본 논문에서는 고속 무선 데이터 전송에서 높은 데이터 전송의 신뢰성을 얻기 위해 MIMO(multi-input multi-output) 기술 중 하나인 시공간 블록 코드(STBC: space-time block codes)와 채널코딩 중 하나인 컨볼루션 코드(convolution code)를 연계한 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 전송한 데이터를 복원하며 높은 시스템 이득을 가지기 위해 수정된 비터비 알고리즘을 사용한다. 제안한 시스템은 시공간 블록 코드와 컨볼루션 코드를 연계하였기 때문에 시스템의 복잡도는 다소 높지만 STBC의 최대 다이버시티 이득과 컨볼루션 코드의 높은 부호화 이득을 동시에 얻을 수 있는 큰 장점이 있다. 수정된 비터비 알고리즘은 기존의 비터비 알고리즘과 달리 브랜치 매트릭스를 구하기 위해 해밍 거리를 사용하지 않고 수신 심볼과 레퍼런스 심볼 사이의 유클리디안 거리를 사용한다. 제안한 시스템을 시뮬레이션 한 결과 기존의 시스템보다 7.5 dB(STBC 2Tx-2Rx $BER=10^{-3}$ )의 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다. 이 결과를 통해 STBC와 컨볼루션 코드를 연계할 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하면 향상된 전송 신뢰성과 전송 효율로 데이터를 전송 할 수 있다.
This paper presents a PID automatic gain-tuning algorithm for the electronic throttle valve which is driven by wire. Since the system characteristics of position control for electronic throttle valve are so complicated that both the real time robustness and the manufacturing cost must be considered for mass production. To resolve this paradox, a kind of algorithm called RLS (Recursive Least Square) is adopted for the control of the ETB (Electronic Throttle Body). Using this algorithm, the PID gains can be adjusted automatically with the estimated system parameters. Furthermore, a pre-filter is supplemented for the sake of the robustness against the friction and loads. From the industrial requests for the system, the design specifications are decided as follows: the settling time should be less than 1sec and the overshoot should be kept below 3%. The results of the experiments based on this approach show that the high robustness can be achieved while the system stability is satisfied steadily. A parameter estimation scheme and a gain-tuning algorithm have been properly combined and utilized in this research and the effectiveness is verified through the real experiments.
다중 송신안테나 통신시스템에서 송신 안테나의 위상을 제어하는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 첫 번째 안테나의 위상을 기준으로 나머지 송신안테나들이 최대한 첫 번째 안테나와 위상을 가깝게 조절하는 기법이다. 두 번째 방법은 특정한 섹터를 정한 다음, 그 섹터로 모든 송신 안테나들의 위상을 일치시키는 기법이다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 첫 번째 위상 조절기법이 두 번째 위상조절기법보다 우수하다는 것을 보일 수 있다. 그리고 첫 번째 위상 조절기법이 송신안테나 갯수가 4개일때 직교 시공간부호의 성능보다 1.2 dB 우수함을 알 수 있다.
Observer-based fault detection and isolation (FDI) filter design method is a model-based method. By carefully choosing the observer gain, the residual outputs can be projected onto different independent subspaces. Each subspace corresponds to the monitored structural element so that the projected residual will be nonzero when the associated structural element is damaged and zero when there is no damage. The key point of detection filter design is how to find an appropriate observer gain. This problem can be interpreted in a geometric framework and is found to be equivalent to the problem of finding a decentralized static output feedback gain. But, it is still a challenging task to find the decentralized controller by either analytical or numerical methods because its solution set is, generally, non-convex. In this paper, the concept of detection filter and iterative LMI technique for decentralized controller design are combined to develop an algorithm to compute the observer gain. It can be used to monitor structural element state: healthy or damaged. The simulation results show that the developed method can successfully identify structural damages.
계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.
계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.
