Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.282-286
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2011
Recently, a name retrieval function is widely used on navigation systems. In this paper, we propose the new dynamic hashing algorithm for a name retrieval function on it. The proposed dynamic hashing algorithm by constructing an index using the variance information of character is the better than existing methods in terms of storage capacity and retrieval speed. The algorithm proposed in this paper can be useful on systems that have limited resources as well as navigation systems.
A contrp; suste, fpr SCARA robot is designed for implememting a robust dynamic control algorithm. this study forcuses on the use of DSPs in the design of joint controllers and interfaces in between the host cotroller and four joint controllers and in between the joint controllers and four servo drives. The mechanical body of SCARA robot and the servo drives are selected from the commercially available ones. The four joint controllers, assigned to each joint one by one, are combined into a common system through a mother board hardwarewise and through the global memeory softwarewise. The mother board is designed to connect joint controllers onto the board through the slots adopting PC/104 bus structures. And, the global memory stores the common data which can be shared by joint controllers and the host computer directly, which virtually combines the whole system into one. To demonstrate the performance and efficienty of the sytem, a robust inverse dynamic algorithm is proposed and implemented for a faster and more precise control. The robust inverse dynamic algorithm is basically derived from an inverse dynamci algorithm and a PID compensator. Based upon the derived dynamic equitions of SCARA robot, the inverse dynamic algorithm is intitially implemented within 0.3 msec of the control cycle in this system. The algoithm is found to be not accurate enough for the high speed and precision tasks due to inherent modelling errors and time-varying factors. Therefore, a variable PID algorithm is combined with the inverse dynamic algorithm to support robustness of control performance. Experimental datfor the proposed algorithm are presented and compared with the result obtained from PID and inverse dynamic algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.53-76
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2020
The synchronous phasor measurement algorithm is the core content of the phasor measurement unit. This manuscript proposes a dynamic synchronous phasor measurement algorithm based on compressed sensing theory. First, a dynamic signal model based on the Taylor series was established. The dynamic power signal was preprocessed using a least mean square error adaptive filter to eliminate interference from noise and harmonic components. A Chirplet overcomplete dictionary was then designed to realize a sparse representation. A reduction of the signal dimension was next achieved using a Gaussian observation matrix. Finally, the improved orthogonal matching pursuit algorithm was used to realize the sparse decomposition of the signal to be detected, the amplitude and phase of the original power signal were estimated according to the best matching atomic parameters, and the total vector error index was used for an error evaluation. Chroma 61511 was used for the output of various signals, the simulation results of which show that the proposed algorithm cannot only effectively filter out interference signals, it also achieves a better dynamic response performance and stability compared with a traditional DFT algorithm and the improved DFT synchronous phasor measurement algorithm, and the phasor measurement accuracy of the signal is greatly improved. In practical applications, the hardware costs of the system can be further reduced.
3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)방법은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬문제는 NP-complete 문제군에 속하며, 이 문제를 해결하기 위하여 가장 유용하게 사용되는 알고리즘으로는 dynamic programming이 있다. Dynamic programming은 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 생산할 수 있다. 그러나 dynamic programming의 단점은 오랜 실행시간이 요구되며, 때로는 dynamic programming의 속성 때문에 이 알고리즘을 사용하여도 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 얻어내지 못하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 dynamic programming의 문제를 해결하기 위하여 genetic algorithm을 복수 염기서열 정렬문제에 적용하였다. 본 논문에서는 genetic algorithm의 design과 적용방법을 기술하였다. 본 연구에서 제안된 genetic algorithm을 사용하여 dynamic programming의 단점이었던 오랜 실행시간을 줄일 수 있었으며, dynamic programming이 제공하지 못하는 최적의 염기서열 정렬을 제공할 수 있었다.
This paper describes the novel real-time embeded Dynamic System Monitor(KDSM) for dynamic device modeling and disturbace monitoring. The KDSM uses the variable resampling technique together with DFT algorithm so that it overcomes the shortcomings of the existing DFT algorithm at the big deviation of network frequency. The suggested algorithm is implemented by using the NI-PXI system, and verified by applying to the generator testing.
