Accounting for actuator nonlinearities in control loops has often been perceived as an implementation issue and usually excluded in the design of controllers. Nonlinearities treated in this paper are saturation, and they are modelled as an inequality constraint. The CRHPC(Constrained Receding Horizon Predictive Control) with inequality constraints algorithm is used to handle actuator rate and amplitude limits simultaneously or respectively. Optimum values of future control signals are obtained by quadratic programming. Simulated examples show that predictive control law with inequality constraints offers good performance as compared with input clipping.
A cascode low noise amplifier(LNA) for a 2.45GHz RFID reader is designed using 0.25um CMOS technology. There are four LNA design techniques applied to the cascode topology. In this paper, power-constrained simultaneous noise and input matching(PCSNIM) technique is used for low power consumption and achieving the noise matching and input matching simultaneously. Simulation results demonstrate a noise figure of 2.75dB, a power gain of 10.17dB, and a dissipation power of 8.65mW with 1V supply.
사용자를 인증하는데 생체인식(biometrics)을 사용하는 것은 보안성과 편리성에서 우수함에도 불구하고, 생체 정보를 사용하는 전형적인 인증 알고리즘은 스마트카드(smart cards)와 같은 자원이 한정된 장치에서는 실행되지 못할 수도 있다. 따라서, 제한된 자원을 갖는 장치에서 생체인식 과정이 수행되기 위해서는 적은 메모리와 처리 능력을 요구하는 가벼운 인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 또한 생물학적 특징들 중에서 얼굴에 의한 인증은 인간에게 보다 친숙하고 얼굴 영상 획득이 비강제성을 띤다는 점에서 사용하기 가장 편리한 생체인식 기술이다. 본 논문에서는 생체인식 기술 연구의 일환으로 새로운 얼굴 인중 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 인증 알고리즘은 두 가지 면에서 새로운 특성을 갖는다. 그 하나는 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithms) 에 의해 추출된 특징 집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이 우수한 특징들을 SVM의 입력벡터로 사용하는 제안한 얼굴 인증 알고리즘이, GA에 의한 특징 선택 과정이 없는 알고리즘보다 정확성과 메모리 요구량에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 시스템 파라미터의 변경 실험에 의해 선택될 특징의 개수가 조절될 수 있음을 보인다.
사물인터넷(IoT: Internet of Thing) 기술은 사용자 주변의 사물들이 상호 연결되어 정보를 공유할 수 있도록 해준다. IoT 환경에서 보안은 민감한 개인 정보 유출뿐만 아니라 생명에 직결 된 문제가 발생 할 수 있기 때문에 반드시 지원되어야하는 핵심 기술이다. 하지만 IoT 서비스를 구성하는 소형장치의 경우 자원이 제한적이며 배터리에 의존하기 때문에 기존 보안기술을 직접 적용하기는 어렵다. PSK(Pre-Shared Key)기반 방식은 통신 주체들이 사전에 안전하게 비밀키를 설정한 뒤 보안 기능을 수행하는 방식으로 경량화 장치에 적합하다. 공개키 알고리즘을 기반으로 세션키를 설정하는 방식보다 적은 비용으로 보안 기술을 구축할 수 있기 때문이다. 그러나 경량화 된 장치는 입출력장치가 부재하기 때문에 PSK를 사전에 안전하게 설정하는 방식은 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원이 제한적인 소형 장치들을 위한 안전한 초기 설정 기술을 제안하고 구현 결과를 보인다.
일반 12-키 휴대폰 키패드의 알파벳 배치 방식은 한두 가지로 통일되어 있다. 대개 하나의 키에 여러 개의 알파벳을 순서가 있게 배치한다. 영문을 입력할 때 우리나라를 포함한 비영어권 국가에서는 대부분 멀티탭(multi-tap) 방식을 사용하는데, 이 멀티탭 방식에서는 같은 키를 반복해서 눌러야 다음 알파벳을 입력할 수 있게 된다. 본 논문에서는 멀티탭 방식으로 다양한 상황의 영문 데이터를 입력할 때 필요한 키 누름 횟수를 최소화하는 키패드를 디자인한다. 제안한 유전 알고리즘을 이용해 최적의 키패드를 디자인할 수 있었다. 키의 개수는 최소 8개에서 최대 12개까지를 사용하며 알파벳 순서를 유지한 것과 그렇지 않은 키패드 디자인에 대해 다양하게 실험하였고, 결과적으로 모든 경우에 개선된 키패드 디자인을 도출 해냈다.