Objective: The purpose of this study was to determine the knee and ankle joint kinematics and kinetics by comparing downhill walking with valley-shape combined slope walking. Method: Eighteen healthy men participated in this study. A three-dimensional motion capture system equipped with eight infrared cameras and a synchronized force plate, which was embedded in the sloped walkway, was used. Obtained kinematic and kinetic parameters were compared using paired two-tailed Student's t-tests at a significance level of 0.05. Results: The knee flexion angle after the mid-stance phase, the mean peak knee flexion angle in the early swing phase, and the ankle mean peak dorsiflexion angle were greater during downhill walking compared with valley-shape combined slope walking (p < 0.001). Both the mean peak vertical ground reaction force (GRF) in the early stance phase and late stance phase during downhill walking were smaller than those values during valley-shape combined slope walking. (p = 0.007 and p < 0.001, respectively). The mean peak anterior GRF, appearing right after toe-off during downhill walking, was also smaller than that of valley-shape combined slope walking (p = 0.002). The mean peak knee extension moment and ankle plantar flexion moment in late stance phase during downhill walking were significantly smaller than those of valley-shape combined slope walking (p = 0.002 and p = 0.015, respectively). Conclusion: These results suggest that gait strategy was modified during valley-shape combined slope walking when compared with continuous downhill walking in order to gain the propulsion for lifting the body up the incline for foot clearance.
본 논문에서는 나카가미 페이딩 채널 환경에서 직접 대역확산 부호분할 다중접속 통신을 위한 일반화된 혼합 전력/전송률 적응화 기법에 관하여 연구한다. 각 사용자를 위한 전송전력은 $G^p_i$에 비례하여 할당되는데, 여기에서 $G_i$는 사용자 i의 채널 이득이고 p는 실수이다. 전송률(즉, 처리이득)도 원하는 전송품질을 얻기 위하여 동시에 결합되어 적응화 된다. 본 연구에서는 평균 전력 및 최대 전력이 고정되어 있을 때 제안하는 혼합 적응화 방식으로 얻을 수 있는 평균 데이터율을 분석하였다. 본 논문의 결과를 통해서 제안하는 혼합 전력/전송률 적응화 방식이 전력 혹은 전송률의 단일 적응화 방식에 비하여 많은 성능 향상이 있음을 알 수 있었다.
Background: Identification of radioisotopes for plastic scintillation detectors is challenging because their spectra have poor energy resolutions and lack photo peaks. To overcome this weakness, many researchers have conducted radioisotope identification studies using machine learning algorithms; however, the effect of data normalization on radioisotope identification has not been addressed yet. Furthermore, studies on machine learning-based radioisotope identifiers for plastic scintillation detectors are limited. Materials and Methods: In this study, machine learning-based radioisotope identifiers were implemented, and their performances according to data normalization methods were compared. Eight classes of radioisotopes consisting of combinations of 22Na, 60Co, and 137Cs, and the background, were defined. The training set was generated by the random sampling technique based on probabilistic density functions acquired by experiments and simulations, and test set was acquired by experiments. Support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and convolutional neural network (CNN) were implemented as radioisotope identifiers with six data normalization methods, and trained using the generated training set. Results and Discussion: The implemented identifiers were evaluated by test sets acquired by experiments with and without gain shifts to confirm the robustness of the identifiers against the gain shift effect. Among the three machine learning-based radioisotope identifiers, prediction accuracy followed the order SVM > ANN > CNN, while the training time followed the order SVM > ANN > CNN. Conclusion: The prediction accuracy for the combined test sets was highest with the SVM. The CNN exhibited a minimum variation in prediction accuracy for each class, even though it had the lowest prediction accuracy for the combined test sets among three identifiers. The SVM exhibited the highest prediction accuracy for the combined test sets, and its training time was the shortest among three identifiers.
본 논문에서는 AMC-V-BLAST(Adaptive Modulation and Coding-Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) 결합 시스템에 각 레이어 별로 독립적인 MCS(Modulation and Coding Scheme) 레벨을 적용한 경우의 시스템 구조를 제시 후 성능을 관찰한다. 또한 AMC-V-BLAST 결합 시스템에 STD(Selection Transmit Diversity)와 독립적인 MCS 레벨을 적용 후 전송률 성능을 살펴본다. 그리고 공통적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템의 성능에 비하여 어느 정도의 전송률 향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 독립적인 MCS 레벨이 적용된 경우가 레이어 별로 각 채널상태에 따라 최대한의 전송률을 얻기 위한 변조 및 코딩 방식이 선택되므로 공통 MCS 레벨을 적용한 경우에 비하여 전송률 성능이 우수함을 보였다. 특히 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST결합 시스템의 약 $7dB{\sim}9dB$ SNR구간에서 700kbps 이득을 보였고, 동일한 SNR(Signal-to-Noise Ratio)구간에서 STD와 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템은 350kbps 개선을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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