Recently, traction motors in trains are supplied with single phase a.c. power. After this power is converted to d.c. power, it is inverted to three phase power to operate traction motors. As going through the process of the conversion, harmonic current is generated in train. The method of conventional analysis on harmonics, studied by RTRI, is modeled with equivalent circuit of ac AT-fed electric railroad system using by the distributed constant circuit. However, this circuit as two-port network model has some difference in comparison with real system. The reason why the conventional method is different from the real system is that the conventional method dose not include three conductor groups, that is catenary, rail, and feeder, and admittance between the conductors for line capacitance. Therefore, this method has a little error. This paper proposes new method to more effectively estimate Harmonic current. In this method, numerous components in electric railway are categorized and each component is defined as a four- port network model. The equivalent circuit for the entire power supply system is also described into a four-port network model with connections of these components. In order to evaluate the efficiency and the accuracy of a proposed method, it is compared with values measured in Kyung-Bu high speed line and ones calculated by the conventional method.
본 논문에서는 대규모 베이지안 망 구조 학습을 위해 제안되었던 R-CORE 방법의 탐색 공간의 크기에 대한 개략적인 분석과 실제 문제에 적용하였을 경우의 효과에 대한 실험적 결과를 제시한다. R-CORE 방법은 베이지안 망 구조 학습의 탐색 공간을 축소하기 위해 제안된 확률변수들의 재귀적 군집화와 오더 제한 방법이다. 알려진 벤치마크 베이지안 망을 이용한 분석을 통해, 제안되었던 R-CORE 방법이 worst case에는 기존의 방법과 유사한 탐색 공간을 가지나 평균적으로 기존방법보다 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려한다는 것을 보인다. 또한 평균적으로 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려하는 결과, 구조 탐색에서 기존 방법에 비해 상대적으로 적은 overfitting이 일어남을 실험적으로 보인다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.76-85
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2019
We introduce a vision-based object detection method for real-time video surveillance system in low-end edge computing environments. Recently, the accuracy of object detection has been improved due to the performance of approaches based on deep learning algorithm such as Region Convolutional Neural Network(R-CNN) which has two stage for inferencing. On the other hand, one stage detection algorithms such as single-shot detection (SSD) and you only look once (YOLO) have been developed at the expense of some accuracy and can be used for real-time systems. However, high-performance hardware such as General-Purpose computing on Graphics Processing Unit(GPGPU) is required to still achieve excellent object detection performance and speed. To address hardware requirement that is burdensome to low-end edge computing environments, We propose sub-frame analysis method for the object detection. In specific, We divide a whole image frame into smaller ones then inference them on Convolutional Neural Network (CNN) based image detection network, which is much faster than conventional network designed forfull frame image. We reduced its computationalrequirementsignificantly without losing throughput and object detection accuracy with the proposed method.
Purpose: This study examined the suitability of using text network analysis (TNA) methodology for topic analysis of academic papers related to nursing. Methods: TNA background theories, software programs, and research processes have been described in this paper. Additionally, the research methodology that applied TNA to the topic analysis of the academic nursing papers was analyzed. Results: As background theories for the study, we explained information theory, word co-occurrence analysis, graph theory, network theory, and social network analysis. The TNA procedure was described as follows: 1) collection of academic articles, 2) text extraction, 3) preprocessing, 4) generation of word co-occurrence matrices, 5) social network analysis, and 6) interpretation and discussion. Conclusion: TNA using author-keywords has several advantages. It can utilize recognized terms such as MeSH headings or terms chosen by professionals, and it saves time and effort. Additionally, the study emphasizes the necessity of developing a sophisticated research design that explores nursing research trends in a multidimensional method by applying TNA methodology.
홉필드 네트웍(Hopfield Network)은 존 홉필드(John J. Hopfield) 박사에 의해 제안된 이래 패턴인식과 최적화 문제에 활용되어 왔다. 특히 리(Jian-Hua Li)에 의해 제안된 방식은 SVD(singular value decomposition) 기법을 사용하여 입력패턴을 재구성함으로써 효율향상에 기여하였다. 본 논문은 리(Li)가 제안한 홉필드 네트웍에 사용할 패턴 집합의 선형 선처리 방식에 따른 성능 향상을 실험하였다. 선형 선처리 방식에 하다마드 방식과 랜덤 방식이 최대 30%, 하다마드 방식이 최대 15%의 성능이 향상되었다. 수렴시간 측면에서 보면 랜덤 방식이 최대 5 이터레이션, 하다마드 방식이 최대 2.5 이터레이션의 성능 향상을 확인하였다.
A fuzzy neural network model is presented to predict residual stress for dissimilar metal welding under various welding conditions. The fuzzy neural network model, which consists of a fuzzy inference system and a neuronal training system, is optimized by a hybrid learning method that combines a genetic algorithm to optimize the membership function parameters and a least squares method to solve the consequent parameters. The data of finite element analysis are divided into four data groups, which are split according to two end-section constraints and two prediction paths. Four fuzzy neural network models were therefore applied to the numerical data obtained from the finite element analysis for the two end-section constraints and the two prediction paths. The fuzzy neural network models were trained with the aid of a data set prepared for training (training data), optimized by means of an optimization data set and verified by means of a test data set that was different (independent) from the training data and the optimization data. The accuracy of fuzzy neural network models is known to be sufficiently accurate for use in an integrity evaluation by predicting the residual stress of dissimilar metal welding zones.
BIM(Building Information Modeling) is a salient technology for influential innovation in the construction industry. The patent network analysis is useful for suggesting the direction of technology development and exploring the research and development field. Therefore, the purpose of this study is to analyze the BIM technology structure and core technologies according to the convergence of BIM technology and market expansion. In this study, social network analysis was conducted by establishing a co-classification IPC network for the United States BIM patent. In particular, the characteristics of the major technical areas in the BIM technology network were identified through centrality analysis. G06F017/00, digital computing or data processing method, is a core technology field in the BIM network. Arrangements, apparatus or systems for transmission of digital information, H04L029/00 is an influential technology across the network. B25J009/00 for program controlled manipulators is an intermediary technology field and G06T019/00, manipulating 3D models or images for computer graphics, is an important field for technological development competitiveness.
The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most human-generated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.
Topological matrix which reflects characteristics of network connectivity has been widely used in efficient solving for complicated flow network. Using topological matrix, one can easily define continuity at each node of flow network and make algorithm to automatically generate continuity equation of matrix form. In order to analyze flow network completely it is required to satisfy energy conservation in closed loops of flow network. Fundamental cycle retrieving algorithm based on graph theory automatically constructs energy conservation equation in closed loops. However, it is often accompanied by NP-complete problem. In addition, it always needs fundamental cycle retrieving procedure for every structural change of flow network. This paper proposes alternative mathematical method to analyze flow network without fundamental cycle retrieving algorithm. Consequently, the new mathematical method is expected to reduce solving time and prevent error occurrence by means of simplifying flow network analysis procedure.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.136-140
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2001
The 3rd generation mobile telecommunication fields are being standardized and developed in two parts, 3GPP and 3GPP2. These two parts have established each Network Architecture Models to achieve the goals basically required in the 3rd generation and to make it progress to IP network in the future. To achieve these goals many system architectures are proposed. Not only functional aspects but also performance aspects are considered as major factors. This paper proposes a new method of performance evaluation modeling and simulation that improved the existing way. The method proposed in this paper is Aspect oriented logical performance analysis Modeling and Simulation method. This proposed method is expected to improve efficiency of performance analysis modeling and simulation on the 3rd generation mobile telecommunication system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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