Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제8권2호
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pp.7-13
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2004
A Conjugate Gradient (CG) algorithm for unconstrained minimization is proposed which is invariant to a nonlinear scaling of a strictly convex quadratic function and which generates mutually conjugate directions for extended quadratic functions. It is derived for inexact line searches and is designed for the minimization of general nonlinear functions. It compares favorably in numerical tests with the original Dixon algorithm on which the new algorithm is based.
This application-oriented paper describes an automated welding carriage system to weld a thin corrugated workpiece with welding seam tracking function. Hyundai Heavy Industries Corporation has developed an automatic welding carriage system, which utilizes pulsed plasma arc welding process for corrugated sheets. It can obtain high speed welding more than 2 times faster than traditional TIG based welding system. The aim of this development is to increase the productivity by using automatic plasma welding carriage systems, to track weld seam line using vision sensor automatically, and finally to provide a convenience to operator in order to carry out welding. In this paper a robust image processing and a distance based tracking algorithms are introduced for corrugated workpiece welding. The automatic welding carriage system is controlled by the programmable logic controller(PLC), and the automatic welding seam tracking system is controlled by the industrial personal computer(IPC) equipped with embedded OS. The system was tested at actual workpiece to show the feasibility and performance of proposed algorithm and to confirm the reliability of developed controller.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권2호
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pp.155-158
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2010
In this article, we proposed a new interference canceller using the adaptive algorithm. We designed constant modulus algorithm-correlation normailized least mean square (CMA-CNLMS) for wireless system. This structure is normalized LMS algorithm using correlation between the desired and input signal for cancelling the interference signals in the wideband code division multiple access (WCDMA) system. We showed that the proposed algorithm could improve the Mean Square Error (MSE) performance of LMS algorithm. MATLAB (Matrix Laboratory) is employed to analyze the proposed algorithm and to compare it with the experimental results. The MSE value of the LMS with mu=0.0001 was measured as - 12.5 dB, and that of the proposed algorithm was -19.5 dB which showed an improvement of 7dB.
OFDM (Othogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템과 CDMA (Code Division Multiple Access) 시스템의 결합 방식인 OFDM-CDMA 시스템에서는 파일럿 심볼을 이용하여 얻어진 채널 추정값으로 데이터 신호를 보상할 수 있다. 일반적으로 파일럿 심볼의 상관관계를 이용한 MMSE (Minimum Mean-Squared Error) 추정기를 사용하면 최적의 채별 추정값을 얻어낼 수 있으나 구조가 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 파일럿 심볼에 대한 정보만을 이용하는 간단한 구조의 PA (Pilot-Aided) 알고리즘과 파일럿 심볼과 데이터 심볼의 정보를 모두 이용하는 PADD (Pilot-Aided Decision-Directed) 알고리즘을 변형하여 기존의 채널추정 방법보다 간단한 구조를 가지는 새로운 알고리즘을 제안하구 컴퓨터 모의실험을 통해 레일레이 다중 경로 페이딩 환경에서 수신기의 속도를 변화시키면서 성능을 평가한다. 모의 실험 결과를 살펴보면 제안된 채널추정 알고리즘이 기존의 PA 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 orthogonal frequency-division multiple-access 스마트 안테나 시스템을 위한 효율적인 도래각 추정 기반의 적응 빔 형성 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 추정된 도래각 정보를 이용하여 원하는 신호의 방향으로 주 빔 (main beam)을 형성하는 반면, 간섭 신호의 방향에는 null을 형성함으로써 간섭 신호를 효율적으로 제거한다. 또한, 다중 경로 신호에 대한 빔 형성 출력들을 효율적으로 결합함으로써 공간 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 셀룰러 이동통신 환경에서 WiBro 시스템을 목표 시스템 (target system)으로 설정하여 알고리즘의 성능을 분석하고 least-sqaures 빔 형성 알고리즘과 성능을 비교한다.
