• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.123-130
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• 2007

본 논문은 객체모델에서 표현되는 객체와 관련성을 형식명세의 상태와 오퍼레이션 도메인으로의 변환 규칙을 제시하였다. 즉 정보모델의 요소인 객체와 관련성을 형식명세 표현에서 상태영역으로 변환하였다. 동적모델의 상태, 이벤트, 행위를 오퍼레이션 영역으로 변환하였다. 비형식적인 객체모델을 형식 명세 언어로 변환하므로써 객체모델을 정형화된 방법으로 검증할 수 있다. 검증과정을 통해 소프트웨어 개말 초기단계에서 모델링 과정의 편리함과 신뢰성을 제공할 수 있다 또한 검증된 모델과 사용자 요구사항 사이의 일관성을 위해 시뮬레이션 도구를 구현하였다. 시뮬레이션 도구는 적합한 모델의 선택과 검증이 가능하도록 하므로 소프트웨어 개발비용과 노력, 개발 시간을 최소화할 수 있다.

• Steel and Composite Structures
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• 제25권2호
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• pp.231-244
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• 2017

This paper presents the structural identification of an arch dam model for the damaged, repaired and strengthened conditions under different water levels. For this aim, an arch dam-reservoir-foundation model has been constructed. Ambient vibration tests have been performed on the damaged, repaired and strengthened dam models for the empty reservoir (0 cm), 10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm, 50 cm and full reservoir (60 cm) water levels to illustrate the effects of water levels on the dynamics characteristics. Enhanced Frequency Domain Decomposition Method in the frequency domain has been used to extract the dynamic characteristics. The dynamic characteristics obtained from the damaged, repaired and strengthened dam models show that the natural frequencies and damping ratios are considerably affected from the varying water level. The maximum differences between the frequencies for the empty and full reservoir are obtained as 16%, 33%, and 25% for damaged, repaired and strengthened model respectively. Mode shapes obtained from the all models are not affected by the increasing water level. Also, after the repairing and strengthening implementations, the natural frequencies of the arch dam model increase significantly. After strengthening, between 46-92% and 43-62% recovery in the frequencies are calculated for empty and full reservoir respectively. Apparently, after strengthening implementation, the mode shapes obtained are more acceptable and distinctive compared to those for the damaged model.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.84-93
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• 2023

지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 정기총회 및 창립40주년기념 학술대회 학회본부
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• pp.534-538
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• 1987

State-space techniques are employed to derive an equivalent nonlinear recurrent time-domain model that describes the series resonant converter behavior exactly. This model is employed effectively to analyze large signal behavior by propagating the recurrent equation and matching boundary conditions through digital computation. The model is verified with a laboratory converter for a steady-state operation.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제18권1호
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• pp.58-62
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• 2018

In this study, we propose a software-defined radio-based frequency interference emulator in the space-time domain. This emulator can easily model actual interference environments because of the versatile programming capability of the universal software radio peripheral and LabVIEW. As an example of an interfering network using the contention-based multiple access scheme in the time domain, we emulate a coordinated Wi-Fi network that consists of one access point and two Wi-Fi nodes. Results show that our emulator can successfully model multiple interfering signals in the Wi-Fi network and easily adjust various space-time domain parameters.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.270-276
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• 2014

This survey paper reviews robust control problems in both frequency domain and time domain. Robust control is focused on model uncertainties such as modeling error, system parameter variations, and disturbances. Robust control design problems are discussed according to parameter uncertainty, polytopic uncertainty, and norm-bounded uncertainty. Nowadays, robust control theory is combined with various control theory such as model predictive control, adaptive control, intelligent control, and time delay control.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.431-433
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• 2018

본 논문은 광대역 음성의 음질 향상을 위해 시간 영역에서 인공대역 확장 기술을 사용하여 초광대역 음성신호를 출력하여 사용자에게 개선된 음질의 음성을 제공하는 시스템을 제안한다. 시간 영역에서 소스필터 모델에 기반하여 광대역 여기신호 및 LSP를 추출하고, 각각의 대역폭 확장 알고리즘을 적용였고, 초광대역 여기신호 및 LSP를 추론하여 초광대역 음성신호를 합성한다. 주관적인 테스트를 통해 광대역 음성신호보다 초광대역 음성신호의 음질을 더 선호하는 결과를 도출하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권3호
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• pp.305-316
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• 1994

All physical data in the real world are nonstationary signals that have the time varying statistical characteristics. Although few algorithms suitable to process the nonstationary signals have ever been suggested, these are treated the nonstationary signals under the assumption that the nonstationary signal is a piece-wise stationary signal. Recently, statistical analysis algorithms for the nonstationary signal have concentrated so much interest. In this paper, nonstationary EMG signals are mapped onto the orthogonal wavelet transform domain so that the eigenvalue spread of its autocorrelation matrix could be more smaller than that in the time domain. Then the model in the wavelet transform domain and an algorithm to estimate the model parameters are suggested. Also, an test signal generated by a white gaussian noise and the EMG signal are identified, and the algorithm performance is considered in the sense of the mean square error and the evaluation parameters.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제50권8호
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• pp.351-358
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• 2001

This paper deals with the PSS modeling of Ulchin N/P #1 as well as the generator and excitation system modeling by utilizing the recorded data from AVR step test, which has been performed by entering small voltage signal into the AVR summing point. In addition to it. two recorded results obtained from the AVR step test with PSS sunning and without PSS running have not only been compared each other on the time domain, but also they heve been analyzed with FFT analysis on the frequency domain; thus, the desirable effects of running PSS in Ulchin N/P #1 on power system have been explicitly confirmed. Finally, the derived PSS model parameters lead to good matches between simulation results and recorded data.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.844-850
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• 2016

This study pertains to the extraction of the road noise component of signals from a vehicle's interior noise via the traditional frequency domain and time domain system identification methods. For road noise extraction based on the frequency domain system identification method, the appropriate matrix inversion strategy is investigated and causal and non-causal impulse response filters are compared. Furthermore, appropriate data lengths for the frequency domain system identification method are investigated. In addition to the traditional road noise extraction methods based on frequency domain system identification, a new approach to extract road noise via the time domain system identification method based on a parametric input-output model is proposed and investigated in the present study. In this approach, instead of constructing a higher order model for the full-band road noise, input and output signals are processed in the subband domain and lower order parametric models optimal to each subband are determined. These parametric models are used to extract road noises in each subband; the full band road noise is then reconstructed from the subband road noises. This study shows that both the methods in the frequency domain and the time domain successfully extract the road noise from the vehicle's interior noise.