In this paper, the natural space-time coding is applied for a DS-CDMA system with multiple transmit/receive antennas in a Rayleigh fading channel. With difference of arrival times from transmit antennas a modified maximum likelihood (ML) decoding algorithm is proposed for the space-time coded DS-CDMA system. The proposed decoding algorithm performs ML decoding over the transition of two consecutive branches by using a modified branch metric with the partial autocorrelation. By simulation, it is shown that the proposed decoding algorithm achieves significant performance improvement over the ML decoding algorithm without the modified branch metric.
Aiming to solve the problems of high memory access and big storage space and long matching time in the regular expression matching of extended finite automaton (XFA), a new regular expression matching algorithm based on high-efficient finite automaton is presented in this paper. The basic idea of the new algorithm is that some extra judging instruments are added at the starting state in order to reduce any unnecessary transition paths as well as to eliminate any unnecessary state transitions. Consequently, the problems of high memory access consumption and big storage space and long matching time during the regular expression matching process of XFA can be efficiently improved. The simulation results convey that our proposed scheme can lower approximately 40% memory access, save about 45% storage space consumption, and reduce about 12% matching time during the same regular expression matching process compared with XFA, but without degrading the matching quality.
The nonlinear signals from an impedance meter for the area average void fraction in two-phase flow have been analyzed to construct a phase space trajectory. The pseudo phase space was constructed with the time delay and proper dimensions. The time delay and the embedding dimension were chosen by the average mutual information and by the false nearest neighborhood, respectively. The attractor-density-map of projected states was used to produce the two dimensional probability distribution functions (2D-PDF). Since the developed 2D-PDF showed clear distinction of the flow patterns, the flow regime identification was made with three rules and with the 2D-PDF. Also, the transition criteria of Mishima-Ishii agree well with the present results.
Dependency parsing is a decision problem of the syntactic relation between words in a sentence. Recently, deep learning models are used for dependency parsing based on the word representations in a continuous vector space. However, it causes a mislabeled tagging problem for the proper nouns that rarely appear in the training corpus because it is difficult to express out-of-vocabulary (OOV) words in a continuous vector space. To solve the OOV problem in dependency parsing, we explored the proper noun embedding method according to the embedding unit. Before representing words in a continuous vector space, we replace the proper nouns with a special token and train them for the contextual features by using the multi-layer bidirectional LSTM. Two models of the syllable-based and morpheme-based unit are proposed for proper noun embedding and the performance of the dependency parsing is more improved in the ensemble model than each syllable and morpheme embedding model. The experimental results showed that our ensemble model improved 1.69%p in UAS and 2.17%p in LAS than the same arc-eager approach-based Malt parser.
This study aims to analyze the qualitative and quantitative effects of environmental policies in terms of green space management using logistic regression model(LRM). Landsat satellite imageries in 1985, 1992, 2000, 2008, and 2015 are classified using a hybrid-classification method. Based on these classified maps, logistic regression model having a deforestation tendency of the past is built. Binary green space change map is used for the dependent variable and four explanatory variables are used: distance from green space, distance from settlements, elevation, and slope. The green space map of 2008 and 2015 is predicted using the constructed model. The conservation effect of Ulsan's environmental policies is quantified through the numerical comparison of green area between the predicted and real data. Time-series analysis of green space showed that restoration and destruction of green space are highly related to human activities rather than natural land transition. The effect of green space management policy was spatially-explicit and brought a significant increase in green space. Furthermore, as a result of quantitative analysis, Ulsan's environmental policy had effects of conserving and restoring 111.75㎢ and 175.45㎢ respectively for the periods of eight and fifteen years. Among four variables, slope was the most determinant factor that accounts for the destruction of green space in the city. This study presents logistic regression model as a way of evaluating the effect of environmental policies that have been practiced in the city. It has its significance in that it allows us a comprehensive understanding of the effect by considering every direct and indirect effect from other domains, such as air and water, on green space. We conclude discussing practicability of implementing environmental policy in terms of green space management with the focus on a non-statutory plan.
We have studied effects of the partial substitution of $La^{3+}$ for $A^{2+}$ on the magnetic properties of double perovskites $A_2FeMoO_6$ (A=Ca, Sr and Ba). Polycrystalline $A_{2-x}La_xFeMoO_6(0{\leq}x{\leq}0.2)$ samples have been prepared by the conventional solid-state reaction in a stream of 5% $H_2$/Ar gas. The x-ray data indicate that A=Ca is monoclinic with the space group P$2_1$/n, A=Sr is tetragonal with the space group I4/mmm, and A=Ba is cubic with the space group Fm3m. The substitution of $La^{3+}$ for $A^{2+}$ results in a cell volume increase for A=Ca and a cell volume reduction for A=Ba. The decrease of saturation magnetization with increasing x arises from the reduction of magnetic moment associated with the electron doping and the disorder at the Fe and Mo sites. The partial substitution of magnetic $La^{3+}$ for $A^{2+}$ considerably enhances the Curie temperature $T_c$ from 316 K for x = 0 to 334 K for x = 0.2. This enhancement of $T_c$ with $La^{3+}$ doping originates from electron doping effects in addition to ionic size ones.
Markov chains with large transition probability matrices occur in many applications such as manpowr models. Under certain conditions the state space of a stationary discrete parameter finite Markov chain may be partitioned into subsets, each of which may be treated as a single state of a smaller chain that retains the Markov property. Such a chain is said to be 'lumpable' and the resulting lumped chain is a special case of more general functions of Markov chains. There are several reasons why one might wish to lump. First, there may be analytical benefits, including relative simplicity of the reduced model and development of a new model which inherits known or assumed strong properties of the original model (the Markov property). Second, there may be statistical benefits, such as increased robustness of the smaller chain as well as improved estimates of transition probabilities. Finally, the identification of lumps may provide new insights about the process under investigation.
Shell shaped hollow carbon nanoparticles are synthesized in the oxygen-hydrogen diffusion flame with $C_{2}H_{2}$ as precursor when it is irradiated with $CO_{2}$ laser of certain power. Below this power of laser, we couldn't get any other but amorphous soot. This shell shaped hollow carbon nanoparticles shows outer wall of high degree of crystallinity with void space inside of itself. And size distribution of these nanoparticles is measured with TEM image analysis. Also the structural comparison between this carbon nanoparticle and soot is done by Raman and XRD measurement. These results show this carbon nanoparticles are of grapheme structure, which means it has good crystallinity when compared with soot.
This study is purposed to find the transition of the perspective connected with visual modality. The perspective based on Greek optics and euclidean geometry and rediscovered in Renaissance represents the object according to the particular moment and the point of view, is a principal fact which affect architecture, the form of a city and the spatial organization and symbolizes an ideal of the times. It embodied perception which treats the space rationally on the basis of realism and became visual modality based on the separation of the seeing subject and the world of the object. The point of view became one with the vanishing point which made up the shape and after Renaissance for four hundred years a straight line, a right angle and a circle got to be favorite geometrical choices in architecture. A fixed point of view of the subject is getting to change and break up fundamentally by the new visual technologies of the modem times.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권2호
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pp.64-69
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2012
This paper presents a hybrid pulse width modulation (PWM) method under low switching frequency conditions based on space vector PWM (SVPWM) and selective harmonic eliminated PWM (SHEPWM), which use asynchronous carrier modulation SVPWM at low frequency, and SHEPWM at high frequency, a square wave after rated conditions. A transitive strategy is proposed to realize a smooth transition of individual modes including SVPWM, SHEPWM and square waves. Experimental results confirm this hybrid modulation method and their transition are reasonable and proper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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