본 논문은 CIMS에서 적응되는 ARMA 공정제어의 새로운 3단계절차를 제안한다. 첫번째 단계는 다변량 ARMA모델을 식별하여 모수를 추정하고, white noise로 진단된 잔차 series에 대하여 다변량 제어통계량(즉, 다변량 Hotelling T$^2$통계량, 다변량 CUSUM, 다변량 EWHA 통계량, 다변량 MA 통계량)등을 계산한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 8가지 다변량 제어통계량을 상호비교하여 이상점을 발견한다.
In this paper, our concern is the artificial neural network-based patten classification, when can resolve the difficulties in the Autoregressive Moving Average(ARMA) model identification problem To effectively classify a time series into an approriate ARMA model, we adopt the Multi-layered Backpropagation Network (MLBPN) as a pattern classifier, and Extended Sample Autocorrelation Function (ESACF) as a feature extractor. To improve the classification power of MLBPN's we suggest an integrated neural network system which consists of an AR Network and many small-sized MA Networks. The output of AR Network which will gives the MA order. A step-by-step training strategy is also suggested so that the learned MLBPN's can effectively ESACF patterns contaminated by the high level of noises. The experiment with the artificially generated test data and real world data showed the promising results. Our approach, combined with a statistical parameter estimation method, will provide a way to the automation of ARMA modeling.
본 논문에서는 분산증폭기 구조를 기반으로 한 아날로그 FIR 필터 구조를 제안하고 그 특성을 분석한다. 또한, 디지털 필터 설계 기술을 이용한 간단한 아날로그 FIR 필터 설계 방법을 제시한다. 제안된 아날로그 FIR 필터는 이동평균필터와 콤필터 형태로 그 회로 구조안에 곱셈기를 포함하지 않기 때문에 multi-GHz 의 높은 주파수 대역에서도 동작 가능하게 하며, RF 시스템에서 필터와 증폭기를 결합한 형태의 응용이 가능하도록 한 구조이다. 제안된 아날로그 FIR 필터는 표준 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정 기술을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고 그 결과를 MATLAB으로 모델링하여 얻은 디지털 필터의 결과와 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 아날로그 FIR 필터는 디지털 필터와 의 시뮬레이션 결과에 잘 부합하였다.
The research developes short-run standardized control charts(SSCC) and short-run acceptance control charts(SACC) under the various demand patterns. The demand patterns considered in this paper are three types such as high-variety and repetitive low-volume pattern, extremely-high-variety and nonrepetitive low-volume pattern, and high-variety and extremely-low-volume pattern. The short-run standardized control charts developed by extending the long-run ${\bar{x}}$-R, ${\bar{x}}$-s and I-MR charts have strengths for practioners to understand and use easily. Moreover, the short-range acceptance control charts developed in the study can be efficiently used through combining the functions of the inspection and control chart. The weighting schemes such as Shewhart, moving average (MA) and exponentially weighted moving average (EWMA) can be considered by the reliability of data sets. The two types according to the use of control chart are presented in the short-range standardized charts and acceptance control charts. Finally, process capability index(PCI) and process performance index(PPI) classified by the demand patterns are presented.
Since 1990s, many literatures have shown that connectionist models, such as back propagation, recurrent network, and RBF (Radial Basis Function) outperform the traditional models, MA (Moving Average), AR (Auto Regressive), and ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) in time series prediction. Neural based approaches to time series prediction require the enough length of historical measurements to generate the enough number of training patterns. The more training patterns, the better the generalization of MLP is. The researches about the schemes of generating artificial training patterns and adding to the original ones have been progressed and gave me the motivation of developing VTG schemes in 1996. Virtual term is an estimated measurement, X(t+0.5) between X(t) and X(t+1), while the given measurements in the series are called actual terms. VTG (Virtual Tern Generation) is the process of estimating of X(t+0.5), and VTG schemes are the techniques for the estimation of virtual terms. In this paper, the alternative VTG schemes to the VTG schemes proposed in 1996 will be proposed and applied to multivariate time series prediction. The VTG schemes proposed in 1996 are called deterministic VTG schemes, while the alternative ones are called stochastic VTG schemes in this paper.
경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.
