디지털 통신 시스템에서는 미리 정해진 모양의 파형을 발생시키는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 방송계 뉴 미디어 시스템인 RDS(Radio Data System)의 부호화기에서 파형 정형의 한 방법으로 메모리의 Look-up 테이블을 이용하여 기존의 아날로그 여파기보다 효율적인 디지털 파형 여파기를 구현하는 한편, 수신단에서는 전송한 데이터가 에러없이 정확히 복원 가능함을 보인다. 디지털 파형 여파기를 구현하기 위하여 파형 여파기의 제어 알고리즘을 설계하고, IC화를 목표로 discrete 소자를 이용하여 구현하였다. 또한 RDS의 송수신단 전송 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 디지틀 파형 여파기의 타당성을 입증하였다.
A spectral formalism was applied to quantify the sampling errors due to spatial and/or temporal gaps in soil moisture measurements. The lack of temporal measurements of the two-dimensional soil moisture field makes it difficult to compute the spectra directly from observed records. Therefore, the space-time soil moisture spectra derived by stochastic models of rainfall and soil moisture was used in their record. Parameters for both models were tuned with Southern Great Plains Hydrology Experiment(SGP'97) data and the Oklahoma Mesonet data. The structure of soil moisture data is discrete in space and time. A design filter was developed to compute the sampling errors for discrete measurements in space and time. This filter has the advantage in its general form applicable for all kinds of sampling designs. Sampling errors of the soil moisture estimation during the SGP'97 Hydrology Experiment period were estimated. The sampling errors for various sampling designs such as satedlite over pass and point measurement ground probe were estimated under the climate condition between June and August 1997 and soil properties of the SGP'97 experimental area. The ground truth design was evaluated to 25km and 50km spatial gap and the temporal gap from zero to 5 days.
This paper describes a method of parameter estimation of time series data using discrete Fourier transform(DFT). DFT have been mainly used to precisely and rapidly obtain the frequency of a signal. In a dynamic system, a real part of a mode used to learn damping characteristics is a more important factor than the frequency of the mode. The parameter estimation method of this paper can directly estimate modes and parameters, indicating the characteristics of a dynamic system, on the basis of the Fourier transform of the time series data. Real part of a mode estimates by subtracting a frequency of the Fourier spectrum corresponding to 0.707 of a magnitude of the peak spectrum from a peak frequency, or subtracting a frequency of the power spectrum corresponding to 0.5 of the peak power spectrum from a peak frequency, or comparing the Fourier(power) spectrum ratio. Also, the residue and phase of time signal calculate by simple equation with the real part of the mode and the power spectrum that have been calculated. Accordingly, the proposed algorithm is advantageous in that it can estimate parameters of the system through a single DFT without repeatedly calculating a DFT, thus shortening the time required to estimate the parameters.
The benefit of data fusion in improving the performance of Higher Order Sliding Mode (HOSM) observer is brought out in this paper. This improvement in the performance of HOSM observer, resulted in the improvement of active vibration control of a piezo actuated structure, when controlled by a Discrete Sliding Mode Controller (DSMC). The structure is embedded with two piezo sensors for measuring the first two vibrating modes. The fused output of sensors is applied to the HOSM observer for generating state estimates, these states generated are applied to the DSMC, designed for the fourth order linear time invariant model of the structure. In the simulation study, the structure is excited at the first and second mode resonance. It is found that better vibration suppression is obtained, when the states generated by the fused output of sensors is applied as controller input, than the vibration suppression obtained by applying the states generated by using individual sensor output. The closed loop performance of DSMC obtained with HOSM observer is compared with the closed loop performance obtained with the conventional observer. Results obtained shows that better vibration suppression is obtained when the states generated by HOSM observer is applied as controller input.
Bubble columns are widely encountered in several industries, especially in the field of nuclear safety. The Eulerian-Eulerian and the Eulerian-Lagrangian methods are commonly used to investigate bubble columns. Eulerian approaches require additional tasks such as strict volume conservation at the interface and a predefined well-structured grid. In contrast, the Lagrangian approach can be easily implemented. Hence, we introduce a fully Lagrangian approach for the simulation of bubble columns using the discrete bubble model (DBM) and moving particle semi-implicit (MPS) methods. Additionally, we propose a rigorous method to estimate the volume fraction accurately, and verified it through experimental data and analytical results. The MPS method was compared with the experimental data of Dambreak. The DBM was verified by analyzing the terminal velocity of a single bubble for each bubble size. It agreed with the analytical results for each of the four drag correlations. Additionally, the improved method for calculating the volume fraction showed agreement with the Ergun equation for the pressure drop in a packed bed. The implemented MPS-DBM was used to simulate the bubble column, and the results were compared with the experimental results. We demonstrated that the MPS-DBM was in quantitative agreement with the experimental data.
