에서의 장기인식 (Organ Recognition in Ultrasound images Using Log Power Spectrum)

  • 박수진;손재곤;김남철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권9C호
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    • pp.876-883
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    • 2003
  • 본 논문에서는 초음파 영상에서 로그 전력 스펙트럼(log power spectrum)을 이용한 장기 인식 알고리듬을 제시한다. 제안한 알고리듬은 크게 특징추출과 특징분류의 두 단계로 구성된다. 특징추출에서는 이동불변의 성질을 가지는 로그 전력 스펙트럼을 이용하여 전처리를 수행한 입력 영상으로부터 장기 조직의 반향(echo of the tissue) 성분을 추출한다. 특징 분류에서는 마하라노비스(Mahalanobis) 거리를 사용하여 입력영상으로부터 추출한 특징벡터와 각 영상 부류의 평균벡터 사이의 유사도를 측정한다. 실제 초음파 영상에 대한 실험결과는 제안된 알고리듬이 전력 스펙트럼(power spectrum)과 유클리드(Euclid) 거리를 이용한 인식 알고리듬보다 최대 30% 향상된 인식률을, 또 가중 큐프런시(weighted quefrency) 복소 켑스트럼(complex cepstrum)을 이용한 알고리듬보다 10∼40% 향상된 인식률을 보여준다.