Current distribution measurement technique based on a segmented bipolar plate (BP) has been widely adopted to visualize the distribution of current density in a polymer electrolyte membrane. However, a concern is raised how closely the current density of a segmented BP can approach that of a corresponding non-segmented membrane. Therefore, in this paper, the accuracy of the measurement technique is numerically evaluated by applying a three-dimensional, two-phase fuel cell model to a $100\;cm^2$ area fuel cell geometry in which segmented BPs and non-segmented membrane are combined together. The simulation results reveal that the errors between the current densities of the segmented BPs and non-segmented membrane indeed exist, predicting the maximum relative error of 33% near the U-turn regions of the flow-field. The numerical study further illustrates that the erroneous result originates from the BPs segmented non-symmetrically based on the flow channels that allows some currents bypassing flow channels to flow into its neighboring segment. Finally, this paper suggests the optimal way for bipolar plate segmentation that can minimize the deviation of current measured in a segmented BP from that of a corresponding membrane region.
본 논문에서는 카타디옵트릭 카메라를 사용할 때 발생하는 공간 왜곡 문제를 해결하기 위해 3차원 포물면 좌표 변환 함수와 신경회로망을 이용한 좌표 변환 및 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 포물면 거울을 이용한 카타디옵트릭 카메라는 360$^{\circ}$의 전 방향 영상을 얻을 수 있으나, 렌즈의 외형에 의해 영상이 왜곡되어 나타나는 특징을 가지고 있다. 따라서 3차원 공간상에서 왜곡 영상에서의 좌표를 실제 거리 좌표로 변환하기 위해 포물면 거울 초점과 이미지 상의 좌표를 포물면 거울 위로 투영시킨 좌표를 이용한 좌표 변환 함수를 사용한다. 이 과정에서 발생하는 오차를 BP(Back propagation) 신경망 알고리즘으로 수정한다.
SBAS는 정지 궤도 위성을 이용하여 보정 정보와 GNSS 위성의 고장 유무 등을 메시지 형태로 전송하여 GNSS 항법 사용자의 정확성과 무결성, 가용성, 연속성을 보강하는 시스템이다. SBAS가 제공하는 보정 정보는 250 bps의 통신 속도로 제공되며, 의사거리 오차, 위성 궤도 오차, 위성 시계 오차, 이온층 지연 오차 등의 다수의 메시지 수신이 필요하다. 따라서 SBAS가 적용된 초기 위치 결정에는 기존 GNSS에 비해 많은 시간이 소요되며, 수신기 동작 초기부터 SBAS 보강 항법의 활용에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 SBAS 초기 위치 결정 시간의 단축을 위한 A-SGNSS 운용 개념을 제안한다. 그리고 제안한 A-SGNSS의 효용성 검토 및 운용 시 필요한 최소 메시지 정보를 정리하였으며, 제안한 방안을 적용한 SBAS 초기 위치 결정 소요 시간을 분석 하였다.
Objectives: We investigated the safty of distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture on vital sign -BP, pulse, resperation-in adult man. Methods : We investigated on 106 healthy volunteers consisted of each 30 subjects in experiment (distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture) group and 30 subjects in control(Normal Saline) group. Study form was a randomized, placebo-controlled, double-blind clinical trial. 30 subjects in each experiment group were injected distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture, Wild Ginseng Herbal Acupuncture, Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture at $GB_{21}$(Kyonjong) and 30 subjects in control group were injected Normal Saline at $GB_{21}$ (Kyonjong). except of 2 subjects(in control group) who can't be measured and 10 subjects(6 in experiment group and 4 in control group) who move or make unforceable error during measuring. Finally each 25. subject, subject, subject in experiment group and 24 subject in control group are studied. We measured resperation by PolyG-I and BP & pulse by electric manometer on 5 times : before injection per 5 minutes during and after injection per 10 minutes during 35 minutes. The SPSS 13.0 for windows was used to analyze the data and the Student t test(between two groups) were used to verify the result. Results : 1. After distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture injection, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture , systolic BP is not significantly change in all experiment time. 2. After distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture injection, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture , diastolic BP is not significantly change in all experiment time. 3. After distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture injection, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture , pulse is not significantly change in all experiment time. 4. After distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture injection, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture , resperation is not significantly change in all experiment time. Conclusions : The results suggest that distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture in healthy adult man don't influence vital sign within normal range. This result is derived from that distilled Astragali Radix Herbal Acupuncture, Wild Ginseng Herbal Acupuncture and Rehmannia glutinosa Herbal Acupuncture in healthy adult man are safety.
