A parametrization for a linear system is presented to design a direct model reference adaptive pole placement controler. This parametrized model is one of the structured nonminimal models. The exponentially weighted least-squres algorithm is employed to estimate the control parameters. The direct adaptive controller has the exponential weighting properties by the proposed method of selecting the characteristic polynomials of the sensitivity function filters in connection with the reference models.
지구(地球)의 잠재자연식생분포(潛在自然植生分布)를 추정(推定)하기 위한 첫단계로서 자연식생분포(自然植生分布)와 밀접(密接)한 관계가 있는 기온(氣溫)과 강수량(降水量)에 대한 최적구면보간방법(最適球面補間方法)을 개발하기 위해, Light Climatic Dataset로 명명(命名)한 전세계에 분포(分布)된 1,060점의 측후소(測候所)의 실측자료(實測資料)를 보간용(補間用)과 검정용(檢定用)으로 무작위(無作爲) 2등분(等分)하고, 검정용(檢定用) 측후소(測候所)에 있어서 관측치(觀測値)와 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)와의 오차(誤差)를 보간방법(補間方法)과 파라메타가 틀린 조합(組合)에 대해 상호비교(相互比較)하였다. 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)는, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)으로 전점(全点), 정점(定点), 안반경(安半徑)의 3가지 방법, 거리에 대한 하중(荷重)으로 n승 반비례(反比例), 부(負)의 지수함수(指數函數)의 2가지 방법, 방위(方位)에 관한 하중(荷重)으로 타원하중법(楕圓荷重法), 각각에대해 상호조합(相互組合)하여 산출(算出)되었다. 그 결과, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)은 정반경법(定半徑法), 거리(距離)에 관한 하중식(荷重式)은 부(負)의 지수함수(指數函數), 방위(方位)에 관한 하중법(荷重法)은 타원하중법(楕圓荷重法)을 조합(組合)하는 것이 기온(氣溫)과 강수량(降水量)의 보간(補間)에 적합(適合)하였으며, 그에 관한 파라메타 값은 기온(氣溫)에 있어서 정반경(定半徑) $30^{\circ}$, -0.78의 지수함수(指數函數), 타원하중(楕圓荷重) 0.4로, 강수량(降水量)에 있어서는 각각 $35^{\circ}$, -0.53, 1.2로 나타났다.
This paper describes a calculation method of source level of a ship transient noise, which is one of the important elements for the ship detection. Aim of transient noise measurements is to evaluate of acoustic energy due to singular occurrence, which is therefore defined as non-periodic and short termed events like an attack periscope, a rudder and a torpedo door. In generally, in the case of randomly spaced impulse, the spectrum becomes a broadband random noise with no distinctive pattern. Therefore, frequency analysis is not particularly revealing for type of signal. In the paper, it is performed in time domain to analyze a transient noise. However, a source level of transient noise is required an investigation for multiple frequency band. So, in order to calculate a source level of transient noise, a design of exponential weighting function, convolution, band pass filtering, peak detection, root mean square, and parameter compensation are applied. The effectiveness of this calculation scheme is studied through computer simulations and a sea test. Furthermore, an application of the method is applied in a real case.
이 논문은 희소어레이의 최적패턴 형성을 위하여 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 자승치를 최소화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 주빔 부근의 측면롭의 효과적인 제어를 위하여 지수 함수적인 계수를 제안하였으며 그 결과 측면롭의 수준이 전체적으로 균등하게 분포되는 패턴을 얻을 수 있었다. 이 결과는 입력잡음신호가 어레이 공간상에 균등하게 입사될 때 효과적으로 사용될 수 있다.
