유인 방법은 딸기 묘를 생산하는 전통적인 방법이다. 그러나 딸기 묘를 유인하여 번식하는 방법은 오랜 노동시간이 있어야 하는 노동 집약적인 방법이다. 삽목 방법은 상대적으로 유인 방법에 비해 노동 기간과 작업 시간이 짧으므로 유인의 효과적인 대안으로 주목되어왔다. 이 연구는 유인과 삽목 사이의 노동 기간, 작업 시간 및 묘의 생육을 조사하기 위해 수행되었다. '매향' 딸기는 두 개 동의 딸기 육묘용 유인 온실과 삽목 온실에서 각각 재배되었다. 유인 방법(유인 작업, 모주 제거, 자묘 간 분리) 및 삽목 방법(삽수 채묘, 저장 전 처리, 삽목 작업)에 대한 주요 작업 시간을 측정했으며, 유인은 158일 동안 6개의 작업이 필요하며, 삽목은 113일 동안 4개의 작업이 필요했다. 유인은 삽목보다 작업 시간이 더 많이 필요했다. 유인과 삽목묘 육묘 방법에 따른 유의적인 차이가 없었다. 이러한 결과는 묘소질의 손실 없이 육묘 동안 유인 방법보다 삽목 방법이 더 많은 노동 기간과 작업 시간을 절약할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 SEA (successive elimination algorithm) 기반의 고속 블록정합 움직임 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 블록 움직임 벡터가 탐색영역의 중앙에 편향되어 분포한다는 특성에 기반 하여 기존의 SEA보다 탐색영역에서 탐색점의 수를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 더 많은 연산량을 즐기기 위하여 제안된 기법은 블록정합에서 화소를 비교하는 연산량을 줄이는 RBMAD (reduced bits mean absolute difference) 정합기준과 블록정합에서 사용되는 화소의 수를 줄이는 부표본화 기법과 결합하였다. 제안된 기법은 완전탐색 (full-search, FS) 블록정합 알고리즘과 비슷한 성능을 유지하면서 기존의 고속 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다
We proposed the new nano-carbon ball (NCB) materials for eliminating the total volatile organic compounds(TVOCs) from the felt which is built in the car. The concentrations of acetaldehyde and formaldehyde of the original felts were varied upon the different production lots. Acetaldehyde in the felt can be eliminated to target level($0.2{\mu}g$) after introducing 0.5 wt% of NCB into the felt. Detector tube method for analyzing formaldehyde gas was more accurate than HPLC method. Formaldehyde can be eliminated to target level (64 ppb) after introducing 0.5 wt% of NCB into the felt. We also found that TVOC can be reduced to target level ($0.32{\mu}g$) after introducing 2.0 wt% of NCB. Upon introducing small amounts of NCB into the felt, it was possible that the level of formaldehyde, acetaldehyde and TVOC formed from the felts can be reduced to the target level. We also suggest the effective analyzing method of TVOCs.
An optimized space vector pulse width modulation (SVPWM) method with common mode voltage elimination and neutral point potential balancing is proposed for an open-end winding induction motor. The motor is fed from both of the ends with two neutral point clamped (NPC) three-level inverters. In order to eliminate the common mode voltage of the motor ends and balance the neutral point potential of the DC link, only zero common mode voltage vectors are used and a balancing control factor is gained from calculation in the strategy. In order to improve the harmonic characteristics of the output voltages and currents, the balancing control factor is regulated properly and the theoretical analysis is provided. Simulation and experimental results show that by adopting the proposed method, the common mode voltage can be completely eliminated, the neutral point potential can be accurately balanced and the harmonic performance for the output voltages and currents can be effectively improved.
음성 신호의 효과적인 양자화를 위해서 인간의 청각 인지 특성을 이용하는 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 아직까지는 음성 스펙트럼의 크기 정보에 대한 인지 특성만을 이용하고 있을 뿐, 음성의 위상 정보는 그 중요성에 비해 간과되어 온 것이 사실이다. 본 논문에서는, 음향 신호로부터 청각 인지 측면에서 관련 없는 위상 성분을 추정하는 PIPE(Perceptually Irrelevant Phase Elimination) 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 청각 특성이 critical band 대역 내의 상대적인 위상 관계에 민감하다는 관측 결과에 근거하여, 일반적인 stationary 푸리에(Fourier) 신호와 고조파(harmonic) 신호에 대해 각각 인지 측면에서 관련 없는 위상을 판별하는 방법을 제공한다. 제안된 방법을 음성 분석-합성(analysis / synthesis) 시스템에 적용함으로써 일부 위상 정보만을 이용해 음성을 복원하였으며, 청취 실험 결과 제안된 방법의 효율성을 알 수 있었다.
