In this thesis, the characteristics of an inverted-F antenna for the 2.4GHz and 5.8GHz zwirless local area network(WLAN) have been analysed in terms of the variation of design parameters. The antenna can be integrated on WLAN for notebook printed circuit board, and the characteristics in terms of the variation of the gap between feed line and shorting stub, gap between antenna's leg and ground plane, antenna leg's width, substrate's height and dielectric constant are analysed. By using these characterization plot of design parameter, the tuning techniques are proposed to design optimum antenna. The designed antenna has 170MHz, 500MHz frequency bandwidth ,VSWR is 1.6, 1.14 and 3.5dBi gain.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.5
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pp.555-565
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1999
The optimal identification algorithm of fuzzy systems is presented for rule-based fuzzy modeling of
nonlinear complex systems. Nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input
variables and fuzzy input subspaces, and parameters of a fuzzy model. In this paper, the rule-based fuzzy
modeling implements system structure and parameter identification using the fuzzy inference methods and
hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. Two types of
inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. The proposed hybrid
optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex
method. Here, a genetic algorithm is utilized for determining initial parameters of membership function of
premise fuzzy rules, and the improved complex method which is a powerful auto-tuning algorithm is carried
out to obtain fine parameters of membership function. Accordingly, in order to optimize fuzzy model, we use
the optimal algorithm with a hybrid type for the identification of premise parameters and standard least square
method for the identification of consequence parameters of a fuzzy model. Also, an aggregate performance
index with weighting factor is proposed to achieve a balance between performance results of fuzzy model
produced for the training and testing data. Two numerical examples are used to evaluate the performance of
the proposed model.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.6
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pp.415-424
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2004
In this paper, we introduce and investigate a new category of rule-based fuzzy inference system based on Information Granulation(IG). The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of “If..., then...” statements, and exploits the theory of system optimization and fuzzy implication rules. The form of the fuzzy rules comes with three types of fuzzy inferences: a simplified one that involves conclusions that are fixed numeric values, a linear one where the conclusion part is viewed as a linear function of inputs, and a regression polynomial one as the extended type of the linear one. By the nature of the rule-based fuzzy systems, these fuzzy models are geared toward capturing relationships between information granules. The form of the information granules themselves becomes an important design features of the fuzzy model. Information granulation with the aid of HCM(Hard C-Means) clustering algorithm hell)s determine the initial parameters of rule-based fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial function being used in the Premise and consequence Part of the fuzzy rules. And then the initial Parameters are tuned (adjusted) effectively with the aid of the improved complex method(ICM) and the standard least square method(LSM). In the sequel, the ICM and LSM lead to fine-tuning of the parameters of premise membership functions and consequent polynomial functions in the rules of fuzzy model. An aggregate objective function with a weighting factor is proposed in order to achieve a balance between performance of the fuzzy model. Numerical examples are included to evaluate the performance of the proposed model. They are also contrasted with the performance of the fuzzy models existing in the literature.
As the vehicle electronic control technology quickly grows and becomes more sophisticated, a more efficient means than the traditional in-vehicle driving test is required for the design, testing, and tuning of electronic control units (ECU). For this purpose, the hardware-in-the-loop simulation (HILS) scheme is very promising, since significant portions of actual driving test procedures can be replaced by HIL simulation. The HILS incorporates hardware components in the numerical simulation environment, and this yields results with better credibility than pure numerical simulations can offer. In this study, a HILS system has been developed for ESP (Electronic Stability Program) ECUs. The system consists of the hardware component, which that includes the hydraulic brake mechanism and an ESP ECU, the software component, which virtually implements vehicle dynamics with visualization, and the interface component, which links these two parts together. The validity of HIL simulation is largely contingent upon the accuracy of the vehicle model. To account for this, the HILS system in this research used the commercial software CarSim to generate a detailed full vehicle model, and its parameters were set by using design data, SPMD (Suspension Parameter Measurement Device) data, and data from actual vehicle tests. Using the developed HILS system, performance of a commercial ESP ECU was evaluated for a virtual vehicle under various driving conditions. This HILS system, with its reliability, will be used in various applications that include durability testing, benchmarking and comparison of commercial ECUs, and detection of fault and malfunction of ESP ECUs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.2
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pp.247-268
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2011
Due to the application-specific nature of wireless sensor networks, the sensitivity to such a requirement as data reporting interval varies according to the type of application. Such considerations require an application-specific, parameter tuning paradigm allowing us to maximize energy conservation prolonging the operational network lifetime. In this paper, we propose a reporting interval adaptive, sensor control platform for energy-saving data gathering in wireless sensor networks. The ultimate goal is to extend the network lifetime by providing sensors with high adaptability to application-dependent or time-varying, reporting interval requirements. The proposed sensor control platform is based upon a two phase clustering (TPC) scheme which constructs two types of links within each cluster - namely, direct link and relay link. The direct links are used for control and time-critical, sensed data forwarding while the relay links are used only for multi-hop data reporting. Sensors opportunistically use the energy-saving relay link depending on the user reporting, interval constraint. We present factors that should be considered in deciding the total number of relay links and how sensors are scheduled for sensed data forwarding within a cluster for a given reporting interval and link quality. Simulation and implementation studies demonstrate that the proposed sensor control platform can help individual sensors save a significant amount of energy in reporting data, particularly in dense sensor networks. Such saving can be realized by the adaptability of the sensor to the reporting interval requirements.
