본 연구는 에너지 및 환경경제학에서 기초 데이터로 많이 활용되는 산업연관표에서 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 경우 새로운 산업연관표를 추계하는 과정을 제시하였다. 보편적으로 산업연관표 추계에 이용되는 RAS 방법은 새로운 산업연관표의 부문별 생산액, 중간투입계, 중간수요계의 정보를 반드시 필요로 하지만, 많은 경우에 부문별 중간수요계 정보를 확보하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 상황에서 부문별 중간수요계 정보를 사용하지 않고도 새로운 산업연관표를 추계할 수 있는 과정을 제시하였다. 핵심 아이디어는 분리 후 산업연관표의 많은 원소들의 값이 분리 전 산업연관표의 원소들 값과 같다는 점과 분리 후 부문들의 원소 합이 분리 전 부문의 원소 값과 같다는 점이다. 중간수요계 정보 대신에 이들 정보를 이용해서 부문 분리 후의 산업연관표에 대한 중간거래행렬이나 투입계수행렬을 추계하는 과정을 제시하였다. 소규모 시뮬레이션 결과, 본 연구가 제시한 과정은 투입계수행렬의 경우 평균 약 11.23%의 추정 오차를 가지며 이것은 중간수요계 정보를 활용하는 RAS의 11.30%의 평균 추정 오차보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 여러 선행연구들에서 추가 정보를 활용하는 것이 활용하지 않는 것보다 추정 성과를 항상 향상시키지 않는 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 방법을 현실에 적용하기 위해서는 다양한 시뮬레이션 연구가 필요하다고 판단된다.
In this paper, a quantization algorithm by which the accumulative error can be prevented is presented. In digital control systems, the quantization cannot be avoided because of the finite word length of digital computers. The error due to quantization of the computed values may be tolerable in case of directly using them. In case of using the accumulated values, the error between sum of the original values and that of the quantized values becomes larger as the number of the values to be summed increases. Such an increasing accumulative error is critical for the control of precise NC machines, robots and autonomous vehicles. To solve this problem, a quantization algorithm without the accumulative error is presented. Basically, the algorithm is based on the feedback loop by which the accumulationive of the quantization error can be prevented. The error boundness of the proposed algorithm is proven and a computer simulation is performed to show the validity of the algorithm.
본 논문은 BER 성능을 높인 LDPC 복호를 위한 새로운 SSP 알고리즘을 제안한다. 제안하는 SSP 알고리즘은 추가적인 연산 없이 곱셈 연산과 나눗셈 연산을 덧셈 연산과 뺄셈 연산으로 대체가 가능하다. 제안하는 SSP 알고리즘은 In[tanh(x)] 함수와 $tanh^{-1}[exp(x)]$ 함수를 각각의 양자화 테이블을 사용하여 단순화하기 때문에 연산 복잡도를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안하는 SSP 알고리즘은 기존의 근사화 SP 알고리즘과 비교하여 BER 성능을 $0.3\;{\sim}\;0.8\;dB$ 향상시킨 것을 보여준다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.39-49
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2013
This paper presents a method of improving the performance of a day-ahead 24-h load curve and peak load forecasting. The next-day load curve is forecasted using radial basis function (RBF) neural network models built using the best design parameters. To improve the forecasting accuracy, the load curve forecasted using the RBF network models is corrected by the weighted sum of both the error of the current prediction and the change in the errors between the current and the previous prediction. The optimal weights (called "gains" in the error correction) are identified by differential evolution. The peak load forecasted by the RBF network models is also corrected by combining the load curve outputs of the RBF models by linear addition with 24 coefficients. The optimal coefficients for reducing both the forecasting mean absolute percent error (MAPE) and the sum of errors are also identified using differential evolution. The proposed models are trained and tested using four years of hourly load data obtained from the Korea Power Exchange. Simulation results reveal satisfactory forecasts: 1.230% MAPE for daily peak load and 1.128% MAPE for daily load curve.
A convenient algorithm for optimizing wavelength selection in multiple linear regression (MLR) has been developed. MOP (MLP Optimization Program) has been developed to test all possible MLR calibration models in a given spectral range and finally find an optimal MLR model with external validation capability. MOP generates all calibration models from all possible combinations of wavelength, and simultaneously calculates SEC (Standard Error of Calibration) and SEV (Standard Error of Validation) by predicting samples in a validation data set. Finally, with determined SEC and SEV, it calculates another parameter called SAD (Sum of SEC, SEV, and Absolute Difference between SEC and SEV: sum(SEC+SEV+Abs(SEC-SEV)). SAD is an useful parameter to find an optimal calibration model without over-fitting by simultaneously evaluating SEC, SEV, and difference of error between calibration and validation. The calibration model corresponding to the smallest SAD value is chosen as an optimum because the errors in both calibration and validation are minimal as well as similar in scale. To evaluate the capability of MOP, the determination of benzene content in unleaded gasoline has been examined. MOP successfully found the optimal calibration model and showed the better calibration and independent prediction performance compared to conventional MLR calibration.