Existing Differential GPS (DGPS) pseudorange correction (PRC) generation techniques based on a virtual reference station cannot effectively assign a weighting factor if the baseline distance between a user and a reference station is not long enough. In this study, a virtual reference station DGPS PRC generation technique was developed based on an enhanced inverse distance weighting method using an exponential function that can maximize a small baseline distance difference due to the dense arrangement of DGPS reference stations in South Korea, and its positioning performance was validated. For the performance verification, the performance of the model developed in this study (EIDW) was compared with those of typical inverse distance weighting (IDW), first- and second-order multiple linear regression analyses (Planar 1 and 2), the model of Abousalem (1996) (Ab_EXP), and the model of Kim (2013) (Kim_EXP). The model developed in the present study had a horizontal accuracy of 53 cm, and the positioning based on the second-order multiple linear regression analysis that showed the highest positioning accuracy among the existing models had a horizontal accuracy of 51 cm, indicating that they have similar levels of performance. Also, when positioning was performed using five reference stations, the horizontal accuracy of the developed model improved by 8 ~ 42% compared to those of the existing models. In particular, the bias was improved by up to 27 cm.
Active power filters (APF) can be employed for harmonic compensation in power systems. In this paper, a fuzzy based method is proposed for identification of probable APF nodes of a radial distribution system. The modified adaptive particle swarm optimization (MAPSO) technique is used for final selection of the APFs size. A combination of Fuzzy-MAPSO method is implemented to determine the optimal allocation and size of APFs. New fuzzy membership functions are formulated where the harmonic current membership is an exponential function of the nodal injecting harmonic current. Harmonic voltage membership has been formulated as a function of the node harmonic voltage. The product operator shows better performance than the AND operator because all harmonics are considered in computing membership function. For evaluating the proposed method, it has been applied to the 5-bus and 18-bus test systems, respectively, which the results appear satisfactorily. The proposed membership functions are new at the APF placement problem so that weighting factors can be changed proportional to objective function.
본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 개선된 2D QPS(Quadrature polar separable) 필터의 설계와 조직 프로세싱에 대한 응용이 논의된다. 필터의 커넬쌍은 이산 PSS에 근거한 라디얼 가중 함수와 방향각을 위한 지수 감쇄 함수의 적으로 구성되며 주파수 평면상에서 퀴드래처 극분리형이 된다. 필터는 방향각 함수를 이산 PSS에 근사화시키므로 에너지 손실면에서 최적화된다. 필터의 주파수 특성은 대역폭, 방향각, 감쇄 정수, 그리고 주파수 변이 정수와 같은 설계 명제 조건에 의존하므로 제어가 용이하다. 조직 프로세싱에 대한 필터의 응용으로 조직 영상의 생성, 방향각의 평가, 그리고 합성 조직 영상의 세그멘테이션이 고찰된다. 결과는 넓은 대역폭을 갖는 필터가 강한 방향성 조직의 생성 및 식별에 사용될 수 있다는 것과 세그멘테이션 결과도 효과적임을 보였다.
Knutsson이 QPS(quadrature polar separable) 필터를 제안한 이후 여러가지 개선된 QPS필터가 발표되고 있으며 질감 영상처리에 응용되고 있다. 이들 필터는 방향각 함수로 Kuntsson의 cosine 함수나 지수감쇠 함수를 이용하고 있으며, 라디엘웨이팅 함수로 FPSS(finite prolate spheroidal sequence)나 점근적 FPSS를 이용하고 있다. 이들 필터는 질감영상 생성이나 방향각평가, 그리고 합성된 질감영상의 영역분할면에서 다른 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 2-D QPS 필터를 위한 여러가지 커넬함수를 분석하여 그들의 특성을 고찰하며 푸리에영역내에서 국부조직의 주파수성분과 방향각을 평가한다. 그리고 이들 필터에 의한 질감 영상의 특성추출과 영역분할에 대한 응용상의 문제점에 대해서 고찰한다. 실험결과는 개선된 Knutsson 필터와 점근적 FPSS 필터함수가 합성 질감영샹의 방향각 평가와 영역분할면에서 유용하다는 것을 나타낸다.
In industries, shipping is an important issue in improving the forecasting accuracy of sales. This paper introduces a hybrid method and plural methods are compared. Focusing the equation of exponential smoothing method (ESM) that is equivalent to (1, 1) order autoregressive-moving-average (ARMA) model equation, a new method of estimating the smoothing constant in ESM had been proposed previously by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, the smoothing constant is selected arbitrarily. However, this paper utilizes the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus, theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. This method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order nonlinear function and 3rd order nonlinear function is executed to the original production data of two kinds of bread. Genetic algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and nonlinear function. For comparison, the monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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