일반적으로 다중경로는 무선통신에서 불필요한 특징을 나타낸다. 따라서 이러한 영향을 극복하기 위하여 다이버시티 수신이나 적응 어레이 기법이 제안되었다. 최근에는 스펙트럼 효율과 링크 신뢰도를 증가시키기 위해 MIMO 기법이 산란 무선 채널에서 다중경로를 이용하기 위해 고안되었다. 본 논문에서는 경로 상관 페이딩 채널에서 MIMO Multi-Carrier CDMA 시스템의 채널 용량을 평가한다. 그리고 MIMO 시스템의 채널 용량을 SISO 시스템의 채널 용량과 비교한다. 결과로부터 경로 상관을 갖는 MIMO Multi-Carrier CDMA 시스템은 SISO 시스템의 채널 용량에 비하여 우수함을 알 수 있다.
In this paper, we propose a method to apply the Input Shaping Technique (IST) to multi-input multi-output (MIMO) systems. In MIMO systems, there is a high possibility of multi-mode residual vibration. The IST filter designed for this multi mode may need a longer time to suppress the residual vibration. Previous works prove that we can shorten the time lag by using negative sequence. This negative sequence, however, causes another problem - it requires excessive control input. In this paper, we provide a remedy to reduce the size of control input by limiting the reference input by limiting the reference input and its derivative. The result of simulations and experiments on a 2 link flexible arm confirmed the effectiveness of the proposed method.
With the study for identifying the transmission characteristics of vibration and noise generated by operating engine system of a vehicle, recently many engineers have studied actively the reduction of vibration and noise inducing uncomfortableness to the passenger. In this study, output noise was analyzed by multi-dimensional spectral analysis and vector synthesis method. The multi-dimensional analysis method is very effective in case of identification of primary source, but this method has little effect on suggestion for interior noised reduction. For compensation of this, vector synthesis method was used to obtain effective method for interior noise reduction, after identifying primary source for output noise. In this paper, partial coherence function of each input was calculated to know which input was most coherent to output noise, then with simulation of changes for input magnitude and phase by vector synthesis diagram, the trends of synthesized output vector was obtained. As a result, the change of synthesized output vector could be estimated.
In this paper, we propose a mthod to decouple the multi-input multi-output two-dimensional system. Then, we analyze the realization dimension of the feedback, feedforward given to decouple. Moreover, we consider the possibility of the reduction of the dynamical dimension needed to decouple. Besides, in order to stabilize the decoupled two-dimensional system, we suggest a method to assign the poles of each entry of the transfer function matrix to the desired positions.
본 논문의 목적은 우리나라 수출의 고용파급효과와 그 변화 요인을 상세히 분석하는 데 있다. 이를 위해 가장 최근에 공표된 World Input-Output Database (WIOD)의 2000년부터 2014년까지의 세계산업연관표와 사회경제계정을 이용하여 다지역산업연관 및 구조적 요인 분해 분석을 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 수출에 체화된 고용은 지속적으로 증가하였고, 우리나라 고용의 수출 의존도 역시 상승 추세를 보였다. 그러나 부가가치 수출의 고용유발계수는 전반적으로 하락하는 것으로 나타났다. 둘째, 우리나라 수출에 체화된 고용의 상당 부분은 중국, 미국, RoW(Rest of the World)의 최종수요에 기인한 것으로 분석되었다. 셋째, 우리나라 수출에 체화된 고용의 증대에 가장 큰 영향을 준 요인은 해외 최종수요의 변화 요인이었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 우리나라의 국내 고용 확대를 위한 의미 있는 정책적 시사점을 논의하였다.