This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the $3.7{\mu}m$ and $10.8{\mu}m$ channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation-maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively.
산불 감시 시설의 탐지확률을 높이고, 감시 자원의 운영 효율성을 높이기 위해서는 어디를 감시해야 하는가에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 산불 감시 우선지역을 기존 감시 시설의 가시권과 해당 지역의 산불발생 확률 분석 결과를 이용하여 선정하는 방안을 제시하였다. 즉 발생 확률이 높으면서, 가시성이 떨어지는 곳을 우선 감시 지역으로 정의하고, 퍼지함수를 이용한 변환과 가중치 부여에 의한 중첩분석을 통해 산불감시 우선지도를 생성하였다. 봉화지역을 대상으로 분석한 결과, 감시 우선 지역은 산지가 많은 북부 지역보다는 인구가 많은 중남부 지역에 많이 분포하였다. 개발된 산불감시 우선지역 분석 체계는 한정된 감시 자원의 적정 배치 위치를 선정하는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 Newton-Rhapson법으로 조류계산을 하여 해양도시내 분산전원의 최적 설치점에 대해 연구하였다. 도시 내에 분산전원을 설치할 경우 대규모 발전소나 송전설비를 추가 건설하지 않고도 효율적으로 필요한 전력을 공급할 수 있는 장점이 있다. 따라서 전 세계적으로 분산전원은 도시 에너지원으로 주목받고 있다. 그러나 도시 내의 전원 설치지점 변경에 따른 전력손실 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 분산전원이 주변의 선로에 미치는 전력손실을 최소화 할 수 있도록, 분산전원의 최적 설치지점을 선정하는 방안을 제안한다.
DEM을 이용하여 하천망을 생성하고 유역을 분할하기 위해서는 DEM에 존재하는 sink나 flat area와 같은 오류를 합리적인 방법으로 제거하는 과정이 필요하다. DEM의 sink를 제거하기 위한 방법으로는 filling 알고리즘과 breaching 알고리즘 등이 있으며, flat area에서 흐름방향을 결정하기 위한 방법으로는 Jenson과 Domingue 알고리즘, relief 알고리즘 및 combined gradient 알고리즘 등이 있다. 본 연구에서는 이들 알고리즘에 대한 검토를 수행하고 breaching 알고리즘이 포함된 filling 알고리즘과 combined gradient 알고리즘을 적용하여 DEM의 오류를 제거하는 프로그램을 개발하였으며, 이와 Arc/Info에서 채택하고 있는 filling 알고리즘과 Jenson과 Domingue 알고리즘을 적용한 DEM의 오류 제거 결과와 비교 검토하였다. 추출된 하천망의 특성을 분석하고, 그 결과를 수치지도에서 추출한 하천망과 형태석 측면 및 하천차수별 특성 비교를 통해 본 연구결과의 유용성을 검토하였다.
Recently, as data mining and artificial neural network techniques are developed, analyzing large amounts of data is proposed to reduce the dimension of the data. In general, empirical orthogonal function (EOF) used to reduce the dimension in the ocean data and recently, Self-organizing maps (SOM) algorithm have been investigated to apply to the ocean field. In this study, both algorithms used the monthly Sea level anomaly (SLA) data from 1993 to 2018 around the East Asia Coasts. There was dominated by the influence of the Kuroshio Extension and eddy kinetic energy. It was able to find the maximum amount of variance of EOF modes. SOM algorithm summarized the characteristic of spatial distributions and periods in EOF mode 1 and 2. It was useful to find the change of SLA variable through the movement of nodes. Node 1 and 5 appeared in the early 2000s and the early 2010s when the sea level was high. On the other hand, node 2 and 6 appeared in the late 1990s and the late 2000s, when the sea level was relatively low. Therefore, it is considered that the application of the SOM algorithm around the East Asia Coasts is well distinguished. In addition, SOM results processed by SLA data, it is able to apply the other climate data to explain more clearly SLA variation mechanisms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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