감성은 의사 결정, 지각 등에 직접적으로 영향을 미치며 인간의 삶에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고각성 부정 감성의 편리하고 정확한 인식에 있어서, 생체신호를 이용한 분석 알고리즘을 설계하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 보통 / 공포 감성 유발 영상을 이용하여 두 감성을 유도한 후, 생체신호 중 간단한 피부전도도 신호를 측정하였다. 측정된 피부전도도에 대해 Tonic 성분과 Phasic 성분으로 분해하고 감성 자극과 관련된 Phasic 성분을 더 상세하게 SCVSR, SCSR로 분해하여 각 성분의 주요한 특징들을 추출함으로써, 정확한 분석을 하기 위해 기존의 사용된 방법이 아닌 우수한 시간-주파수 지역화 특성을 가진 이산 웨이브렛 변환을 사용하였다. 추출된 특징들은 Phasic 성분의 최댓값, Phasic 성분의 진폭, SCVSR의 영교차율, SCSR의 영교차율이다. 분석 결과, 4가지 특징들 모두 고각성 부정 감성의 경우가 저각성 보통 감성의 경우보다 더 높은 값을 나타내고, 기존의 분석 방법보다 통계적으로 두 감정 사이의 더 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구의 결과는 피부전도도가 고각성 부정 감성 측정에 대해 유용한 지표라는 것을 확인하였으며, 향후 피부전도도를 이용한 실시간 부정 감성 평가 시스템 개발에 기여할 수 있을 것을 나타낸다.
In this paper, the input-output interconnection method of the multi-valued signal processing circuit using perfect Shuffle technique and Kronecker product is discussed. Using this method, the design method of circuit of the multi-valued Reed-Muller expansions(MRME) to be used the multi-valued signal processing on finite field GF(p**m) is presented. The proposed input-output interconnection method is shown that the matrix transform is efficient and that the module structure is easy. The circuit design of MRME on FG(p**m) is realized following as` 1) contructing the baisc gates on GF(3) by CMOS T gate, 2) designing the basic cells to be implemented the transform and inverse transform matrix of MRME using these basic gates, 3) interconnecting these cells by the input-output interconnecting method of the multivalued signal processing circuits. Also, the circuit design of the multi-valued signal processing function on GF(3\ulcorner similar to Winograd algorithm of 3x3 array of DFT (discrete fourier transform) is realized by interconnection of Perfect Shuffle technique and Kronecker product. The presented multi-valued signal processing circuits that are simple and regular for wire routing and posses the properties of concurrency and modularity are suitable for VLSI.
본 논문에서는 RCF 해석법을 싸이리스터 제어 FACTS 설비인 TCSC를 포함하는 전력계통의 미소신호안정도 해석에 적용하였다. 이산시스템에서 RCF 해석법에 기초한 고유치 감도해석 알고리즘을 제시하고 TCSC를 포함하는 전력계통에 적용하였다. 사례연구를 통해서 RCF 해석법이 TCSC의 주기적 스위칭 동작에 의해 발생하는 진동모드의 변화와 새로이 발생되는 불안정 진동모드의 정확한 해석에 매우 유용한 해석방법임을 보였다. 또한 RCF 해석법에 기초한 고유치 감도해석 방법을 사용하여 이산시스템에서 주기적 스위칭 동작에 의해 발생되는 중요 진동모드에 대한 제어기 감도계수를 정확히 구할 수 있음을 보였다. 이러한 사례연구 결과는 기존의 연속시스템에서의 상태방정식에 의한 해석결과와 크게 다른 것이며, RCF 해석법이 TCSC와 같이 주기적 스위칭 동작을 하는 설비를 포함하는 이산전력계통의 해석에 매우 유용한 방법임을 보여준다.
