본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래프를 통해 확인하였다. 제안한 신경망 모델은 입력 전압과 전류 변화에 따른 배터리 충전량 예측을 효율적으로 보여주었다. 또한, DC/DC 컨버터를 구성하는 아날로그 회로의 특성변화를 신경망을 통하여 예측함으로써, 리제너레이션 시스템의 설계 시, 아날로그 회로의 특성을 고려해야 할 것으로 판단된다.
모바일 디바이스는 데스크톱이나 서버 등 일반 컴퓨터 시스템과 마찬가지로 주기억장치와 스토리지와의 성능 차이를 완화시키기 위해 버퍼 캐시를 사용한다. 그러나 DRAM 은 저장된 데이터를 유지하기 위해 주기적인 refresh 연산을 수행함으로써 제한된 크기의 배터리 소모를 가속화하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스 환경에서 배터리의 수명을 연장하기 위해 DRAM과 비휘발성 메모리인 PCM으로 구성된 하이브리드 메인 메모리 구조기반의 버퍼캐시 정책을 소개한다. 또한, PCM의 성능 및 내구성 특성을 최적화시키기 위해 프로세스 상태 기반의 새로운 버퍼 캐시 정책을 제안한다. 제안 기법은 포그라운드 및 백그라운드 애플리케이션이 사용하는 페이지를 서로 다른 방법으로 배치함으로써 소량의 DRAM으로도 포그라운드 애플리케이션의 빠른 응답성을 보장한다. 실험 결과, 제안 기법은 포그라운드 애플리케이션의 총 수행시간을 평균 58% 감소시켰으며 전력 소비량도 평균 23% 감소시키는 것을 확인하였다.
본 논문은 데이터의 군집화를 효율적으로 수행하기 위하여 새로운 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안되는 군집화 알고리즘은 Fuzzy C-Means (FCM)에 기반을 두는데, FCM 알고리즘은 모든 데이터에 대한 거리에 기본을 둔 멤버쉽을 기초로 하기 때문에 잡음에 약한 제약을 지니고 있었다. 이를 개선하기 위하여, 제안되었던 PCM(Probabilistic C-Means), FPCM(Fuzzy PCM), PFCM(Probabilistic FCM) 등 여러가지 알고리즘이 제안 되었다. 그러나 이들 알고리즘들은 초기 파라미터값 설정과 과다한 계산양에 따른 문제가 증가하였으며, 또한 잡음에 어느 정도 민감한 문제점을 지니고 있었다. 이 논문에서는 잡음에 대해 효과적으로 대응할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘을 제안하고, 전통적인 군집화를 위한 Iris 데이터에 대한 실험을 통하여 효용성을 확인하였다.
본 논문에서는 시뮬레이션에 의하여 R2 MFC 디지탈 수신기의 구성을 위한 알고리즘을 선택하고 평가하였다. 이러한 알고리즘은 CCITT 규정을 만족함을 보여 준다. 또한 PCM 화한 신호를 수신하여 유효한 주파수 성분을 검출할 수 있는 개선된 회로를 디지탈 신호 처리 소자(S2811)를 이용하여 제시하였다. 마이크로컴퓨터 Altair 8800b를 이용하여 시뮬레이션한 결과, 주어진 잡음, 주파수 편이 및 진폭 왜곡 등에 대한 특성이 허용치내에 들어옴을 보여 주었다.
Sound quality is becoming a major concern in optical disc drives (ODD). In order to improve the sound quality of slim type ODDs, we changed lead screw pitch and firmware algorithm in the seek mode. To evaluate the sound quality, the PCM (Paired Comparison Method) was adopted and the result was compared with the time-averaged loudness spectrum. Sound signals were also recorded and modified by increasing or decreasing selected frequency bands to verify their sensitivities to the sound quality. As a result of jury test, preferred frequency bands are associated with the time-averaged loudness spectrum.
Kim, Jeng-Sik;Min, Seung-Gi;Jang, Jun-Hwan;Jeng, Hae-Young;Yoon, Dal-Hwan
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.84-87
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2000
The system has a function of acquirement PCM signal of the preferred channel from the subhighway (SHW), connecting a universal signal transceiver unit and time switch unit, and then it classifies the type of signal such as R2MFC/ DTMF/ CCT/ VOICE, and finally discriminates the digit. This paper describes the spectral analysis of the PCM acquisition system usng the quick Fourier transform(QFT), and discusses the algorithm of signal analysis and discrimination.
In this paper, we realize a real time digital FM synthesizer based on genetic algorithm using a general purpose digital signal processor. Especially, we synthesize diverse music sounds nicely using a synthesis model consisting of a single modulator and multiple carriers. Also we present genetic algorithm-based technique which determines optimal parameters for reconstruction through FM synthesis of a sound after analyzing the spectrum of PCM data as a standard music sound using FFT. Using the suggested parameter extractiuon algorithm, we extract parameters of several instruments and then synthesize digital FM sounds. To verify the validity of the parameter extraction algorithm as well as realization of a real time digital music synthesizer, the evaluation is first done by listening the sound directly as subjective test. Secondly, to evaluate the synthesized sound objectively with an engineering sense, we compare the synthesized sound with an original one in a time domain and a frequency domain.
현재 국제적으로 권고되고 있는 디지털 계위에서는 유럽 방식과 북미 방식이 있으며, 이종 계위를 적용하는 국가간의 디지털 접속시나 이종 계위를 혼용하는 지역에서는 두 전송 방식간의 정합 기능이, 특히 신호 방식간(signalling) 변환 기능이 매우 중요하다. 본 논문에서는 두 방식의 신호에 적용되고 있는 채널 결합 신호 방식에 대해 설명하고, 다양한 적용 형태에도 융통성 있는 구현이 가능하도록 설정된 신호상태 변환 알고리즘과, 전송로 상의 에러로 인한 신호 천이의 오류를 방지하기 위해 적용한 상태 천이 알고리즘을 제시한다. 또한 이러한 알고리즘의 효율적인 구현 방법을 제시한다.
Objectives: An image processing program for asbestos fibers analyzing the gradient components and partial linearity was developed in order to accurately segment fibers. The objectives were to increase the accuracy of counting through the formulation of the size and shape of fibers and to guarantee robust fiber detection in noisy backgrounds. Methods: We utilized samples mixed with sand and sepiolite, which has a similar structure to asbestos. Sample concentrations of 0.01%, 0.05%, 0.1%, 0.5%, 1%, 2%, and 3%(w/w) were prepared. The sand used was homogenized after being sieved to less than $180{\mu}m$. Airborne samples were collected on MCE filters by utilizing a personal pump with 2 L/min flow rate for 30 minutes. We used the NIOSH 7400 method for pre-treating and counting the fibers on the filters. The results of the NIOSH 7400 method were compared with those of the image processing program. Results: The performance of the developed algorithm, when compared with the target images acquired by PCM, showed that the detection rate was on average 88.67%. The main causes of non-detection were missing fibers with a low degree of contrast and overlapping of faint and thin fibers. Also, some duplicate countings occurred for fibers with breaks in the middle due to overlapping particles. Conclusions: An image detection algorithm that could increase the accuracy of fiber counting was developed by considering the direction of the edge to extract images of fibers. It showed comparable results to PCM analysis and could be used to count fibers through real-time tracking by modeling a branch point to graph. This algorithm can be utilized to measure the concentrations of asbestos in real-time if a suitable optical design is developed.
본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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