There are two cases of error occurrence of STT(Smart Temperature Transmitter). One is that because of unstable reference voltage, data from A/D converter is not reliable. The other is that because of change of room temperature, this change affects conversion of A/D converter. In this paper, we show algorithms be adapted to STT for reliable conversion of A/D converter through a experiment and compensation for temperature change. In a experiment, we collect data from reference voltage and ground then calculate nominal value of these at constant temperature during A/D converter initialization or at any conversion time. Algorithm for compensation for unstable reference voltage calculates a correction factor and adapts it to compensation for malfunction of A/D converter. Algorithm for compensation for variation of room temperature is come from linearization of thermistor but is adapted to zener diode, not thermistor, therefor we have less effort for compensation for temperature and have a idea that it can be adapted to A/D converter system.
본 논문은 우리나라의 지상파 디지털 TV방식인 ATSC (Advanced Television System Committee) 8-VSB (Vestigial Sideband) 시스템의 수신부 가운데 등화부에 해당되는 DFE (Decision Feedback Equalizer)에 관한 것으로서, DFE 구조의 전반적인 개요와 블라인드 알고리즘에 대한 성능 분석결과를 서술한다. 특히, 다중경로, 도플러 천이(Doppler Shift), 건물 벽에 의한 신호의 감쇄 등의 영향으로 수신이 어려운 실내수신 환경에서의 수신 성능개선을 위해 최적화된 등화기의 구조를 제시하고, 등화기와 TCM(Trellis Coded Modulation)연동방법 및 필터계수 초기화 알고리즘 등을 구현한 후 모의 실험을 통한 성능 분석결과를 제시한다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.49-54
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2000
Conventional methods for measuring winds provide wind velocity observations over limited area and time period. The use of satellite imagery for measuring wind velocity overcomes some of these limitations by providing wide area and near condinuous coverage. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP models. GMS-5 provides full disk images at hourly intervals. At four times each day - 0500, 1100, 1700, 2300 hours UTC-a series of three images is received, separated by thirty minutes, centered at the four times. The current wind system generates winds from sets of 3 infrared(IR) images, separated by an hour, four times a day. It also produces visible(VIS) and water vapor(WV) image-based winds from half-hourly imagery four times a day. The derivation of wind from satellite imagery involves the identification of suitable cloud targets. tracking the targets on sequential images, associating a pressure height with the derived wind vector, and quality control. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2223-2242
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2019
Distance Vector-Hop (DV-Hop) algorithm is widely used in node localization. It often suffers the wormhole attack. The current researches focus on Double-Wormhole-Node-Link (DWNL) and have limited attention to Multi-Wormhole-Node-Link (MWNL). In this paper, we propose a security DV-Hop algorithm (AMLDV-Hop) to resist MWNL. Firstly, the algorithm establishes the Neighbor List (NL) in initialization phase. It uses the NL to find the suspect beacon nodes and then find the actually attacked beacon nodes by calculating the distances to other beacon nodes. The attacked beacon nodes generate and broadcast the conflict sets to distinguish the different wormhole areas. The unknown nodes take the marked beacon nodes as references and mark themselves with different numbers in the first-round marking. If the unknown nodes fail to mark themselves, they will take the marked unknown nodes as references to mark themselves in the second-round marking. The unknown nodes that still fail to be marked are semi-isolated. The results indicate that the localization error of proposed AMLDV-Hop algorithm has 112.3%, 10.2%, 41.7%, 6.9% reduction compared to the attacked DV-Hop algorithm, the Label-based DV-Hop (LBDV-Hop), the Secure Neighbor Discovery Based DV-Hop (NDDV-Hop), and the Against Wormhole DV-Hop (AWDV-Hop) algorithm.
Tak, Yoon-Oh;Bandoy, Joseph Vermont B.;Eom, Joo Beom;Kwon, Hyuk-Sang
Current Optics and Photonics
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제5권4호
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pp.362-369
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2021
Absolute position sensors are widely used in machine tools and precision measuring instruments because measurement errors are not accumulated, and position measurements can be performed without initialization. The laser speckle-based absolute position sensor, in particular, has advantages in terms of simple system configuration and high measurement accuracy. Unlike traditional absolute position sensors, it does not require an expensive physical length scale; instead, it uses a laser speckle image database to measure a moving surface position. However, there is a problem that a huge database is required to store information in all positions on the surface. Conversely, reducing the size of the database also decreases the accuracy of position measurements. Therefore, in this paper, we propose a new method to measure the surface position with high precision while reducing the size of the database. We use image stitching and approximation methods to reduce database size and speed up measurements. The absolute position error of the proposed method was about 0.27 ± 0.18 ㎛, and the average measurement time was 25 ms.
In this work, we proposed a low-complexity hybrid layered tabu-likelihood ascent search (LTLAS) algorithm for large multiple-input multiple-output (MIMO) system. The conventional layered tabu search (LTS) approach involves many partial reactive tabu searches (RTSs), and each RTS requires an initialization and searching phase. In the proposed algorithm, we restricted the upper limit of the number of RTS operations. Once RTS operations exceed the limit, RTS will be replaced by low-complexity likelihood ascent search (LAS) operations. The block-based detection approach is considered to maintain a higher signal-to-noise ratio (SNR) detection performance. An efficient precomputation technique is derived, which can suppress redundant computations. The simulation results show that the bit error rate (BER) performance of the proposed detection method is close to the conventional LTS method. The complexity analysis shows that the proposed method has significantly lower computational complexity than conventional methods. Also, the proposed method can reduce almost 50% of real operations to achieve a BER of 10-3.