셀 수 있는 이산 자료(discrete count data)에 대한 분석은 여러 분야에서 활용되고 있지만 영(zero)을 과도하게 포함하고 있는 영과잉 자료는 자료의 성격상 포아송 분포를 따르지 못할 때가 있어 분석에 어려움이 따른다. Zero-Inflated Poisson(ZIP)모형은 이런 어려움을 극복하기 위하여 영에 대한 점확률을 가지는 분포와 포아송 분포를 합성하여 과도한 영과 영이 아닌 자료를 설명하는 모형이다. 설명 변수가 존재할 때는 포아송 분포 부분에서 반응변수의 평균과 공변량사이에 로그선형 연결함수를 사용한 Zero-Inflated Poisson Regression(ZIPR)모형이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용한 ZIPR모형의 베이지안 추론방법을 제안하고, 이를 실제 구강위생 자료에 적용하며 다른 모형들과 비교한다. 그 결과 베이지안 추론 방법을 적용한 영과잉 모형의 추정오차가 다른 모형들의 추정오차보다 작았고, 예측치가 더 정확했다는 점에서 우수함을 알 수 있었다.
This study has two objectives. One is developing the runoff model for Hoe-Dong Reservoir basin located at the upstream of Su-Young River in Pusan. To develop the runoff model, basic hydrological parameters - curve number to find effective rainfall, and storage coefficient, etc. - should be estimated. In this study, the effective rainfall was calculated by the SCS method, and the storage coefficient used in the Clark watershed routing was cited from the report of P.E.B. The other is the derivation of transfer function for Hoe-Dong Reservoir basin. The linear, discrete, input-output model which contained six parameters was selected, and the parameters were estimated by the least square method and the correlation function method, respectively. Throughout this study, rainfall and flood discharge data were based on the field observation in 1981.8.22 - 8.23 (typhoon Gladys). It was observed that the Clark watershed routing regenerated the flood hydrograph of typhoon Gladys very well, and this fact showed that the estimated hydrological parameters were relatively correct. Also, the calculated hydrograph by the linear, discrete, input-output model showed good agreement with the regenerated hydrograph at Hoe-Dong Dam site, so this model can be applicable to other small urban areas. Key Words : runoff, effective rainfall, SCS method, clark watershed iou상ng, hydrological parameters, parameter estimation, least square method, correlation function method, input-output model, typhoon gladys.
Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. The maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system using electro-hydraulic manipulator because hydraulic manipulators have the advantage of electric insulation. Meanwhile it is relatively difficult to realize autonomous assembly tasks particularly in the case of manipulating flexible objects such as electric lines. In this report, a discrete event control system is introduced for automatic assembly task of electric lines into sleeves as one of the typical task of active electric power lines. In the implementation of a discrete event control system, LVQNN (linear vector quantization neural network) is applied to the insertion task of electric lines to sleeves. In order to apply these proposed control system to the unknown environment, virtual learning data for LVQNN is generated by fuzzy inference. By the experimental results of two types of electric lines and sleeves, these proposed discrete event control and neural network learning algorithm are confirmed very effective to the insertion tasks of electric lines to sleeves as a typical task of active electric power maintenance tasks.
This paper proposes the improved fault decision algorithm using DWT(Discrete Wavelet Transform) and ANNs for the FRTU(Feeder Remote Terminal Unit) on the feeder in the power distribution system. Generally, the FRTU has the fault decision scheme detecting the phase fault, the ground fault. Especially FRTU has the function for 2000ms. This function doesn't operate FI(Fault Indicator) for the Inrush current generated in switching time. But it has a defect making it impossible for the FI to be operated from the real fault current in inrush restraint time. In such a case, we can not find the fault zone from FI information. Accordingly, the improved fault recognition algorithm is needed to solve this problem. The DWT analysis gives the frequency and time-scale information. The neural network system as a fault recognition was trained to distinguish the inrush current from the fault status by a gradient descent method. In this paper, fault recognition algorithm is improved by using voltage monitoring system, DWT and neural network. All of the data were measured in actual 22.9kV power distribution system.
This article focuses on concrete structures submitted to impact loading and is aimed at predicting local damage in the vicinity of an impact zone as well as the global response of the structure. The Discrete Element Method (DEM) seems particularly well suited in this context for modeling fractures. An identification process of DEM material parameters from macroscopic data (Young's modulus, compressive and tensile strength, fracture energy, etc.) will first be presented for the purpose of enhancing reproducibility and reliability of the simulation results with DE samples of various sizes. The modeling of a large structure by means of DEM may lead to prohibitive computation times. A refined discretization becomes required in the vicinity of the impact, while the structure may be modeled using a coarse FE mesh further from the impact area, where the material behaves elastically. A coupled discrete-finite element approach is thus proposed: the impact zone is modeled by means of DE and elastic FE are used on the rest of the structure. The proposed approach is then applied to a rock impact on a concrete slab in order to validate the coupled method and compare computation times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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