Shroud로 감싸여 있는 제트베인의 추력 방향 조종 특성은 shoroud가 없는 제트베인의 조종 특성보다 매우 복잡하며 그 특성이 매우 특이하다. 이러한 제트 베인 시스템의 조종 특성을 파악하기 위하여 베인과 shroud 고유의 공력 특성은 물론 shroud/베인간의 유동 간섭에 대한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 반실험적인 모델링을 개발하고, 실제 기하학적 모델을 고려한 삼차원 유동해석과 실기형 연소시험을 수행하여 복잡한 물리적현상을 도출하여 shroud로 감싸여 있는 제트베인의 측력 특성을 제시하였다.
The widespread introduction of unmanned aircrafts has led to the understanding of the need to organize a common information space for manned and unmanned aircrafts, which is reflected in the Russian Unmanned aircraft system Traffic Management (RUTM) project. The present article deals with the issues of spatial information database (DB) organization, which is the core of RUTM and provides storage of various data types (spatial, aeronautical, topographical, meteorological, vector, etc.) required for flight safety management. Based on the analysis of functional capabilities and types of work which it needs to ensure, the architecture of spatial information DB, including the base of source information, base of display settings, base of vector objects, base of tile packages and also a number of special software packages was proposed. The issues of organization of these DB, types and formats of data and ways of their display are considered in detail. Based on the analysis it was concluded that the optimal construction of the spatial DB for RUTM system requires a combination of different model variants and ways of organizing data structures.
In order to enhance torque density of five-phase permanent magnetic synchronous motor with third harmonic injection for electric vehicles (EVs) applications, optimum seeking method for injection ratio of third harmonic was proposed adopting theoretical derivation and finite element analysis method, under the constraint of same amplitude for current and air-gap flux. By five-dimension space vector decomposition, the mathematic model in two orthogonal space plane, $d_1-q_1$ and $d_3-q_3$, was deduced. And the corresponding dual-plane vector control method was accomplished to independently control fundamental and third harmonic currents in each vector plane. A five-phase PMSM prototype with quasi-trapezoidal flux pattern and its fivephase voltage source inverter were designed. Also, the dual-plane vector control was digitized in a single XC3S1200E FPGA. Simulation and experimental results prove that using the proposed optimum seeking method, the torque density of five-phase PMSM is enhanced by 20%, without any increase of power converter capacity, machine size and iron core saturation.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.120-125
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2000
We propose a semi-automatic and dynamic indexing algorithm for multi-media database(e.g. movie files, audio files), which are difficult to create indexes expressing their emotional or abstract contents, according to user's sensitivity by using user's histories of access to database. In this algorithm, we simply categorize data at first, create a vector space of each user's interest(user model) from the history of which categories the data belong to, and create vector space of each data(title model) from the history of which users the data had been accessed from. By continuing the above method, we could create suitable indexes, which show emotional content of each data. In this paper, we define the recurrence formulas based on the proposed algorithm. We also show the effectiveness of the algorithm by simulation result.
This paper proposes how to build an expert profile database in KMS, which provides the information of expertise that each expert possesses in the organization. To manage tacit knowledge in a knowledge management system, recent researches in this field have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise so that users can contact them for help. In this paper, we develop a framework to automate expert classification using a text categorization technique called Vector Space Model, through which an expert database composed of all the compiled profile information is built. This approach minimizes the maintenance cost of manual expert profiling while eliminating the possibility of incorrectness and obsolescence resulted from subjective manual processing. Also, we define the structure of expertise so that we can implement the expert classification framework to build an expert database in KMS. The developed prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology," is introduced to show the applicability of the proposed framework.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
To achieve a fast dynamic response and to solve the multi-objective control problems of the output currents, capacitor voltages and system constraints, this paper proposes a deadbeat and hierarchical predictive control with space-vector modulation (DB-HPC-SVM) for five-level nested neutral point piloted (NNPP) converters. First, deadbeat control (DBC) is adopted to track the reference currents by calculating the deadbeat reference voltage vector (DB-RVV). After that, all of the candidate switching sequences that synthesize the DB-RVV are obtained by using the fast SVM principle. Furthermore, according to the redundancies of the switch combination and switching sequence, a hierarchical model predictive control (MPC) is presented to select the optimal switch combination (OSC) and optimal switching sequence (OSS). The proposed DB-HPC-SVM maintains the advantages of DBC and SVM, such as fast dynamic response, zero steady-state error and fixed switching frequency, and combines the characteristics of MPC, such as multi-objective control and simple inclusion of constraints. Finally, comparative simulation and experimental results of a five-level NNPP converter verify the correctness of the proposed DB-HPC-SVM.
In this paper, a new opposition based charged system search (CSS) is proposed to be used as a parameter identification of highly nonlinear semi-active magneto-rheological damper. By replacing the opposition particles with current solutions, the mentioned strategy is used to enhance the search space and to increase the exploration of CSS. To investigate the effectiveness of the proposed method, a nonlinear modified Bouc-Wen model of MR damper is considered to find its parameters, and compare it with those achieved from experimental model of MR damper. Also, by exploiting the sensitivity analysis and using the importance vector, the less importance parameters in the Bouc-Wen model are eliminated which makes the MR damper model simpler. Results demonstrate the new proposed algorithm (OBLCSS) has a high ability to tackle highly nonlinear problems. Based on the results of the α importance vector, a simplified model is proposed and its parameters are identified by using the presented OBLCSS algorithm. The simplified proposed model also has a high capability of estimating damper responses.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.405-410
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1994
The purpose of this paper is to present the details of design procedure of a nonlinear regulator by Riemannian geometric approach and to applied it to the case of a double-effect evaporator. A nonlinear geometric model is proposed on a direct sum space of a state vector and a control vector as well as in the previous parers by the authors. The geometric model is derived by replacing the orthogonal straight coordinate axes of a linear system on the direct sum space with the curvilinear coordinate axes. The integral manifold of the geometric model becomes homeomorphic to that of fictitious linear system. For the geometric model a nonlinear regulator with a performance index is designed renewedly by the procedure of optimization. The construction method of the curvilinear coordinate axes on which the nonlinear system behaves as a linear system is discussed. To apply the above regulator theory to double-effect evaporators especially to the pilot plant at the University of Alberta, a suitable nonlinear model is determined by the plant dynamics. The optimal control law is derived through the calculation of the homeomorphism. As a result it is confirmed that the regulator is effective and superior to that of the conventional control.
기존의 문서 검색 방법론은 TF-IDF와 같은 벡터공간모델을 활용한 키워드 기반 방법론을 사용한다. 키워드 기반의 문서검색방법론으로는 문제가 몇몇 문제점이 나타날 수 있다. 먼저 몇 개의 키워드로 전체의 의미를 나타내기 힘들 수 있다. 또 기존의 키워드 기반의 방법론을 사용하면 의미상으로 비슷하지만 모양이 다른 동의어를 사용한 문서의 경우 두 문서 간에 일치하는 단어들의 특성치만 고려하여 관련이 있는 문서를 제대로 검색하지 못하거나 그 유사도를 낮게 평가할 수 있다. 본 연구는 문서를 기반으로 한 검색방법을 제안한다. Centrality를 사용해 쿼리 문서의 특성 벡터를 구하고 Word2vec알고리즘을 사용하여 단어의 모양이 아닌 단어의 의미를 고려할 수 있는 특성 벡터를 만들어 검색 성능의 향상과 더불어 유사한 단어를 사용한 문서를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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