전력선 통신을 위한 간단하면서 융통성이 큰 2-반송과 DS방식의 데이터 전송모뎀을 구현하고, 그 특성을 해석적으로 검토하였으며 실험을 통해 이것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 DS모뎀 출력에 극성에 따라 독립된 2개의 반송파 주파수를 할당하여 전송케 하므로서 완전한 DSSS 동작을 보장 하도록 한다. 수신단말기의 두 포락선 검파출력은 재래방식 처리 비교기에 입력되지 않고 먼저 DS 상관기에 입력시켜서 그 출력을 잡음과 비교판정 하게 된다. 이때, 역확산되어 약화된 잡음전략이 신호와 비교되기 때문에 데이터의 에러율은 현저하게 개선 된다. 이 시스템은 구성이 비교적 간단함에도 불구하고, 2400bps의 데이터를 전송 할때, 재래식의 FSK 방식에 비하여 10dB정도 더 높은 선로잡음아래에서도 에러율 10 정도를 유지할 수가 있다.
본 논문에서는 전송 속도가 9600 bps인 data modem의 복조기와 equalizer의 효과적인 구성에 대하여 연구하였으며, finite word length 효과가 equalizer 동작에 미치는 영향을 제시하였다. 복조기에는 tap수가 37개인 decimation filter를 사용해서 symbol당 곱셈 횟수를 크게 줄였는데 이때 equalizer 동작에 있어 충분한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 주파수 offset이 존재할 때 1차 반송파 위상 추적 loop와 2차 반공파 위상 추적 loop의 성능을 비교하였고, word length를 각각 8 bit, 12 bit 및 16bit로 변화시켰을 경우 equalizer 평형상태 MSE(mean square error)의 변화 및 tap 적응을 위한 최적 step see와 lap수를 제시하였다.
In this paper, soft learning techniques are used to predict the ultimate torsional capacity of Reinforced Concrete beams strengthened with Fiber Reinforced Polymer. Soft computing techniques, namely Artificial Neural Network, trained by various back propagation algorithms, and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, have been used to model and predict the torsional strength of Reinforced Concrete beams strengthened with Fiber Reinforced Polymer. The performance of each model has been evaluated by using statistical parameters such as coefficient of determination (R2), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The hybrid PSO NN model resulted in an R2 of 0.9292 with an RMSE of 5.35 for training and an R2 of 0.9328 with an RMSE of 4.57 for testing. Another model, ANN BP, produced an R2 of 0.9125 with an RMSE of 6.17 for training and an R2 of 0.8951 with an RMSE of 5.79 for testing. The results of the PSO NN model were in close agreement with the experimental values. Thus, the PSO NN model can be used to predict the ultimate torsional capacity of RC beams strengthened with FRP with greater acceptable accuracy.
In this paper, we discuss the belief propagation decoding algorithm for polar codes. The performance of Polar codes for shorter lengths is not satisfactory. Motivated by this, we propose a novel technique to improve its performance at short lengths. We showed that the probability of messages passed along the factor graph of polar codes, can be increased by multiplying the current message of nodes with their previous message. This is like a feedback path in which the present signal is updated by multiplying with its previous signal. Thus the experimental results show that performance of belief propagation polar decoder can be improved using this proposed technique. Simulation results in binary-input additive white Gaussian noise channel (BI-AWGNC) show that the proposed belief propagation polar decoder can provide significant gain of 2 dB over the original belief propagation polar decoder with code rate 0.5 and code length 128 at the bit error rate (BER) of $10^{-4}$.
To automate an excavator the control issues resulting from environmental uncertainties must be solved. In particular the interactions between the excavation tool and the excavation environment are dynamic, unstructured and complex. In addition, operating modes of an excavator depend on working conditions, which makes it difficult to derive the exact mathematical model of excavator. Even after the exact mathematical model is established, it is difficult to design of a controller because the system equations are highly nonlinear and the state variable are coupled. The objective of this study is to design a multi-layer neural network which controls the position of excavator's attachment. In this paper, a dynamic controller has been developed based on an error back-propagation(BP) neural network. Computer simulation results demonstrate such powerful characteristics of the proposed controller as adaptation to changing environment, robustness to disturbance and performance improvement with the on-line learning in the position control of excavator attachment.
In this paper, We proposed a parallel structure of the Neural Network model to nonlinear complex system. Neural Network was used as basic model which has learning ability and high tolerence level. This paper, we used Neural Network which has BP(Error Back Propagation Algorithm) model. But it sometimes has difficulty to append characteristic of input data to nonlinear system. So that, I used HCM(hard c-Means) method of clustering technique to append property of input data. Clustering Algorithms are used extensively not only to organized categorize data, but are also useful for data compression and model construction. Gas furance, a sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed model and then obtained higher accuracy than other previous medels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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