Generally, because received signals from radar are very bulky, the data are divided into manageable size called section, and sections are distributed into several digital signal processors. And then, target detection algorithms are applied simultaneously in each processor. CFAR(Constant False Alarm Rate) algorithm, which is the most popular target detection algorithm, can estimate accurate threshold values to determine which signals are targets or noises within center-cut of section allocated to each processor. However, its estimation precision is diminished in section edge data because of insufficient surrounding data to be referred. Especially this edge problem of CFAR is too serious if we have many sections to be processed, because it causes many false alarms in most every section edges. This paper describes false alarm issues on MCA(Minimum Cell Average)-CFAR, and proposes a false alarm elimination method by changing section size alternatively. Real received data from multi-function radar were used to evaluate a proposed method, and we show that our method drastically decreases false alarms without missing real targets, and improves detection performance.
In this paper, we present the elimination of ECG artifact from the polysomnographic EEG and EOG. The idea of this method is that the ECG synchronized EEG segment is detected from ECG and regard samples of that segment a missing signal. After this, we used two interpolation methods to recover the missing segment. One is the Lagrange Polynomial Interpolation Method and the other is the Least Square Error AR Interpolation method. We tested those methods by applying to simulated signals. AR methods works well enough to reject the artifact about 10% of the main artifact level. We practically applied to real EEG and EOG signals. We also developed the algorithm to detect whether the artifact level is high or not. If the artifact level is high, then the interpolations are applied.
This paper deals with the forward kinematics of the 6-6 Stewart platform of planar base and moving platform using one extra linear sensor. Based on algebraic elimination method, it first derives an 8th-degree univariate equation and then finds tentative solution sets out of which the actual solution is to be selected. In order to provide more exact solution despite the error between measured sensor value and the theoretic alone, a correction method is also used in this paper. The overall procedure requires so little computation time that it can be efficiently used for real-time applications. In addition, unlike the iterative scheme e.g. Newton-Raphson, the algorithm does not require initial estimates of solution and is free of the problems that it does not converge to actual solution within limited time. The presented method has been implemented in C language and a numerical example is given to confirm the effectiveness and accuracy of the developed algorithm.
This paper presents the rapid and accurate algorithm for fault detection and location estimation in the transmission line. This algorithm uses wavelet transform for fault detection and harmonics elimination and utilizes least square error method for fault impedance estimation. Wavelet transform decomposes fault signals into high frequence component Dl and low frequence component A3. The former is used for fault phase detection and fault types classification and the latter is used for harmonics elimination. After fault detection, an adaptive data window technique using LSE estimates fault impedance. It can find a optimal data window length and estimate fault impedance rapidly, because it changes the length according to the fault disturbance. To prove the performance of the algorithm, the authors test relaying signals obtained from EMTP simulation. Test results show that the proposed algorithm estimates fault location within a half cycle after fault irrelevant to fault types and various fault conditions.
All the forces in the real world act dynamically on structures. Design and analysis should be performed based on the dynamic loads for the safety of structures. Dynamic (transient or vibrational) responses have many peaks in the time domain. Topology optimization, which gives an excellent conceptual design, mainly has been performed with static loads. In topology optimization, the number of design variables is quite large and considering the peaks is fairly costly. Topology optimization in the frequency domain has been performed to consider the dynamic effects; however, it is not sufficient to fully include the dynamic characteristics. In this research, linear dynamic response topology optimization is performed in the time domain. First, the necessity of topology optimization to directly consider the dynamic loads is verified by identifying the relationship between the natural frequency of a structure and the excitation frequency. When the natural frequency of a structure is low, the dynamic characteristics (inertia effect) should be considered. The equivalent static loads (ESLs) method is proposed for linear dynamic response topology optimization. ESLs are made to generate the same response field as that from dynamic loads at each time step of dynamic response analysis. The method was originally developed for size and shape optimizations. The original method is expanded to topology optimization under dynamic loads. At each time step of dynamic analysis, ESLs are calculated and ESLs are used as the external loads in static response topology optimization. The results of topology optimization are used to update the design variables (density of finite elements) and the updated design variables are used in dynamic analysis in a cyclic manner until the convergence criteria are satisfied. The updating rules and convergence criteria in the ESLs method are newly proposed for linear dynamic response topology optimization. The proposed updating rules are the artificial material method and the element elimination method. The artificial material method updates the material property for dynamic analysis at the next cycle using the results of topology optimization. The element elimination method is proposed to remove the element which has low density when static topology optimization is finished. These proposed methods are applied to some examples. The results are discussed in comparison with conventional linear static response topology optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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