This paper presents a pitch angle controller of a grid-connected wind turbine system for extracting maximum power from wind and implements a modeling and simulation of the wind turbine system on MATLAB/Simulink. It discusses the maximum power control algorithm for the wind turbine and presents, in a graphical form, the relationship of wind turbine output, rotor speed, and power coefficient with wind speed when the wind turbine is operated under the maximum power control algorithm. The objective of pitch angle control is to extract maximum power from wind and is achieved by regulating the blade pitch angle during above-rated wind speeds in order to bypass excessive energy in the wind. Case studies demonstrate that the pitch angle control is carried out to achieve maximum power extraction during above-rated wind speeds and effectiveness of the proposed controller would be satisfactory.
There are a number of approaches to in situ remediation that are used at contaminated sites for removing contaminants from the contaminated zone without excavating the soil. These include soil flushing, dual phase extraction, and soil vapor extraction. Of these techniques, soil flushing is the focus of the investigation in this paper. The concept of using prefabricated vertical drains(PVDs) for remediation of contaminated sites with fine-grained soils is examined. The PVD system is used to shorten the drainage path or the groundwater flow and promote subsurface liquid movement expediting the soil flushing process. The use of PVDs in the current state of practice has been limited to soil improvement. The use of PVDs under vacuum conditions is investigated using sample soil consisting of silty sand.
This paper proposes a fault detection system to detect the strip rupture in six-high stand Cold Rolling Mills based on transient current signal of an electrical motor. For this work, signal smoothing technique is used to highlight precise feature between normal and fault condition. Subtracting the smoothed signal from the original signal gives the residuals that contains the information related to the normal or faulty condition. Using residual signal, discrete wavelet transform is performed and acquire the signal presenting fault feature well. Also, feature extraction and classification are executed by using PCA, KPCA and SVM. The actual data is acquired from POSCO for validating the proposed method.
This paper presents a methodology for automatic feature extraction used in a vision system of FMC (flexible Manufacturing Cell). To implement a robot vision system, it is important to make a feature database for object recognition, location, and orientation. For industrial applications, it is necessary to extract feature information from CAD database since the detail information about an object is described in CAD data. Generally, CAD description is three dimensional information but single image data from camera is two dimensional information. Because of this dimensiional difference, many problems arise. Our primary concern in this study is to convert three dimensional data into two dimensional data and to extract some features from them and store them into the feature database. Secondary concern is to construct feature selecting system that can be used for part recognition in a given set of objects.
In this paper, a visual pattern recognition system is proposed, which can recognize both a pattern and its location. This system, referred to as the expanded neocognitron, has the following capabilities: (1) A higher performance in extraction of features, and (2) A new capability for recognizing the locations of patterns. This system adopts the learning and recognizing mechanism of the neocognitron. First, the ability to classify pattern is enhanced by improving the mechanisms of feature extraction and learning algorithm. Second, the function of detecting the location of each pattern is realized by developing an architecture which does not reduce structure, i.e., the unit density is constant all the way from the input stage to the output stage.
This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.
In this paper, a binary phase extraction joiont transform correlator (BPEJTC)system is proposed as a new phase-type optical correlator in which the correlation errors and DC component are dramtically reduced and optical efficiency and correlation performance are also improved by reconstructing the joint transform power spectrum (JTPS) of the conventional joint transform correlator (JTC)system form which the autocorrelation and crosscorrelation siganls generated in each self-plane are removed, and the binary phase function is extracted from the phase value of the reconstructed JTPS. Through some computer simulation and optical experimental results, the possibility of the implementation of the real-time multi-target tracking and recognition system is also suggested.
Computer security has become a critical issue with the rapid development of business and other transaction systems over the Internet. The application of artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection systems has been increasing recently. But most research is focused on improving the classification performance of a classifier. Selecting important features from input data leads to simplification of the problem, and faster and more accurate detection rates. Thus selecting important features is an important issue in intrusion detection. Another issue in intrusion detection is that most of the intrusion detection systems are performed by off-line and it is not a suitable method for a real-time intrusion detection system. In this paper, we develop the real-time intrusion detection system, which combines an on-line feature extraction method with the Least Squares Support Vector Machine classifier. Applying the proposed system to KDD CUP 99 data, experimental results show that it has a remarkable feature extraction and classification performance compared to existing off-line intrusion detection systems.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.548-552
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2002
The necessity of a short period of software development with lower cost came out. The reason of making the component based development is that it can improve the software development , productivity maintenance , and software quality innovatively. Following these advantages of component based application development methods, we found the COM based components effective to Window platform in the satellite surveying. In this paper, we can obtain many precious engineering experiences. Software system development and maintenance will take much shorter time with higher reusability if satellite surveying system is constructed with component extraction proposed by us.
본 논문에서는 안전검증 분야로의 응용을 위하여 circular harmonic filter(CHF)와 binary phase extraction joint transform correlator(BPEJTC)에 근거한 회전불변 지문인식 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 이동 및 회전 변화에 강건하며 실시간으로 지문을 인식할 수 있는 특징을 지닌다. 실시간 구현을 위하여 회전불변 특성을 얻기 위한 복소 CHF는 실수로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 본 시스템이 회전된 지문에 대해 강건한 특성이 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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