본 논문에서는 다중 시계열 패턴인식 사용하여 생산장치의 상태자료부터 공정결과를 예측하여 정상 또는 비정상을 판정하는 지능형 감시시스템에 관하여 기술한다. 제안하는 감시스템은 초기화, 학습 그리고 인식의 세 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 감시대상의 생산장치가 가지는 인사들 각각의 가중치와 각 인자들이 가지는 시계열 자료 중에서 학습과 인식에 유효단계를 설정한다. 학습단계에서는 LBG알고리즘을 사용하여 이 생산장치에 의하여 생성되고 수집된 패턴들을 군집화 한다. 각 패턴은 시계열 형태의 자료와 처리 완료 후 계측기에 의하여 측정된 ACI로 구성된다. 인식단계에서는 DTW를 사용하여 실시간으로 입력된 패턴과 군집화된 패턴들 사이의 대응을 수행하여 가장 잘 정합되는 패턴을 찾는다. 다음은 이 패턴이 가지는 ACI, 차 그리고 가중치들의 조합으로 예측된 ACI 값을 산출한다. 최종적으로 예측된 ACI가 정상으로 수용할 수 있는 값 범위에 없는지 여부를 결정한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위하여 식각장치로부터 획득된 자료를 대상으로 실험하였다. 실험결과에서는 학습횟수가 증가함에 따라 예측 ACI값과 실측ACI값 사이의 오차가 현저히 감소함을 볼 수 있다
본 논문에서는 p-채널 저온 다결정 실리콘 박막 트랜지스터의 문턱전압 변동을 보상할 수 있는 새로운 OLED 화소회로를 제안하였다. 제안한 5-TFT OLED 화소회로는 4개의 스위칭 박막 트랜지스터, 1개의 OLED 구동 박막 트랜지스터 및 1개의 정전용량으로 구성되어 있다. 제안한 화소회로의 한 프레임은 초기화 구간, 문턱전압 감지 및 데이터 기입 구간, 데이터 유지 구간 및 발광 구간으로 나누어진다. SmartSpice 시뮬레이션 결과, 구동 트랜지스터의 문턱전압이 ${\pm}0.25V$ 변동 시 최대 OLED 전류의 오차율은 -4.06%이였고 구동 트랜지스터의 문턱전압이 ${\pm}0.50V$ 변동 시 최대 OLED 전류의 오차율은 9.74%였다. 따라서 제안한 5T1C 화소회로는 p-채널 다결정 실리콘 박막 트랜지스터의 문턱전압 변동에 둔감하여 균일한 OLED 전류를 공급함을 확인하였다.
Numerical simulations were carried out to understand the effect of Sea Surface Temperature (SST) spatial distribution on regional circulation. A three-dimensional non-hydrostatic atmospheric model RAMS, version 6.0, was applied to examine the impact of SST forcing on regional circulation. New Generation Sea Surface Temperature (NGSST) data were implemented to RAMS to compare the results of modeling with default SST data. Several numerical experiments have been undertaken to evaluate the effect of SST for initialization. First was the case with NGSST data (Case NG), second was the case with RAMS monthly data (Case RM) and third was the case with seasonally averaged RAMS monthly data (Case RS). Case NG showed accurate spatial distributions of SST but, the results of RM and RS were $3{\sim}4^{\circ}C$ lower than buoy observation data. By analyzing practical sea surface conditions, large difference in horizontal temperature and wind field for each run were revealed. Case RM and Case RS showed similar horizontal and vertical distributions of temperature and wind field but, Case NG estimated the intensity of sea breeze weakly and land breeze strongly. These differences were due to the difference of the temperature gradient caused by different spatial distributions of SST. Diurnal variations of temperature and wind speed for Case NG indicated great agreement with the observation data and statistics such as root mean squared error, index of agreement, regression were also better than Case RM and Case RS.
This technical note introduces the new Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6) to provide a reference for future scientific works on GloSea6. We describe the main areas of progress and improvements to the current GloSea5 in the scientific and technical aspects of all the GloSea6 components - atmosphere, land, ocean, and sea-ice models. Also, the operational architectures of GloSea6 installed on the new KMA supercomputer are presented. It includes (1) pre-processes for atmospheric and ocean initial conditions with the quasi-real-time land surface initialization system, (2) the configurations for model runs to produce sets of forecasts and hindcasts, (3) the ensemble statistical prediction system, and (4) the verification system. The changes of operational frameworks and computing systems are also reported, including Rose/Cylc - a new framework equipped with suite configurations and workflows for operationally managing and running Glosea6. In addition, we conduct the first-ever run with GloSea6 and evaluate the potential of GloSea6 compared to GloSea5 in terms of verification against reanalysis and observations, using a one-month case of June 2020. The GloSea6 yields improvements in model performance for some variables in some regions; for example, the root mean squared error of 500 hPa geopotential height over the tropics is reduced by about 52%. These experimental results show that GloSea6 is a promising system for improved seasonal forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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