Inverse analysis of non-linear reinforced concrete bridge pier using recursive Gaussian filtering for in-situ condition assessment is the main theme of this work. For this purpose, minimum variance unbiased estimation using unscented sigma points is adopted here. The uniqueness of this inverse analysis lies in its approach for strain based updating of engineering demand parameters, where appropriate bound and constrained conditions are introduced to ensure numerical stability and convergence. In this analysis, seismic input is also identified, which is an added advantage for the structures having no dedicated sensors for earthquake measurement. First, the proposed strategy is tested with a simulated example whose hysteretic properties are obtained from the slow-cyclic test of a frame to investigate its efficiency and accuracy. Finally, the experimental test data of a full-scale bridge pier is used to study its in-situ condition in terms of Park & Ang damage index. Overall the study shows the ability of the augmented minimum variance unbiased estimation based recursive time-marching algorithm for non-linear system identification with the aim to estimate the engineering damage parameters that are the fundamental information necessary for any future decision making for retrofitting/rehabilitation.
In this paper, we will treat the diagnosis problem to accurately determine fault types. The judgement of fault types is accomplished by observing the cluster newly formed with faults and clustering the input current waveforms to intrinsically show the conditions with the dignet that is a clustering algorithm. The types of input current waveforms are, however, constrained during normal operation, though it considers the load character. In case of faults. new clusters are generated outside the clusters. which appear during normal operation, because the input current waveforms of the induction motor are generated by the type which is not observed in case of faults. The diagnosis about the types of faults is essential to building a fault tree about the induction motor, and it removes the causes of the faults using a fuzzy logic. We, first, constitute a fault tree, which connects with the parts and the entire system of the induction motor, and investigate fault modes which can be generated from the fault tree and the relationship of the cause and the effect of each part (of the motor). Also, we distinguish the faults of each part by means of inducing the said of fuzzy relation equations encapsulating the relationship of the fault modes and each part.
A deep neural network (DNN) model was proposed to predict the upset in the inertia friction welding process using a database comprising results from a series of FEM analyses. For the database, the upset length, upset beginning time, and upset completion time were extracted from the results of the FEM analyses obtained with various of axial pressure and initial rotational speed. A total of 35 training sets were constructed to train the proposed DNN with 4 hidden layers and 512 neurons in each layer, which can relate the input parameters to the welding results. The mean of the summation of squared error between the predicted results and the true results can be constrained to within 1.0e-4 after the training. Further, the network model was tested with another 10 sets of welding input parameters and results for comparison with FEM. The test showed that the relative error of DNN was within 2.8% for the prediction of upset. The results of DNN application revealed that the model could effectively provide welding results with respect to the exactness and cost for each combination of the welding input parameters.
In this study, ubiquitous health care system attaching in chair to monitor ECG for health care was developed at the unconsciousness state. The system conveniently and simple measured ECG at non-consciousness. We measured the contact impedance to skin-electrode of metal mesh electrodes of the system. Contact impedance enable the electrode to use for ECG measurement. The results are that the impedance of the metal mesh electrodes according to sizes is low when the size is 4$cm^2$. As the result, when the size of the metal mesh electrode is 4$cm^2$, the electrode is fit for ECG measurement. We can acquired by positing the arm on the metal mesh electrode. The ECG signal was detected using a high-input-impedance bio-amplifier, and then passed filter circuitry. The measured signal transmitted to a PC through the bluetooth wireless communication and monitored. Data of the non-constrained ECG system attaching in chair is noise-data when comparing metal mesh electrode with the Ag/Agcl electrode but the data is significant to monitor ECG for check the body state.
This paper presents a consequence of the systematic approach to identify the aerodynamic parameters of an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with the automatic flight control system. A 3-2-1-1 excitation is applied for the longitudinal mode while a multi-step input is applied for lateral/directional excitation. Optimal time step for excitation is sought to provide the broad input bandwidth. A fully automated programmed flight test method provides high-quality flight data for system identification using the flight control computer with longitudinal and lateral/directional autopilots, which enable the separation of each motion during the flight test. The accuracy of the longitudinal system identification is improved by an additional use of the closed-loop flight test data. A constrained optimization scheme is applied to estimate the aerodynamic coefficients that best describe the time response of the vehicle. An appropriate weighting function is introduced to balance the flight modes. As a result, concurrent system models are obtained for a wide envelope of both longitudinal and lateral/directional flight maneuvers while maintaining the physical meanings of each parameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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