본 논문에서는 고효율을 유지하며 QoS를 보장하는 새로운 구조의 다중 입출력 버퍼링 방식의 스위치와 이 스위치에서 사용되는 새로운 중재 알고리즘인 Anti-Empty 알고리즘을 제안한다. 새로운 스위치 구조는 MIQ와 MOQ를 기본으로 하여 외부회선 속도와 동일한 속도를 가지는 버퍼를 사용하는 구조로 설계되었으며 기존 방식의 단점을 제거하고 QoS를 지원하기 위해 MOQ의 동작 방법에 새로운 방식을 도입하였다. 이로서 스위치 전체의 수율과 지연 등의 성능이 고 효율의 출력 버퍼형 스위치와 동일하면서 셀 손실이 없는 QoS를 지원하는 고속 스위칭을 보장한다.
This paper presents design, fabrication, and performance evaluation of a high voltage power supply for Carbon Nano Tube-based planar light sources. The proposed power supply employs an LLC resonant half-bridge converter and a sixfold voltage-multiplying rectifier. Steady-state characteristics of the voltage-multiplying rectifier are analyzed and used to derive the input-to-output voltage conversion ratio of the power supply. The input-to-output frequency response characteristics of the LLC tank circuit are analyzed and utilized in designing a proto-type power supply which produces a 15 KV output using a 400 V input source. The high-voltage transformer is fabricated using a sectional bobbin structure with an epoxy impregnation, in order to provide sufficient insulation for high voltage operations. The performance of the proposed power supply is confirmed with stable and reliable operations at the 15 KV output from no load to nominal load conditions. The proposed power supply is well suited as an electric ballast required stable operations of Carbon Nano Tube-based planar light sources.
다부문모형(多部門模型)은 산업련관자료(産業聯關資料)를 비롯한 산업정보자료(産業情報資料)를 이용하여 장기의 구조변화를 분석 전망하고 총생산성(總生産性)과 요소가격(要素價格)의 변동에 의한 산업경쟁력(産業競爭力)의 추이를 분석하여 중기의 성장전망(成長展望)을 시산(試算)하는 연간(年間) 계량모형(計量模型)으로 25개 산업부문(産業部門)의 1,300여개(餘個)의 구조식(構造式) 정의식(定義式)으로 구성된다. 국내가격과 국제가격(國際價格)의 차이가 산업 무역구조에 영향을 미치고 국내생산과 요소가격이 산업별 요소수요(要素需要)를 결정하며 요소수요와 요소가격에 의하여 소득(所得)이 결정되고 소득과 가격이 산업별 소비지출(消費支出)을 결정한다 ; 산업별 총생산성과 상대가격(相對價格)이 투입산출계수(投入産出係數)에 영향을 미치고 투입산출계수와 상대가격이 산업별 생산비용(生産費用)을 결정하며 생산비용과 경쟁수입가격(競爭輸入價格)을 고려하여 국내가격이 결정된다 ; 생산성증가(生産性增加)와 임금상승(賃金上昇)의 산업간(産業間) 차이가 상대가격(相對價格)을 변화시키고 이로 인하여 산업(産業) 무역(貿易) 고용구조(雇傭構造)가 선진국(先進國)과 동질화(同質化)되는 지식(知識) 기술집약화(技術集約化) 과정이 전개된다.
Multimodal interfaces are recognition-based technologies that interpret and encode hand gestures, eye-gaze, movement pattern, speech, physical location and other natural human behaviors. Modality is the type of communication channel used for interaction. It also covers the way an idea is expressed or perceived, or the manner in which an action is performed. Multimodal Interfaces are the technologies that constitute multimodal interaction processes which occur consciously or unconsciously while communicating between human and computer. So input/output forms of multimodal interfaces assume different aspects from existing ones. Moreover, different people show different cognitive styles and individual preferences play a role in the selection of one input mode over another. Therefore to develop an effective design of multimodal user interfaces, input/output structure need to be formulated through the research of human cognition. This paper analyzes the characteristics of each human modality and suggests combination types of modalities, dual-coding for formulating multimodal interaction. Then it designs multimodal language and input synchronization method according to the granularity of input synchronization. To effectively guide the development of next-generation multimodal interfaces, substantially cognitive modeling will be needed to understand the temporal and semantic relations between different modalities, their joint functionality, and their overall potential for supporting computation in different forms. This paper is expected that it can show multimodal interface designers how to organize and integrate human input modalities while interacting with multimodal interfaces.