전정기관 자극용 회전자극기에 있어서 외란 관측기를 이용한 PMSM(permanent Magnet Synchronous Motor)의 강인한 정밀 속도 제어 방법에 대해서 제안한다. 본 제어기는 더욱 정확한 전정기관 평가를 가능하게 한다. 현기증을 유발시키기 위해서 지면에 수직인 회전축을 갖는 2D 자극기가 사용되어져 왔다. 그러나 정확한 현기증의 원인 규명을 위해서 회전축을 기울인 3D 자극기가 필요하다. 3D 자극기와 같이 기울임을 갖는 회 전자극기의 경우, 회전축에 대한 무게중심의 이격은 불평형 부하를 유발하게 된다. 이러한 경우에 대하여 강인한 속도 제어를 위한 외란 관측기를 이용하는 보상방법을 연구하였다 정확한 전정기관 자극을 위해 정밀한 속도 제어가 필요하며, 이러한 정밀 속도 제어에 있어서 외란의 영향을 제거하기 위해 데드비트 관측기와 같은 높은 이득을 갖는 관측기가 필요하다. 외란 관측기의 위치 제어에 대한 응용이 연구되어 졌다. 그러나 속도와 같은 노이즈가 많은 신호를 이용한 속도 제어에 있어서 데드비트 관측기는 노이즈 증폭 효과를 가져와 적용이 어렵다는 문제를 가지고 있다. 따라서 MA(Moving Average)처리를 이용하여 노이즈 효과를 저감한다. 이상의 제안된 알고리즘의 효과를 실험으로 보였다.
본 논문에서는 시공간 블록 부호 송신 다이버시티 기법(STBC-TD)이 적용된 WCDMA 하향 링크에서 이동 평균(Moving Average) 필터 구조의 채널 추정기에 대해 성능 평가를 하였다. 또한 FIR(Finite Impulse Response) 필터 구조의 채널 추정기에서 발생하는 메모리 요구 문제와 채널 추정 지연 시간 문제를 해결하기 위해 IIR(Infinite Impulse Response) 필터 구조를 제시하고 이에 대한 성능 평가 및 비교를 하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 일반적으로 STBC-TD 기법이 적용된 경우 두 구조 모두 이동국의 속도가 저속일 때 상당한 성능 개선이 발생하였다. 이동평균 필터 구조의 채널 추정기는 STBC-TD 기법을 적용함으로써 성능 개선과 함께 필터의 최적 탭 수가 감소되고 이로 인해 채널 추정 지연 시간과 수신단의 복잡도를 줄일 수 있었다. 또한 IIR 필터 구조의 채널 추정기는 이동평균 필터 구조에 비해 메모리 요구 문제와 추정 지연 시간 문제가 작은 장점을 가지지만 IIR 필터 내부의 계수는 이동국의 속도 변화에 매우 민감하며 따라서 최적의 IIR 필터 계수 설정이 중요한 고려 사항이다.
본 논문은 데드비트 외란 관측기를 사용한 외부 부하 외란 보상과 파라미터 추정기에 의한 보상 이득의 조정을 나타내고 있다. 결론적으로 PMSM의 응답은 지표 시스템을 따른다. 부하 토크 보상 방법은 데드비트 관측기로 구성된다. 노이즈 영향을 감소시키기 위해 MA 처리에 의해 구현된 후단 필터를 적용하였고, RLSM 파라미터 추정기를 가진 파라미터 보상기가 주어진 실제 시스템의 이득 계산시 사용된 파라미터로 가상 동작하여 이득이 오차가 없는 것처럼 동작하게 한다. 제안된 추정기는 문제를 풀기 위해 고성능 외란 관측기와 조합하여 사용한다. 제안된 제어 시스템은 부하토크와 파라미터 변화에 대해 강인하고 정밀한 시스템이 된다. 이상의 제안된 시스템의 안정성과 유용함이 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되었다.
Forecasts of monthly landings of walleye pollock, Theragra chalcogramma, in Korea were carried out by the seasonal Autoregressive Integrated Moving Average(ARlMA) model. The Box - Cox transformation on the walleye pollock catch data handles nonstationary variance. The equation of Box - Cox transformation was Y'=($Y^0.31$_ 1)/0.31. The model identification was determined by minimum AIC(Akaike Information Criteria). And the seasonal ARlMA model is presented (1- O.583B)(1- $B^1$)(l- $B^12$)$Z_t$ =(l- O.912B)(1- O.732$B^12$)et where: $Z_t$=value at month t ; $B^p$ is a backward shift operator, that is, $B^p$$Z_t$=$Z_t$-P; and et= error term at month t, which is to forecast 24 months ahead the walleye pollock landings in Korea. Monthly forecasts of the walleye pollock landings for 1993~ 1994, which were compared with the actual landings, had an absolute percentage error(APE) range of 20.2-226.1 %. Thtal observed annual landings in 1993 and 1994 were 16, 61OM/T and 1O, 748M/T respectively, while the model predicted 10, 7 48M/T and 8, 203M/T(APE 37.0% and 23.7%, respectively).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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