This paper presents a method for on-line estimation of rotor time constant of induction motor. The proposed method applies a model reference adaptive system(MRAS) using rotor flux vector. The MRAS consists of two independent observers to estimate the rotor flux vector; one based on voltage equations of rotor flux vector, the other based on current equations of them. The MRAS utilizes concept of auxiliary variables to normalize observer output and decrease high-frequency components of its input. Experimental results verify the validity and usefulness of proposed method
In this paper we propose a new deinterlacing method with block classification and motion vector smoothing. The proposed method classifies a block, then depending on the region it belongs to, the motion estimation or line averaging is applied. To classify a block its variance is calculated. Then, for those blocks that belong to simple non-texture region the line averaging is done while motion estimation is applied to complex region. The motion vector field is smoothed using median filter what yields more accurate interpolation. In the experiments for the subjective evaluation, the proposed method bas shown satisfying results in terms of computation time consumption and peak signal-to-noise ratio. Due to the simplicity of the algorithm computation time was drastically decreased.
본 논문에서는 Vector Sum 방법을 이용한 새로운 구조의 능동 위상천이기를 제안하였고 그 위상천이기를 제 어할 독특한 디지털 방식의 위상 제어 방법을 제시하였다. 제안한 새로운 구조의 능동 위상천이기는 Wilkinson power combiner/divider, branch line 3 dB quadrature hybrid coupler, 그리고 dual gate FET(DGFET)를 사용 한 가변 이득 증폭기(VGA)를 이용하여 설계.제작하였다. 그리고 제작된 능동 위상천이기를 디지털 방식으로 동작시킴으로써 제안된 구조가 효율적으로 잘 동작하고 또한 제시된 디지혈 방식으로 제어하는 방법이 타당함을 보였다.
We optimize a vector network analyzer ferromagnetic resonance (VNA-FMR) measurement system to study spin dynamics and Gilbert damping parameters of thin ferromagnetic films. In order to obtain accurate damping parameters, careful determination of the susceptibility line-width is required. The measured S-parameters are converted into the corresponding susceptibility through a calibration processes. From the line-width measurements, we can successfully extract the saturation magnetizations and Gilbert damping parameters of 5-, 8-, and 10-nm thick $Ni_{81}Fe_{19}$ (Py) films.
The equivalent transformation of a brushless DC motor into an separately exited DC motor has been possible with the vector control technique. Vector control is an effective technique for controlling variable speed drives of brushless DC motors. Conventional vector controllers, however, suffer from electrical machine parameter variations because these controllers depend on the parameters. This paper presents the vector control of brushless DC motor using a neural network. In the proposed method, a neural network is employed as on-line estimator of the nonlinear dynamic equations of brushless DC motor. The neural network based vector controller has the advantage of robustness against machine parameter variations as compared with conventional vector controller The simulation results using Matlab/Simulink verify the useful of the proposed method.
본 연구는 ASTER영상을 이용한 해안선 변화에 관한 연구이다. ASTER영상은 1999년 12월에 일본에서 발사된 지구탐사위성에 탑재된 센서이다. ASTER 영상은 15m, 30m, 90m의 해상도와 VNIR, TIR, WIR의 3개의 센서를 가지고 있으나 비교적 영상이 저렴하다. 특히 다양한 파장대를 분포하고 있어 기존의 위성영상보다 지구상의 많은 정보의 획득이 가능하다. 해안선은 국지성이 강하므로 지형 형상에 따라서 변화하게 된다. 그리고 해양지리정보구축에서 가장 중요한 요소 중의 하나다. 따라서 본 연구에서는 ASTER 위성영상으로부터 해안선을 Vector Line으로 자동추출 후 변화량을 분석하였다. 연구결과는 향후 해안선 변화를 분석하는데 중요한 기초자료로 활용될 것이다.
This paper describes a fingerprint classification on the basis of feature points(whorl, core) and feature vector and uses a syntactic approach to identify the shape of flow line around the core. Fingerprint image is divided into 8 by 8 subregions and fingerprint region is separated from background. For each subregion of fingerprint region, the dominant ridge direction is obtained to use the slit window quantized in 8 direction and relaxation is performed to correct ridge direction code. Feature points(whorl, core, delta) are found from the ridge direction code. First classification procedure divides the types of fingerprint into 4 class based on whorl and cores. The shape of flow line around the core is obtained by tracing for the fingerprint which has one core or two core and is represented as string. If the string is acceptable by LR(1) parser, feature vector is obtained from feature points(whorl, core, delta) and the shape of flow line around the core. Feature vector is used hierarchically and linearly to classify fingerprint again. The experiment resulted in 97.3 percentages of sucessful classification for 71 fingerprint impressions.
이 논문에서는 타원 기둥에 대한 벡터 중력과 중력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 임의의 3차원 이상체에 대한 벡터 중력은 이상체의 모양에 따른 3중 적분이 포함된 인력 포텐셜을 각 축 방향으로 미분하여 구한다. 축 대칭성을 가진 이상체에 의한 벡터 중력은 먼저 축방향으로 적분하여 2중 적분 형태로 축약한다. 켤레 복소수를 도입한 복소 그린 정리를 이용하면 2중 적분은 1차원 폐곡선 선적분 형태로 변환된다. 최종적으로 타원 기둥에 의한 벡터 중력은 타원 기둥 단면의 경계를 폐곡선의 매개변수로 설정하여 1차원 수치적분으로 유도된다. 같은 방식으로 타원 기둥에 의한 중력 변화율 텐서는 인력 퍼텐셜을 2차 미분하여 3중 적분으로 표현된 중력 변화율 텐서를 구한 후, 수직 축 방향으로 적분하여 2중 적분으로 축약한다. 벡터 중력에서 적용한 방법과 동일한 복소 평면에서의 그린 정리를 도입하여 타원 기둥에 의한 중력 변화율 텐서 반응식의 모든 성분을 유도한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권1호
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pp.124-131
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2005
This paper suggests LOS(Line-Of-Sight) guidance system of a surface vessel in straight-line navigation under ocean currents An LOS vector from the vessel to a point on the path between two way-points is decided and a heading angle is calculated to converge to follow the desired path based on the LOS vector This guidance system is called LOS guidance system. The suggested LOS guidance law has parameters to be properly chosen according to navigational environment. Parameters of LOS guidance system are optimized to reduce propulsive energy and/or position error between desired Position and present position of a ship using genetic algorithm which is a strong optimization algorithm with adaptational random search The effectiveness of the suggested LOS guidance system is assured through computer simulations.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.595-601
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2003
In this paper we propose an on line training method for classification based on least squares support vector machine. Proposed method enables the computation cost to be reduced and the training to be peformed incrementally, With the incremental formulation of an inverse matrix in optimization problem, current information and new input data can be used for building the new inverse matrix for the estimation of the optimal bias and Lagrange multipliers, so the large scale matrix inversion operation can be avoided. Numerical examples are included which indicate the performance of proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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