In this paper, an alternative variable structure controller is designed for the point-to-point regulation control of uncertain general linear plants so that the output of plants can be controlled from an arbitrarily given initial point to an arbitrarily given reference point in the state space. By using the error between the steady state value of the output and an arbitrarily given reference point and those integral, a transformed integral sliding surface is defined, in advance, as the surface from an initial state to an arbitrarily given reference point without the reaching phase problems. A corresponding control input is suggested to satisfy the existence condition of the sliding mode on the preselected transformed integral sliding surface against matched uncertainties and disturbances. Therefore, the output controlled by the proposed controller is completely robust and identical to that of the preselected transformed integral sliding surface. Through an example, the effectiveness of the suggested controller is verified.
In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space, (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.
As a part of the effort for improving the durability design based on a set of the deem-to-satisfy specifications, it is important and primary to quantitatively identify the environmental impact to a target reinforced concrete structure. In this work, an effort is made to quantitatively calculate the environmental affecting factor with using a fuzzy inference that it indicates the severity of environmental impact to the exposed reinforced concrete structure or member. This system is composed of input region, output region and rule base. For developing the fuzzy inference system surface chloride concentration{chloride), cyclic degree of wet and dry(CWD), relative humidity(RH) and temperature (TEMP) were selected as the input parameter to environmental affecting factor(EAF) of output parameter. The Rules in inference engine are generated from the engineering knowledge and intuition based on some international code of practises as well as various researcher's experimental data. The devised fuzzy inference system was verified comparing the inferred value with the investigation data, and proved to be validated. Thus it is anticipated that this system for quantifying EAF is certain to be considered into the starting point to develop the performance-based durability design considering the service life of structure.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.134-139
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1994
In this paper the comparison between the neural networks and traditional approaches as system identification method are considered. Two model structures of neural networks are the state space model and the input output model neural networks. The traditional methods are the AutoRegressive eXogeneous Input model and the Nonlinear AutoRegressive eXogeneous Input model. The examples considered do not represent any physical system, no a priori knowledge concerning their structure has been used in the identification process. Testing inputs for comparison are the sinusoidal, ramp and the noise ramp.
We present a state-space approach to make non-square linear systems strictly passive by using an input-dimensional parallel feedforward compensator. A necessary and sufficient condition for the existence of the parallel feedforward compensator is given by the static output feedback formulation, which enables to utilize linear matrix inequality. By modifying the structure of the compensator the additional technical assumption in the previous result [1] is removed. The effectiveness of the proposed method is illustrated by some numerical examples which can be stabilized by the proportional-derivative (PD) and proportional-derivative-integral (PID) control laws. The proposed control scheme can successfully replace the measurements of derivative terms in the control laws.
This paper presents frequency response compensation technique, and a self-oscillation circuit for capacitive microresonator with the compensation technique using programmable capacitor array, to compensate for the frequency response distorted by parasitic capacitances, and to obtain stable oscillation condition. The parasitic capacitances between the actuation input port and capacitive output port distort the frequency response of the microresonator. The distorted non-ideal frequency response can be compensated using two programmable capacitor arrays, which are connected between anti-phased actuation input port and capacitive output port. The simulation model includes the whole microresonator system, which consists of mechanical structure, transimpedance amplifier with automatic gain control, actuation driver and compensation circuit. The compensation operation and oscillation output of the system is verified with the simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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