An electro hydraulic poppet valve (EHPV) and a variable orifice poppet are assembled in a single block, which is referred to as a RHINO but is also generally called a pilot-operated flow control valve. In this study, we analyzed the structure and the operating principle for a RHINO applied in a 21-ton electric excavator system. The RHINO was experimentally tested to measure the dynamic responses and the pressure energy loss. In this test, we investigated the variation in the conductance coefficient according to the increase in the supply pressure under a constant current and a variation in the flow rate according to the increase in the current. Then, the geometrical shapes and the spring stiffness of the RHINO were considered to develop an analysis model. The characteristics (current-force and hysteresis) for the solenoid based on the experimental data were reflected in the analysis model that was developed, and the reliability of the analysis model was also verified by comparing the experimental and analytical results. The developed model is thus considered to be reliable for use in a wide range of applications, including optimum design, sensitivity analysis, parameter tuning, etc.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.11
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pp.29-39
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2019
As mobile robot applications increase in real life, the need of low cost autonomous driving are gradually increasing. We propose a novel vision-based real-time lane detection and tracking system that supports autonomous driving of mobile robots in constrained tracks which are designed considering indoor driving conditions of mobile robots. Considering the processing of lanes with various shapes and the pre-adjustment of operation parameters, the system structure with multi-operation modes are designed. In parameter tuning mode, thresholds of the color filter is dynamically adjusted based on the geometric property of the lane thickness. And in the unstable input mode of curved tracks and the stable input mode of straight tracks, lane feature pixels are adaptively extracted based on the geometric and temporal characteristics of the lanes and the lane model is fitted using the least-squared method. The track centerline is calculated using lane models and the motion model is simplified and tracked by a linear Kalman filter. In the driving experiments, it was confirmed that even in low-performance robot configurations, real-time processing produces the accurate autonomous driving in the constrained track.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.11
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pp.159-166
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2014
In this paper, we examine the role of emotional acoustic cues including both prosody and voice quality parameters for the modification of a word sense. For the extraction of prosody parameters and voice quality parameters, we used 60 pieces of speech data spoken by six speakers with five different emotional states. We analyzed eight different emotional acoustic cues, and used a discriminant analysis technique in order to find the dominant sequence of acoustic cues. As a result, we found that anger has a close relation with intensity level and 2nd formant bandwidth range; joy has a relative relation with the position of 2nd and 3rd formant values and intensity level; sadness has a strong relation only with prosody cues such as intensity level and pitch level; and fear has a relation with pitch level and 2nd formant value with its bandwidth range. These findings can be used as the guideline for find-tuning an emotional spoken language generation system, because these distinct sequences of acoustic cues reveal the subtle characteristics of each emotional state.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.6
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pp.301-308
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2018
This paper presents an optimal design method of a hybrid structural control system considering multi-hazard. Unlike a typical structural control system in which one system is designed for one specific type of hazard, a simultaneous optimal design method for both active and passive control systems is proposed for the mitigation of seismic and wind induced vibration responses of structures. As a numerical example, an optimal design problem is illustrated for a hybrid mass damper(HMD) and 30 viscous dampers which are installed on a 30 story building structure. In order to solve the optimization problem, a self-adaptive Harmony Search(HS) algorithm is adopted. Harmony Search algorithm is one of the meta-heuristic evolutionary methods for the global optimization, which mimics the human player's tuning process of musical instruments. A self-adaptive, dynamic parameter adjustment algorithm is also utilized for the purpose of broad search and fast convergence. The optimization results shows that the performance and effectiveness of the proposed system is superior with respect to a reference hybrid system in which the active and passive systems are independently optimized.
Munir, Hafiz Mudassir;Zou, Jianxiao;Xie, Chuan;Li, Kay;Younas, Talha;Guerrero, Josep M.
Journal of Power Electronics
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v.19
no.1
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pp.265-277
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2019
The application of shunt active power filters (S-APFs) is considered to be the most popular approach for harmonic compensation due to its high simplicity, ease of installation and efficient control. Its functionality mainly depends upon the rapidness and precision of its internally built control algorithms. A S-APF is generally operated in the current controlled mode (CCM) with the detection of harmonic load current. Its operation may not be appropriate for the distributed power generation system (DPGS) due to the wide dispersion of nonlinear loads. Despite the fact that the voltage detection based resistive-APF (R-APF) appears to be more appropriate for use in the DPGS, the R-APF experiences poor performance in terms of mitigating harmonics and parameter tuning. Therefore, this paper introduces a direct harmonic voltage detection based control approach for the S-APF that does not need a remote harmonic load current since it only requires a local point of common coupling (PCC) voltage for the detection of harmonics. The complete design procedure of the proposed control approach is presented. In addition, experimental results are given in detail to validate the performance and superiority of the proposed method over the conventional R-APF control. Thus, the outcomes of this study approve the predominance of the discussed strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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