Many of the active noise control system utilize a form of the least mean square(LMS) algorithm. This paper discusses the dependence of the convergence rate on the acoustic error path in the popular algorithm which is conventional "filtered-x LMS" and introduces new algorithm "constrained filtered-x LMS". The proposed method increase the convergence region regardless of the time-delay in the acoustic error path. In the algorithms, coefficients of the controller are adapted using the residuals of constrained structure which are defined in such a way that the control process become stationary. Advantages of constrained filtered-x LMS algorithm is illustrated by convergence analysis in the mean sense.
최근 인터넷의 보급으로 교육 환경이 급변하고 있다. 사이버교육분야에서 사용되고 있는 LMS는 강의부문과 관리부문으로 구성되는데 특히 다수의 가상교육 시스템을 개발하는 경우는 컴포넌트 기반의 개발기법이 효율적이다. 본 연구에서는 컴포넌트 기반으로 LMB를 개발하는 과정에서 컴포넌트의 재사용성 측면에서 CBD가 효율적임을 입증하였다.
통신 시스템에서 LMS 알고리즘을 이용하여 설계한 적응 등화기는 구조의 간단함과 효율성에 비해 수렴 속도가 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 웨이브렛 변환 평면에서 적응 동기화를 설계하여 채널의 왜곡정도와 필터 차수의 변화에 따른 수렴 속도를 시평면 LMS 알고리즘을 이용해 설계한 등화기와 비교하였다. 시뮬레이션결과 웨이브렛 평면에서의 적응 등화기가 기존의 등화기보다 우수한 성능 향상을 보였다.
Many industrial processes that are operated by rotating machines and large air-moving fans are excellent examples to which the single channel ANC systems can be applied. In these environments, the active noise control techniques are most popular nowadays. In this paper, a modified LMS algorithm(EAC, Error Amplitude Compared) is proposed. The algorithm is a kind of variable step-size LMS-type algorithm. Computer simulations show that the proposed EAC algorithm achieves a better convergence time than a conventional VS(Variable Step-Size) algorithm, Also, this algorithm has been implemented by using and experimental duct system.
본 논문은 천리안 위성을 이용하여 운용중인 공공 테스트베드의 가용율 및 시스템 throughput 향상을 위해 포워드 링크 ACM(Adaptive Coding & Modulation) 방안에 대해 소개하고, 포워드링크에 ACM 기능을 구현하기 위한 채널 상태를 예측하기위한 알고리즘으로 기울기를 이용한 예측 기법과 LMS(Least Mean Square)를 이용한 예측 기법의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 LMS 기법을 이용한 예측기법은 99%가 3dB 이내의 예측 오차를 보였고, 기울기를 이용한 예측 기법은 99%가 4.5dB 이내의 예측 오차를 갖음을 알 수 있다.
교육은 정보를 받아들이는 가장 큰 통로의 하나라 할 수 있다. 유비쿼터스 시대를 맞이하면서 새로운 교육기술과 환경이 요구되고 이에 따른 많은 기술이 등장하고있다. 현재의 e-learning 또한 많은 요구점들을 해결하기위해 많은 변화가 이루어질 필요가있다. 본 논문서는 언제 어디서나, 어떤 내용에 관계없이 학습할수있는 유비쿼터스환경의 e-learning 모델을 위하여 기존 e-learning 모델의 한계점을 분석하고, 유비쿼터스 네트워크망과 차세대 센서기술등을 적용하여 SCORM표준안을 기반으로한 LMS에 학습콘텐츠의 변환서비스와 협력 학습서비스기능을 추가한 유비쿼터스 환경에 대응하는 LMS모델을 제안하였다. 학습형태 변환서비스는 센서 기술에 의해서 학습자의 주변상황을 감지 하거나 신체상태를 파악하여 스마트 센서로 정보화하여 학습자에게 가장 적합한 형태로 콘텐츠를 서비스해준다. Orestia SOB등의 센싱기술의 접목은 보다 원활한 협력학습 서비스를 가능케 해줄것이다.
