Kim, Kwang-Wook;Kim, Young-Jun;Kim, In-Tae;Park, Geun-Il;Lee, Eil-Hee
Korean Chemical Engineering Research
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v.43
no.3
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pp.352-359
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2005
This work has studied the changes of pH in both of anodic and cathodic chambers of a divided cell due to the electrolytic split of water during the ammonia decomposition to nitrogen, and has studied the continuous decomposition characteristics of ammonia in a multi-cell stacked electrolyzer. The electrolytic decomposition of ammonia was much affected by the change of pH of ammonia solution which was caused by the water split reactions. The water split reaction occurred at pH of less than 8 in the anodic chamber with producing proton ions, and occurred at pH of more than 11 in the cathodic chamber with producing hydroxyl ions. The pH of the anodic chamber using an anion exchange membrane was sustained to be higher than that using a cation exchange membrane, which resulted in the higher decomposition of ammonia in the anodic chamber. By using the electrolytic characteristics of the divided cell, a continuous electrolyzer with a self-pH adjustment function was newly devised, where a portion of the ammonia solution from a pHadjustment tank was circulated through the cathodic chambers of the electrolyzer. It enhanced the pH of the ammonia solution fed from the pH-adjustment tank into the anodic chambers of the electrolyzer, which caused a higher decomposition yield of ammonia. And then, based on the electrolyzer, a salt-free ammonia decomposition process was suggested. In that process, ammonia solution could be continuously decomposed into the environmentally-harmless nitrogen gas up to 83%, when chloride ion was added into the ammonia solution.
This paper describes an implementation of inverse filter using SVD in order to recover the input in multi-channel system. The matrix formulation in SISO system is extended to MIMO system. In time and frequency domain we investigates the inversion of minimum phase system and non-minimum phase system. To execute an effective inversion of non-minimum phase system, SVD is introduced. First of all we computes singular values of system matrix and then investigates the phase property of system. In case of overall system is non-minimum phase, system matrix has one (or more) very small singular value (s). The very small singular value (s) carries information about phase properties of system. Using this property, approximate inverse filter of overall system is founded. The numerical simulation shows potentials in use of the inverse filter.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.8
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pp.40-48
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2015
This paper presents a processor that performs QR decomposition (QRD) as well as Lattice Reduction (LR) for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. By sharing the operations commonly required in QRD and LR, the hardware complexity of the proposed processor is reduced significantly. In addition, the proposed processor is designed based on a multi-cycle architecture so as to reduce the hardware complexity. The proposed processor is implemented with 139k logic gates in a $0.18-{\mu}m$ CMOS process, and its latency is $5{\mu}s$ for $8{\times}8$ MIMO preprocessing both QRD and LR where the operating frequency is 117MHz.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1450-1454
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2006
Empirical mode decomposition (EMD) is applied to analyze time series characterized with nonlinearity and nonstationarity. This decomposition could be utilized to construct finite and small number intrinsic mode functions (IMF) that describe complicated time series, while admitting the Hilbert transformation properties. EMD has the capability of being adaptive, capture local characteristics, and applicable to nonlinear and nonstationary processes. Unlike discrete wavelet transform (DWT), IMF eliminates spurious harmonics and retains meaningful instantaneous frequencies. Examples based on data representing natural phenomena are given to demonstrate highlight the power of this method in contrast and comparison of other ones. A presentation of the energy-frequency-time distribution of these signals found to be more informative and intuitive when based on Hilbert transformation.
An economic signal in the real world usually reflects complex phenomena. One may have difficulty both extracting and interpreting information embedded in such a signal. A natural way to reduce complexity is to decompose the original signal into several simple components, and then analyze each component. Spectral analysis (Priestley, 1981) provides a tool to analyze such signals under the assumption that the time series is stationary. However when the signal is subject to non-stationary and nonlinear characteristics such as amplitude and frequency modulation along time scale, spectral analysis is not suitable. Huang et al. (1998b, 1999) proposed a data-adaptive decomposition method called empirical mode decomposition and then applied Hilbert spectral analysis to decomposed signals called intrinsic mode function. Huang et al. (1998b, 1999) named this two step procedure the Hilbert-Huang transform(HHT). Because of its robustness in the presence of nonlinearity and non-stationarity, HHT has been used in various fields. In this paper, we discuss the applications of the HHT and demonstrate its promising potential for non-stationary financial time series data provided through a Korean stock price index.
In this paper, a new matrix vector formulation for a wavelet-based subband decomposition is introduced. This formulation provides a means to compute a regular multi-resolution analysis over many levels of decomposition. With this approach. any single channel linear space-invariant filtering problem can be cast into a multi-channel framework. This decomposition Is applied to the linear space-invariant image restoration problem and propose a frequency-adaptive constrained least squares(CLS) filter. In the proposed filter, we use different parameters adaptively according to subband characteristics. Experimental results are presented for the proposed frequency-adaptive CLS filter These experiments show that if accurate estimates of the subband characteristics are available, the proposed frequency adaptive CLS filter provides significant improvements over the traditional single channel filter.
In recent years, there has been active research on a recommender system that considers three or more inputs in addition to users and goods, making it a multi-dimensional array, also known as a tensor. The main issue with using tensor is that there are a lot of missing values, making it sparse. In order to solve this, the tensor can be shrunk using the tensor decomposition algorithm into a lower dimensional array called a factor matrix. Then, the tensor is reconstructed by calculating factor matrices to fill original empty cells with predicted values. This is called tensor reconstruction. In this paper, we propose a user-based Top-K recommender system by normalized PARAFAC tensor reconstruction. This method involves factorization of a tensor into factor matrices and reconstructs the tensor again. Before decomposition, the original tensor is normalized based on each dimension to reduce overfitting. Using the real world dataset, this paper shows the processing of a large amount of data and implements a recommender system based on Apache Spark. In addition, this study has confirmed that the recommender performance is improved through normalization of the tensor.
In this paper, a realization of a subband coding with TMS320C80 is studied. TMS320C80 is a multi-media processor specially designed for an image process. A main topic of this paper, as mentioned above, is an application of TMS320C80 to subband coding. Subband coding is the coding that devides full image to several subbands and encodes each subband with different coding methods. As using that methods, good image compression can be obtained. First above all, goal of this paper deals with TMS320C80 in coding still image and useds it in expending it's application to 3-D video coding.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2001.05a
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pp.173-178
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2001
This paper studies the structure and reliability of homogeneous s-coherent multistate system. We describe efficiency of inclusion-exclusion algorithm and pivotal decomposition algorithm for reliability calculation of 2-states system which developed in (Lee 1999) [10]. We extend our method, applied in [10], to the case when components of the system are given multi-states. As an application, the high pressure injection system of a pressurized water reactor is modeled as a multistate system composed of homogeneous s-coherent multistate subsystems. And Several examples are illustrated.
More elaborated methods allowing the usage of binary classifiers for the resolution of multi-class classification problems are briefly presented. This way of using FSVC to learn a K-class classification problem consists in choosing the maximum applied to the outputs of K FSVC solving a one-per-class decomposition of the general problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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