Multi-purpose dams are operated accounting for both physical and socioeconomic factors. This study aims to evaluate the utility of a deep learning algorithm-based model for three multi-purpose dam operation (Seomjin River dam, Juam dam, and Juam Control dam) in Seomjin River. In this study, the Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm is applied to predict hourly water level of the dam reservoirs over 2002-2021. The hyper-parameters are optimized by the Bayesian optimization algorithm to enhance the prediction skill of the GRU model. The GRU models are set by the following cases: single dam input - single dam output (S-S), multi-dam input - single dam output (M-S), and multi-dam input - multi-dam output (M-M). Results show that the S-S cases with the local dam information have the highest accuracy above 0.8 of NSE. Results from the M-S and M-M model cases confirm that upstream dam information can bring important information for downstream dam operation prediction. The S-S models are simulated with altered outflows (-40% to +40%) to generate the simulated water level of the dam reservoir as alternative dam operational scenarios. The alternative S-S model simulations show physically inconsistent results, indicating that our deep learning algorithm-based model is not explainable for multi-purpose dam operation patterns. To better understand this limitation, we further analyze the relationship between observed water level and outflow of each dam. Results show that complexity in outflow-water level relationship causes the limited predictability of the GRU algorithm-based model. This study highlights the importance of socioeconomic factors from hidden multi-purpose dam operation processes on not only physical processes-based modeling but also aritificial intelligence modeling.
DEA(data envelopment analysis) is a technique for evaluation of relative efficiency of decision making units (DMUs) that have multiple input and output. A DEA model measures the efficiency of a DMU by the relative position of the DMU's input and output in the production possibility set defined by the input and output of the DMUs being compared. In this paper, we proposed several DEA models measuring the multi-period efficiency of a DMU. First, we defined the input and output data that make a production possibility set as the spanning set. We proposed several spanning sets containing input and output of entire periods for measuring the multi-period efficiency of a DMU. We defined the production possibility sets with the proposed spanning sets and gave DEA models under the production possibility sets. Some models measure the efficiency score of each period of a DMU and others measure the integrated efficiency score of the DMU over the entire period. For the test, we applied the models to the sample data set from a long term university student training project. The results show that the suggested models may have the better discrimination power than CCR based results while the ranking of DMUs is not different.
In the fuzzy control for the multi-variable system, it is difficult to obtain the fuzzy rule. Therefore, the parallel structure of the independent single input-single output fuzzy controller using a pairing between the input and output variable is applied to the multi-variable system. The concept of relative gain matrix is used to obtain the input-output pairs. However, among the input/output variables which are not paired the interactive effects should be taken into account. these mutual coupling of variables affect the control performance. Therefore, for the control system with a strong coupling property, the control performance is sometimes lowered. In this paper, the effect of mutual coupling of variables is considered by tile introduction of a simple compensator. This compensator adjusts the degree of coupling between variables using a neural network. In this proposed neuro-fuzzy controller, the Neural network which is realized by back-propagation algorithm, adjusts the mutual coupling weight between variables.
The multi-resonant converter(MRC) minimizes a parasitic oscillation by using the resonant tank circuit absorbed parasitic reactances existing in a converter circuit. So it si possible that the converter operated at a high frequency has a high efficiency because the losses are reduced. Such a MHz high frequency applications provide a high power density [W/inch3] of the converter. But the resonant voltage stress across a switch of the resonant tank circuit is 4~5 times a input voltage. This h호 voltage stress increases the conduction loss because of on-resistance of a MOSFET with higher rating. Thus, in this paper we proposed the alternated multi-resonant converter (AT MRC) differ from the clamp mode multi-resonant converter and applicated it to the forward MRC. The AT forward MRC can reduce the voltage stress to 2~3 times a input voltage by using two series input capacitor. The control circuit is simple because tow resonant switches are driven directly by the output pulse of the voltage controled oscillator. This circuit type is verified through the experimental converter with 48V input voltage, 5V/50W output voltage/power and PSpice simulation. the measured maximum voltage stress is 170V of 2.9 times the input voltage and the maximum efficiency of 81.66% is measured.
This paper is concerned with the theoretical estimation of the single-input single-output(SISO) positive position feedback(PPF) controller and the derivation of the stability conditions for the multi-input multi-output (MIMO) PPF controller. Although the stability condition for the SISO PPF controller was derived in the earlier works, the question regarding the performance estimation of the SISO PPF controller has never been studied theoretically. Hence, the SISO PPF controller for the single degree-of-freedom system was first investigated and then control parameters including gain, the filter frequency, and the damping factor of the PPF controller were analyzed in detail thus providing the design methodology for the SISO PPF controller. In the case of real structure. there are infinite number of natural modes so that some modes are to be controlled by a limited number of actuator and sensor. Based on the theoretical results on the SISO PPF controller, the stability condition for the multi-input multi-output PPF controller was derived when only the few number of modes are to be controlled. The control spillover problem is also discussed in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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