Academic analytics guides university decision-makers to assign limited resources more effectively. Especially, diverse academic courses clustered by the usage patterns and levels on Learning Management System(LMS) help understanding instructors' pedagogical approach and the integration level of technologies. Further, the clustering results can contribute deciding proper range and levels of financial and technical supports. However, in spite of diverse analytic methodologies, clustering analysis methods often provide different results. The purpose of this study is to present implications by using three different clustering analysis including Gaussian Mixture Model, K-Means clustering, and Hierarchical clustering. As a case, we have clustered academic courses based on the usage levels and patterns of LMS in higher education using those three clustering techniques. In this study, 2,639 courses opened during 2013 fall semester in a large private university located in South Korea were analyzed with 13 observation variables that represent the characteristics of academic courses. The results of analysis show that the strengths and weakness of each clustering analysis and suggest that academic leaders and university staff should look into the usage levels and patterns of LMS with more elaborated view and take an integrated approach with different analytic methods for their strategic decision on development of LMS.
E-Learning 시스템에서 학습자의 학습 욕구와 효과를 높이기 위하여 다양한 학습 콘텐츠를 적용하고 있다. 이러한 학습 콘텐츠로는 텍스트, 동영상, 소리, 그림 등을 들 수 있다. 그러나 파일크기가 큰 멀티미디어 학습 콘텐츠는 많은 전송 서비스 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 LCMS에서 관리 및 처리되는 멀티미디어 학습 콘텐츠를 보다 빠르고 효율적으로 서비스하기 위한 LMS의 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 LMS에 스케줄러와 메시지 큐를 두었으며, 학습이 진행되는 동안 학습 콘텐츠 요구에 대한 결과정보를 LMS에 저장하였다. 학습자의 학습 콘텐츠 요구가 있을 경우 LCMS에 접속하지 않고 LMS에 저장된 학습 콘텐츠 정보를 활용함으로서 보다 빠르고 효율적인 학습 콘텐츠 지원이 가능하도록 하였다. 본 기법의 적용결과로서 학습 초기에는 기존의 기법에 비하여 학습 콘텐츠 서비스가 늦게 나타났으나 학습이 진행될수록 보다 빠른 서비스가 가능하였다.
본 논문은 ATSC(Advanced Television System Committee) 8VSB(Vestigial Side Band) 방식의 디지털 지상파 TV 시스템에서 수신 채널 등화기의 수렴속도와 MSE(Mean Square Error) 성능을 개선하기 위한 DCT HLMS DFE(Discrete Cosine Transform Hierarchical Least Mean Square Decision Feedback Equalizer) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LMS(Least Mean Square) DFE 를 계층적 구조의 서브필터로 변형함으로써 수신 데이터 상관 행렬의 고유값 범위를 줄인다. 또한, DCT와 전력추정 알고리즘을 사용하여 다중경로 수신환경에서 수신 신호의 왜곡 및 지연에 따른 입력데이터에 대한 고유값 확산을 작게 한다. 전산 모의실험 결과, 제안한 DCT HLMS DFE는 ATTC(Advanced Television Technology Center)가 제시한 디지털 지상파 TV 방송 채널 중 A, B 그리고 F 채널에서 채널 등화 이후의 심볼 에러율이 0.2일 때 기존의 LMS BFE 보다 SNR이 각각 약 3.8dB, 5dB 그리고 2dB 개선되었다.
This paper proposes an adaptive feedforward controller (AFC) based on LMS for periodic disturbance rejection in active magnetic bearing system. The proposed controller does not alter the stability and robustness of the existing AMB system. It is shown that the control delay due to the eddy current as well as runout and unbalance can be identified and compensated using the estimated displacement from the measured magnetic flux. The simulation results confirm that the proposed scheme successfully identifies and compensates for the runout, unbalance and eddy current effect, leading to a high-precision magnetic bearing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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