본 논문에서는 비선형 RF 전력 증폭기의 효율적인 다항식 기반의 이산 신호 모델링 방법을 제시하였다. 비선형 RF 증폭기의 입, 출력 신호의 샘플링 과정을 통하여 이산 비선형 모델을 추출하는 과정을 기술하고, 테일러 급수와 메모리 다항식 구조를 이용한 다항식 기반의 비선형 이산 모델에서 모델 인자인 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이의 변화에 따른 모델의 오차를 분석하였다. 다항식 기반의 비선형 모델에서 오차는 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이에 대하여 특정 값 이후부터 일반적으로 수렴하는 특성을 보인다. 이에 모델 인자값에 따른 시스템의 복잡성을 고려하는 효율적인 이산 신호 모델링 기법을 제시하였다. 모델링 효율 지수를 정의하고, 이를 활용하여 최적의 모델 인자 값을 추출하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 WiBro, WCDMA 등의 다양한 신호를 가지는 RF 전력 증폭기의 모델링에 적용하고, 제시한 방법의 효율성을 검증하였다. 제안된 기법은 빠른 속도의 모델링과 저렴한 가격의 디지털부를 사용할 수 있게 하여 차후 광대역 송신기에서의 빠른 속도와 낮은 가격의 디지털 전치 왜곡기 구성 등에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
영상처리에서 quincunx 격자를 사용하는 기법은 대표적인 비분리의 표본화 기법이다. 이 방법은 기존의 이차원 분리가능처리 기법보다 더 많은 다양한 방향성을 가지며 대역적 특성도 우수하다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 N개의 입력 신호를 M개의 변환 계수들로 확장하는 변환이다(M>N). 이차원 처리에서 이 고밀도 이산 웨이브렛 변환의 이동불변의 장점은 표준 이산 웨이브렛 변환보다 더 우수하다. 그래서 이 변환은 다른 많은 웨이브렛보다 더 유용하게 사용될 수 있지만 표본화율이 높은 단점도 존재한다. 본 논문에서는 quincunx 표본화를 사용하는 고밀도 이산 웨이브렛 변환을 제안하였다. 이 방법은 고밀도 이산 웨이브렛과 비분리 처리의 특징을 유지하고 조합하는 방법이다. 제안된 방법은 영상처리 응용분야에서 좋은 성능을 갖는다.
Conventional Fourier analysis can give only limited information about the dynamic characteristics of nonstationary signals. Instead, time-frequency analysis is widely used to investigate the nonstationary signal in detail. Several time-frequency analysis methods are compared for a typical acoustic emission burst generated during the impact between a ferrite ceramic and aluminum plate. This AE burst is inherently nonstationary and random containing many frequency contents, which leads to severe interference between cross terms in bilinear convolution type distributions. The smoothing and reassignment processes can improve the readability and resolution of the results. Spectrogram and scalogram of the AE burst are obtained and compared to get the characteristics information. Renyi entropies are computed for various bilinear time-frequency transforms to evaluate the randomness. These bilinear transforms are reassigned by using the improved algorithm in discrete computation.
In this paper, the RCF method is applied to analyze small signal stability of power systems including GTO controlled parallel FACTS equipments such as STATCOM. To apply the RCF method in power system small signal stability problems, state transition equations of generator, controllers and STATCOM are presented. In eigenvalue analysis of power systems, STATCOM is modelled as the equivalents voltage source model and the PWM switching circuit model. As a result of simulation, the RCF method is very powerful to calculate the oscillation modes exactly after the switching operations, and useful to analyze the small signal stability of power systems with periodically operated switching devices such as STATCOM.
In conventional small signal stability analysis, system is assumed to be invariant and the state space equations are used to calculate the eigenvalues of state matrix. However, when a system contains switching elements such as FACTS devices, it becomes non-continuous system. In this case, a mathematically rigorous approach to system small signal stability analysis is by means of eigenvalue analysis of the system periodic transition matrix based on discrete system analysis method. In this paper, RCF(Resistive Companion Form) method is used to analyse small signal stability of a non-continuous system including switching elements. Applying the RCF method to the differential and integral equations of power system, generator, controllers and FACTS devices including switching elements should be modeled in the form of state transition equations. From this state transition matrix eigenvalues which are mapped to unit circle can be calculated.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.344-349
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2005
In conventional small signal stability analysis, the system is assumed to be invariant and the state space equations are used to calculate the eigenvalues of the state matrix. However, when a system contains switching elements such as FACTS equipments, it becomes a non-continuous system. In this case, a mathematically rigorous approach to system small signal stability analysis is performed by means of eigenvalue analysis of the system's periodic transition matrix based on the discrete system analysis method. In this paper, the RCF (Resistive Companion Form) method is used to analyze the small signal stability of a non-continuous system including switching elements. Applying the RCF method to the differential and integral equations of the power system, generator, controllers and FACTS equipments including switching devices should be modeled in the form of state transition equations. From this state transition matrix, eigenvalues that are mapped into unit circles can be computed precisely.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis aging state of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion skewness, kurtosis) about each acoustic emission signal. Also, these coefficients are used to identify normal and fault signal of internal partial discharge in transformer. As improved method for classification use neural network. Extracted statistical parameters are input into an back-propagation neural network. The number of neurons of hidden layer are obtained through Result of Cross-Validation. The network, after training, can decide whether the test signal is early aging state, alst aging state or normal state. In quantity analysis, capability of proposed method is superior to compared that of classical method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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