A clustering algorithms with dynamic adjustment of learning rate for GBFCM(Gradient Based FCM) is proposed in this paper. This algorithm combines two idea of dynamic K-means algorithms and GBFCM : learning rate variation with entropy concept and continuous membership grade. To evaluate dynamic GBFCM, we made comparisons with Kohonen's Self-Organizing Map over several tutorial examples and image compression. The results show that DGBFCM(Dynamic GBFCM) gives superior performance over Kohonen's algorithm in terms of signal-to-noise.
무선 ATM MAC 프로토콜은 시스템의 처리율 성능을 높이고 이를 안정적으로 유지시킬 수 있어야 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 무선 ATM의 MAC 프로토콜에 사용되는 동적 제어 알고리즘으로써 DSPA (Dynamic Signalling Period Allocation) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 DSPA 알고리즘은, 고정된 처리율을 이용하지 않고 단말로부터 전송된 정적 및 동적 매개변수만을 이용하여 제어용 슬롯을 동적으로 발생하는 제어용 슬롯 발생 알고리즘, 시스템의 사용 상황에 따라 기지국이 매번 신호 주기를 동적으로 결정하게 하므로써 매 순간 최적의 신호주기가 할당되도록 하는 동적 신호 주기 할당 알고리즘, 그리고 슬롯이 할당될 때마다 단말의 우선 순위를 변화시키는 동적 슬롯 할당 알고리즘으로 크게 구성된다. 모의실험을 통한 성능 평가 결과, DSPA 알고리즘은 시스템의 사용 상황을 반영하여 신호 주기를 동적으로 결정하므로써 단말의 평균 대기 시간을 감소시키고 이로부터 서비스 품질을 보장할 수 있는 부하 한계를 향상하며, 안정적인 처리율 성능을 보임을 알 수 있다.
IEEE 802.11 wireless LANs employ the backoff algorithm to avoid contentions among STAs when two or more STAs attempt to transmit their data frames simultaneously. The MAC efficiency can be improved if the CW values are adaptively changed according to the channel state of IEEE 802.11 wireless LANs. In this paper, we propose a dynamic contention window control algorithm using the genetic algorithm to improve the MAC throughput of IEEE 802.11 wireless LANs.
The aim of the present study is to find a good quality user equilibrium assignments under time varying condition. For this purpose, this study introduces a dynamic network loading method that can maintain correct flow propagation as well as flow conservation, and it develops a novel solution algorithm that does not need evaluation of the objective function by modifying the Schittenhelm (1990)'s algorithm. This novel algorithm turns out to be efficient and convenient compared to the conventional Frank-Wolfe (1956) algorithm because the former finds solutions based on routes rather than links so that it can maintain correct flow propagation intrinsically in the time-varying network conditions. The application of dynamic user equilibrium (DUE) assignment model with this novel solution algorithm to test networks including medium-sized one shows that the present DUE assignment model gives rise to high quality discrete time solutions when we adopt the deterministic queuing model for a link performance function, and we associate flows and costs in a proper way.
In most conventional design optimization of dynamic system, design sensitivities are utilized. However, design sensitivities based optimization method has numbers of drawback. First, computing design sensitivities for dynamic system is mathematically difficult, and almost impossible for many complex problems as well. Second, local optimum is obtained. On the other hand, Genetic Algorithm is the search technique based on the performance of system, not on the design sensitivities. It is the search algorithm based on the mechanics of natural selection and natural genetics. GA search, differing from conventional search techniques, starts with an initial set of random solutions called a population. Each individual in the population is called a chromosome, representing a solution to the problem at hand. The chromosomes evolve through successive iterations, called generations. As the generation is repeated, the fitness values of chromosomes were maximized, and design parameters converge to the optimal. In this study, Genetic Algorithm is applied to the actual dynamic optimization problems, to determine the optimal design parameters of the dynamic system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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