In this paper, a unified solution of Hankel norm approximation problem is proposed by $\delta$-operator. To derive the main result, all-pass property is derived from the inner and co-inner property in the $\delta$-domain. The solution of all-pass becomes an optimal Hankel norm approximation problem in .delta.-domain through LLFT(Low Linear Fractional Transformation) inserting feedback term $\phi(\gamma)$, which is a free design parameter, to hold the error bound desired against the variance between the original model and the solution of Hankel norm approximation problem. The proposed solution does not only cover continuous and discrete ones depending on sampling interval but also plays a key role in robust control and model reduction problem. The verification of the proposed solution is exemplified via simulation for the zero-order Hankel norm approximation problem and the model reduction problem applied to a 16th order MIMO system.
This paper proposes design of LFT-based fuzzy controllers for model-following, which are better than the previous input-output linearization controllers, which are not able to follow the model system states and which do not guarantee the stability of all states. The method proposed in this paper provides a LFT-based Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy controller with guaranteed stability and model-following via the following steps: First, using LFT(Linear Fractional Transformation) and T-S fuzzy model, controllers, are obtained. Next, error dynamics are obtained for model-following, and errors go to 0(zero). Finally, a T-s fuzzy controller that can stabilizxe the system with the requirement on the control input satisfied is obtained by solving the LMIs with the MATLAB LMI Control Toolbox and a model-following controller is obtained. Simulations are performed for the LFT-based T-S fuzzy controller designed by the proposed method, which show better performance than the results of input-out ut linearization controller.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권2호
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pp.114-124
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2018
This paper illustrates a vision-based vehicle positioning method at an intersection to support the C-ITS. It removes the minor shadow that causes the merging problem by simply eliminating the fractional parts of a quotient image. In order to separate the occlusion, it firstly performs the distance transform to analyze the contents of the single foreground object to find seeds, each of which represents one vehicle. Then, it applies the watershed to find the natural border of two cars. In addition, a general vehicle model and the corresponding space estimation method are proposed. For performance evaluation, the corresponding ground truth data are read and compared with the vision-based detected data. In addition, two criteria, IOU and DEER, are defined to measure the accuracy of the extracted data. The evaluation result shows that the average value of IOU is 0.65 with the hit ratio of 97%. It also shows that the average value of DEER is 0.0467, which means the positioning error is 32.7 centimeters.
Through theoretical proof and algorithm design, this paper numerically demonstrates that the three sampling methods of DDS are equivalent in amplitude-frequency characteristics. Depending on theoretical analysis, the article obtains the conclusion that 2 points are optimal when sampling at 2, 3, and 4 points. Built on the data results, this paper obtains the fractional form of the amplitude and phase of the DDS sampled signal; in addition, this paper also obtains the design parameters of the DDS post-stage filter. It also gives a control method for the calculation error when addressing this issue.
본 논문은 LLR-BP 복호 알고리즘을 사용하는 LDPC 복호기의 하드웨어 구조 분석하고 효율적인 복호기의 설계 방법들을 제시하였다. 또한 설계 시 복호 성능 및 하드웨어 복잡도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 설계 이슈들을 제시하고 복호 성능의 변화를 모의실험을 통하여 분석하였다. 오류확률을 전달하는 메시지의 양자화는 정수부 3비트, 소수부 4비트를 할당하였고, 복호 성능이 저하되지 않도록 사전정보에 정수부 2비트, 소수부 4비트를 할당하였으며 LUT로 구현되는 $\Psi$(x) 함수를 조합회로인 PWL 블록으로 대체하여 하드웨어 구조의 개선에 대해 논의하였다. 복호 시간을 단축하기 위하여 중첩 스케줄링을 적용하고, 각 복호기 구조 및 설계 변수들의 제한에 따른 하드웨어 자원을 비교함으로써, 하드웨어 복잡도를 분석하였다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권5호
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pp.287-297
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2017
Novel power system stabilizers (PSSs) have been proposed to effectively dampen low frequency oscillations (LFOs) in multi-machine power systems and have attracted increasing research interest in recent years. Due to this attention, recently, fractional order controllers (FOCs) have found new applications in power system stability issues. Here, a tilt-integral-derivative power system stabilizer (TID-PSS) is proposed to enhance the dynamic stability of a multi-machine power system by providing additional damping to the LFOs. The TID is an extended version of the classical proportional-integral-derivative (PID) applying fractional calculus. The design of the proposed three-parameter tunable TID-PSS is systematized as a nonlinear time domain optimization problem in which the tunable parameters are adjusted concurrently using a modified group search optimization (MGSO) algorithm. An integral of the time multiplied squared error (ITSE) performance index is considered as the objective function. The proposed stabilizer is simulated in the MATLAB/SIMULINK environment using the FOMCON toolbox and the dynamic performance is evaluated on a 3-machine 6-bus power system. The TID-PSS is compared with both classical PID-PSS (PID-PSS) and conventional PSS (CPSS) using eigenvalue analysis and time domain simulations. Sensitivity analyses are performed to assess the robustness of the proposed controller against large changes in system loading conditions and parameters. The results indicate that the proposed TID-PSS provides the better dynamic performance and robustness compared with the PID-PSS and CPSS.
Choi, Seok Keun;Lee, Soung Ki;Jung, Sung Heuk;Choi, Jae Wan;Choi, Do Yoen;Chun, Sook Jin
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.431-441
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2016
Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.
본 논문은 ICT기반 시장에서의 수요관리시스템에서의 핵심 요소인 전력 수요 예측을 위하여, 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 시계열 기반 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합을 실시하였다. 시계열 군집 분석 방법으로서 Periodogram 기반의 정규화 군집분석, 예측 기반의 군집분석, DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 군집화를 시도하였으며, 군집 별 수요예측 모형으로서 DSHW(Double Seasonal Holt-Winters) 모형, TBATS(Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components) 모형, FARIMA(Fractional ARIMA) 모형을 사용하여 예측을 실시하였다. 전체 사용량을 기반으로 예측 하는 방식이 아닌, 군집분석을 통한 군집별 예측량의 결합이 더 낮은 MAPE로 나타남에 따라 우수한 예측 방법으로 판단되었다.
본 논문에서는 센서 유틸리티 네트워크에서 센서 노드들 사이의 주파수 차이로 인한 데이터 손실을 제거하기 위한 클록 시스템이 제안된다. 각 센서 노드를 위한 제안된 클록 시스템은 버스트 클록-데이터 복원 회로, 32-위상 클록을 출력하는 디지털 위상 고정 루프, 그리고 프로그래밍 가능한 개방형 루프 분수 분할기를 사용하는 디지털 주파수 합성기로 구성된다. 첫번째 센서 노드에는 버스트 클록-데이터 복원 회로 대신 능동 인덕터를 사용하는 CMOS 발진기가 사용된다. 제안된 클록 시스템은 1.2 V 공급 전압을 이용하는 65nm CMOS 공정에서 설계된다. 센서 노드들 사이의 주파수 오류가 1%일 때, 제안하는 버스트 클록-데이터 복원 회로는 기준 클록으로 5Mbps 데이터 속도에 대해 64배 체배된 주파수를 가짐으로 4.95 ns의 시간지터를 가진다. 설계된 디지털 주파수 합성기의 주파수 변경은 100 kHz에서 320 MHz의 주파수 범위에서 출력 클록의 한 주기 내에 수행된다.
최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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