The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2C
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pp.145-152
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2009
Ultra-wideband communication systems for impulse radio have merits that are possible for either high resolution ranging system or radio determination. Conventionally, in order to accomplish these functions, the rapid analog to digital convertor (ADC) is necessary to apply radio determination system operating in time domain. However, considering that low rate - wireless personal area network (LR-WPAN) aims to low-cost hardware implementation, the expensive ADC converting GHz sampling per second is not appropriate. So, this paper introduces the high resolution ranging system operating in frequency domain with using low sampling rate ADC, and a new non-coherent ranging scheme utilizing analog Frequency Modulation (FM) mode for the frequency domain transformation. To verify the superiority of the proposed ranging algorithm working in frequency domain, the suggested IEEE 802.15.4a TG channel model is used to exploit affirmative features of the proposed algorithm with conducting the simulation results.
As a part of scientific data visualization automatic generation algorithms for a contour map have been investigated mainly on data which are defined at every lattice point. But in actual situation like weather data measurement. it is impossible to get data defined at every lattice point This is because the exact value on every lattice point can not be obtained due to characteristics in sampling devices or sampling methods. In order to define data on every lattice point where data were not sampled an interpolation method. was applied to the sample data to assign approximate values for some lattice type data but by using the non-lattice type of sample data sets. A triangle data link was defined by using non lattice points directly based on actually sample data set, not by using the pre-processed rectangle lattice points. The suggested algorithm generates a contour map a contour map only by using sample data set which are much smaller than old one without data interpolation and there is no skew on data any more since it does not need any interpolation to get the values of the defined lattice points.
Proactive assessment of landslide susceptibility is necessary for minimizing casualties. This study proposes a methodology for classifying the landslide safety factor using a classification algorithm based on machine learning techniques. The high-risk area model is adopted to perform the classification and eight geotechnical parameters are adopted as inputs. Four classification algorithms-namely decision tree, k-nearest neighbor, logistic regression, and random forest-are employed for comparing classification accuracy for the safety factors ranging between 1.2 and 2.0. Notably, a high accuracy is demonstrated in the safety factor range of 1.2~1.7, but a relatively low accuracy is obtained in the range of 1.8~2.0. To overcome this issue, the synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) is adopted to generate additional data. The application of SMOTE improves the average accuracy by ~250% in the safety factor range of 1.8~2.0. The results demonstrate that SMOTE algorithm improves the accuracy of classification algorithms when applied to geotechnical data.
This paper presents of position control of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) the implementation with Field Programmable Gate Array (FPGA) is proposed. Cascade control with inner loop as a current control and an outer loop as a position control is chosen for simplicity and fast response. FPGA is a single chip (single processing unit), which will perform the following tasks: receive and convert control signal, create a reference current signal, control current and create switch signal and act as position controller in a addition of zero form. The 10 kHz sampling frequency and 25 bit of floating point data are defined in this implementation.The experimental results show that the performance of FPGA based position control is comparable with the hardware based position control, with the advantage of control algorithm flexibility
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.2
no.1
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pp.1-12
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2009
Surrogate modeling is applied to a compressor blade shape optimization to modify its stacking line and thickness to enhance adiabatic efficiency and total pressure ratio. Six design variables are defined by parametric curves and three objectives; efficiency, total pressure and a combined objective of efficiency and total pressure are considered to enhance the performance of compressor blade. Latin hypercube sampling of design of experiments is used to generate 55 designs within design space constituted by the lower and upper limits of variables. Optimum designs are found by formulating a PRESS (predicted error sum of squares) based averaging (PBA) surrogate model with the help of a gradient based optimization algorithm. The optimum designs using the current variables show that, to optimize the performance of turbomachinery blade, the adiabatic efficiency objective is improved substantially while total pressure ratio objective is increased a very small amount. The multi-objective optimization shows that the efficiency can be increased with the less compensation of total pressure reduction or both objectives can be increased simultaneously.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.10a
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pp.405-411
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1998
An iterative numerical computational algorithm is presented to design a plate of shell element subjected to membrane and flexural forces. Based on equilibrium consideration, equations for capacities of top and bottom reinforcements in two orthogonal directions have been derived. The amount of reinforcement is determined locally, i. e., for each sampling point, from the equilibrium between applied and internal forces. One case of design is performed for a hyperbolic paraboloid saddle shell (originally used by Lin and Scordelis) to check the design strength against a consistent design load, therefore, to verify the adequacy of design practice for reinforced concrete shells. Based on nonlinear analyses performed, the analytically calculated ultimate load exceeded the design ultimate load from 14-43% for an analysis with relatively low to high tension stiffening, ${\gamma}$ =5~20 cases. For these cases, the design method gives a lower bound on the ultimate load with respect to Lower bound theorem. This shows the adequacy of the current practice at least for this saddle shell case studied. To generalize the conclusion many more designs-analyses are performed with different shell configurations.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.12
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pp.109-118
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1999
The objective of this research is to develop an effective inspection planning strategy for sculpture surfaces in OMM(On-Machine Measurement) process. As a first step, effective measuring point locations are determined to obtain optimum results for given sampling numbers. Two measuring point selection methods are suggested in this study based on newly proposed CAD/CAM/CAI integration concept: (1) by the prediction of cutting errors, (2) by considering cutter contact points to avoid the measurement errors caused by cusps. As a next step, the TSP(Traveling Salesman Problem)algorithm is applied to minimize the probe moving distance. Appropriate simulations and experiments are performed to verify the proposed inspection planning strategy in this study, and the results are analyzed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.3
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pp.805-814
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2001
The problem of 'outliers', observations which look suspicious in some way, has long been one of the most concern in the statistical structure to experimenters and data analysts. We propose a model for outliers problem and also analyze it in linear regression model using a Bayesian approach with the variance-inflation model. We will use Geweke's(1996) ideas which is based on the data augmentation method for detecting outliers in linear regression model. The advantage of the proposed method is to find a subset of data which is most suspicious in the given model by the posterior probability The sampling based approach can be used to allow the complicated Bayesian computation. Finally, our proposed methodology is applied to a simulated and a real data.
This paper describes a variant of the extended Gaussian image based registration algorithm for point clouds with surface color information. The method correlates the distributions of surface normals for rotational alignment and grid occupancy for translational alignment with hue filters applied during the construction of surface normal histograms and occupancy grids. In this method, the size of the point cloud is reduced with a hue-based down sampling that is independent of the point sample density or local geometry. Experimental results show that use of the hue filters increases the registration speed and improves the registration accuracy. Coarse rigid transformations determined in this step enable fine alignment with dense, unfiltered point clouds or using Iterative Common Point (ICP) alignment techniques.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.3
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pp.535-543
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2003
Cluster analysis has been widely used in many applications, such as pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research on on-line or off-line and so on. Clustering can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But it requires many hours to get clusters that we want, because clustering is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new method of clustering using sample based on grid. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy.
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