본 논문은 정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 기반의 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제한된 1비트 변환 기반의 움직임 예측 알고리즘에서는 정합 오차 기준으로 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)에서 사용되는 SAD (Sum of Absolute Differences) 대신 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 감소시켰다. 이 점을 개선하고자 이 논문에서는 제한된 1비트 변환의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였고 이는 기존의 알고리즘과 비교한 결과 PSNR (Peak Signal to Nosie Ratio) 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.
We propose a 10-GHz 2 × 2 phased-array radio frequency (RF) receiver with an 8-bit linear phase and 15-dB gain control range using 65-nm complementary metal-oxide-semiconductor technology. An 8 × 8 phased-array receiver module is implemented using 16 2 × 2 RF phased-array integrated circuits. The receiver chip has four single-to-differential low-noise amplifier and gain-controlled phase-shifter (GCPS) channels, four channel combiners, and a 50-Ω driver. Using a novel complementary bias technique in a phase-shifting core circuit and an equivalent resistance-controlled resistor-inductor-capacitor load, the GCPS based on vector-sum structure increases the phase resolution with weighting-factor controllability, enabling the vector-sum phase-shifting circuit to require a low current and small area due to its small 1.2-V supply. The 2 × 2 phased-array RF receiver chip has a power gain of 21 dB per channel and a 5.7-dB maximum single-channel noise-figure gain. The chip shows 8-bit phase states with a 2.39° root mean-square (RMS) phase error and a 0.4-dB RMS gain error with a 15-dB gain control range for a 2.5° RMS phase error over the 10 to10.5-GHz band.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권8호
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pp.1268-1274
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2009
훈련 및 시험 목적의 시뮬레이터 평가 시스템이 다양하게 적용되고 있는 상황에서 본 논문은 개인용 컴퓨터를 이용한 평가용 득점 시스템의 한 방식을 제시한다. 여기서는 기기들에 대한 피평가자의 운전 능력과 관련 지식을 100점 만점의 상대 평가 방식으로 점수를 출력하게 되고 이를 위해 PID 튜닝 시스템의 시뮬레이션 환경을 구축한 후 평가 알고리듬을 결합하였다. 먼저 시뮬레이션 프로그램을 모의 운전하는 과정에서 피평가자가 만들어내는 오류들의 적분값을 구한 후 다음 단계로 100점 만점의 점수로 변환하였으며 피평가자 그룹의 수준은 몇 가지 방식으로 적절하게 보상될 수 있도록 하였다. 설정된 한 시나리오에서 운전한 데이터를 분석한 결과 구축된 시스템이 나타내는 평가의 적절성과 유효성이 확인될 수 있었다.
본 연구에서는 뉴런이 지니는 기능 및 결합구조를 모사하여 $3{\times}3$ 배열의 기능별로 분리시킨 후 디지털회로에서 동작 중 발생할 수 있는 일시적 또는 영구적인 오류 위치를 정확히 찾아내어 복구 시키는 알고리즘을 제안한다. 결합된 세포에서 어느 특정 일부분이 문제가 발생할 경우 그 기능을 다른 세포로 분화되어 동일 기능을 수행하며 오류가 발생한 세포는 주변 세포에 의해 사멸시키는 단계를 거친다. 이런 세포가 지니는 기능 및 구조를 디지털 회로내부에 기능 블록구조로 설계하여 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 1번 블록의 4번 모듈이 오류가 발생했을 경우가로 방향에 대한 전체 모듈번호에 대한 합, 세로 방향에 대한 전체 모듈 번호 합, 대각선 방향에 대한 전체 모듈 번호의 합을 이용하여 쉽게 그 위치를 찾을 수 있었다.
대기중에 PCBs의 바이오 모니터용으로 널리 이용되고 있는 소나무잎을 채취할 때 발생하는 오차를 줄이기 위한 방법에 관하여 연구한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 새잎에서부터 3년생 잎까지 소나무잎에 농축된 ${\sum}$PCBs의 농도는 거의 일정한 율로 증가하는 바소나무잎은 대기중 PCBs의 장기간에 걸친 바이오 모니터링용으로 이용할 수 있음을 알았다. 반면,이러한 특성은 어린잎과 오래된 잎을 혼합하여 분석하거나 서로 다른 지역 간의 오염도를 비교할 때 연도가 서로 다른 잎들 중의 농도를 비교해서는 아니된다는 것을 말해준다. 2. 서로 수령이 다른 몇 그루의 나무에서 채취한 잎중 ${\sum}$PCBs의 차이는 거의 없었다. 3. 높은 나무 꼭데기에서 자라는 잎에 침착된 ${\sum}$PCBs 농도가 지상 가까이에서 자라는 나뭇잎에서 보다 낮은 농도를 보였다. 4. 다른 나뭇가지나 숲으로 가려져 있어 통풍이 원활하지 못하는 곳에서 자라는 잎은 통풍이 잘 되는 곳에서 자란 잎에 비하여 침착된 ${\sum}$PCBs의 농도거 상당히 낮은 값을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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