Neural network is used in many fields of control systems, but input-output patterns of a control system are not easy to be obtained and by using as single feedback neural network controller. And also it is difficult to get a satisfied performance when the changes of rapid load and disturbance are applied. To resolve those problems, this paper proposes a new algorithm which is the neural network controller. The new algorithm uses the neural network instead of activation function to control object at the output node. Therefore, control object is composed of neural network controller unifying activation function, and it supplies the error back propagation path to calculate the error at the output node. As a result, the input-output pattern problem of the controller which is resigned by the simple structure of neural network is solved, and real-time learning can be possible in general back propagation algorithm. Application of the new algorithm of neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and it shows the robust performance for rapid load change and disturbance. The proposed control algorithm is implemented on a high speed DSP, TMS320C32, for the speed of 3-phase induction motor. Enhanced performance is shown in the test of the speed control.
A new multiple-output dc-to-dc converter based on a switched capacitor circuit is proposed. The proposed converter offers multiple outputs that can be individually regulated by a direct output voltage feedback or indirect cross regulations. The performance of the new converter is demonstrated using a 10W experimental converter that delivers 5V/1A output and 3.3V/1A output from a 10∼15V input source.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.05a
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pp.169-169
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2001
With the aid of fast computing power, resampling techniques are being introduced for simulation output analysis (SOA). Autocorrelation among the output from discrete-event simulation prohibit the direct application of resampling schemes (Threshold bootstrap, Binary bootstrap, Stationary bootstrap, etc) extend its usage to time-series data such as simulation output. We present a new method for inference from a regenerative process, regenerative bootstrap, that equals or exceeds the performance of classical regenerative method and approximation regeneration techniques. Regenerative bootstrap saves computation time and overcomes the problem of scarce regeneration cycles. Computational results are provided using M/M/1 model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.6C
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pp.634-641
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2009
The goal of OSIC-series detection methods is to approach the ML performance with feasible complexity. However, since they sometimes suffer from the empty vector problem, they can not achieve the soft-output ML performance or many candidate vectors are required to achieve the soft-output ML performance. In this paper, we propose the novel detection method, which can generate the reliable soft-outputs without suffering from empty vector problem. The proposed detector can approach the near soft-output ML performance as well as hard-output. Further, the complexity study shows that the proposed detection method has the lowest complexity compared to the other detectors having the near ML performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.7
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pp.103-108
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2021
In this paper, we an empirical study of the effects of control types on Tie strength and filed project performance of project participants in field project organization for Korean domestic construction industry. In the study, we try to tell what significant impact output control, process control and tie strength among field project participants have on field project performance and features unique to field project organization for Korean construction industry through empirical analysis. And the findings of the empirical analysis are that output control appeared to have significant impacts on tie strength among the participants and process control, and process control also appear to have significant impact on field project performance.
Park, Seok-Ho;Kim, Young-Jung;Im, Dong-Hyeok;Kim, Chung-Kill;Jung, Sang-Cheol;Kim, Hyeok-Ju;Jang, Yang;Kim, Sung-Su
Journal of Biosystems Engineering
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v.35
no.2
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pp.77-84
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2010
In this study, we tried to predict tractor power output, fuel consumption rate and work performance indirectly in order to develop an eco driving system. Firstly, we developed equations which could predict tractor power output and fuel consumption rate using characteristic curves of tractor power output. Secondly, with actual engine rpm determined by initial engine rpm and work load, tractor power output and fuel consumption rate were forecasted. Thirdly, with speed signals of GPS sensor system, it was possible to foresee tractor work performance and fuel consumption rate. Lastly, precision of the eco driving system was evaluated through tractor PTO test, and effects of the eco driving system were investigated in the plowing and rotary tilling operations. Engine rpm, power output, fuel consumption rate, work performance and fuel consumption rate per plot area were displayed in the eco driving system. Predicted tractor power outputs in the full load curve were well coincided with the actual power output of prototype, but small differences, 1 to 6 ㎾, were found in the part load curve. Error of the fuel consumption rate was 0.5 L/h, 4.5%, the greatest, and 1 to 3 L/h at the part load curve. It was shown that 69% and 53% of fuel consumption rates could be reduced in plowing and rotary tilling operations, respectively, when the eco driving system was installed in tractor.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.9
no.1
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pp.45-48
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1984
A serious degradation of blocking of the detection performance in a cell aeraging-logarithmic detector/constant false alarm rate(CA-LOG/CFAR) is known to be caused by the presence of a large interfering noise in the set of sample mean. A technique consisting of the logarithmic circuit and inverter has been proposed to alleviate this problem, by modifying the conventional CA-LOG/CFAR receiver. The detection performance of the proposed technique is linearly improbed over the normal output level and the blocking characteristics of the CA-LOG/CFAR can be changed to finite output level.
This paper provides a design method for a dynamic output feedback controller which stabilizes a class of linear time invariant systems. We suppose all the states of the given system is not measurable and only the outputs are used to stabilize the system. The systems considered cannot be stabilized by a static output feedback only. In the scheme we first assume that the given system can be stabilized by a state feedback composed of its output, velocity of the output and its higher order derivative terms. Instead of using the derivatives of the output, however, a dynamic system is constructed systematically which replaces the role of the derivative terms. Then, a high-gain output feedback stabilizes the composite system together with the newly constructed system. The performance of the proposed control law is illustrated in the comparative simulation studies of a numerical example with an observer-based control law.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.2
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pp.85-90
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2012
This paper presents a topology structure and control method for an input-parallel-output-series(IPOS) inverter system which is suitable for high input current, high output voltage, and high power applications. In order to ensure the normal operation of the IPOS inverter system, the control method should achieve input current sharing(ICS) and output voltage sharing(OVS) among constituent modules. Through the analysis in this paper, ICS is automatically achieved as long as OVS is controlled. The IPOS inverter system is controlled by a three-loop control system which is composed of an outer common-output voltage loop, inner current loops and voltage sharing loops. Simulation results show that this control strategy can achieve low total harmonic distortion(THD) in the system output voltage, fast dynamic response, and good output voltage sharing performance.
This study investigates the potential components for academic research collaboration, and the factors that make it possible to achieve higher academic productivity. The components include collaboration factors and a collaboration model. We use two major collaboration factors to develop a framework for understanding the mechanisms that influence academic research collaborations: motivational factors and mediating factors. Motivational factors include self-motivation and trust whereas mediating factors are collaboration orientation and peer support. We analyze the effect for use of e-collaboration with research performance, reward, and satisfaction with e-research output. A survey of academicians was conducted, and by using the factor analysis and the structural equation model with SPSS 20 AMOS, we illustrate the possible influence of these factors on research performance and satisfaction. We discovered that both motivational and mediating factors play important roles on the success of academic research. This study offers several implications for academicians. We develop a parsimonious research model, which is related to e-collaboration in academic research. This unique model offers academicians to achieve good publication output from the research team. The motivational factor, self-motivation and trust, are important factors which has received positive impact of mediating factor collaboration orientation and peer support. Our research sheds light on the crucial factors for use of e-collaboration which offer the ultimate effect on performance and satisfaction with e-research output. Satisfaction motivates people to work more and more on the field of their interest, thereby influencing the performance of academicians. Rewards should be distributed according to performance of the individual, which will motivate the person to become more enthusiastic for his work of interest. Our evidence suggests that in understating the collaborative process, one must account for the context in which the collaboration occurs, the motivation of the collaborators, the scope and nature of the project, the roles and activities undertaken, and interpersonal processes such as trust. Researchers' motivations for engaging in collaboration were both instrumental and intrinsic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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