본 연구에서는 자동차 차체의 형상에 따른 차체 주위의 유동해석을 이용하여 공기 저항을 연구하였다. 입구평면에서 들어가는 공기 유동 속도가 70km/h과 100km/h인 2가지 경우이다. 승용차의 고속 주행 시(100km/h) 정속 주행(70km/h)보다 큰 항력이 나타나는 것을 알 수 있고 차체의 전방 단면적이 넓은 차가 단면적이 좁은 차보다 항력이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 본 해석 결과를 이용하여 공기 저항을 줄일 수 있는 자동차 차체의 형상 설계를 효율적으로 할 수 있다고 사료된다.
이 연구는 베이비붐 세대의 평생교육에 대한 학습욕구의 분석과 고등교육의 역할 그리고 평생학습 체제 실현을 위한 고등교육차원에서의 평생교육 체제 개편 방안을 모색하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 이 연구는 우리나라의 연령대별 평생학습 참여 현황, 특히 베이비붐 세대의 참여 현황 및 학습욕구를 분석하고, 이를 기반으로 평생학습 체제 실현을 위한 현행 대학에서의 평생교육의 재구조화 방안을 살펴보고 있다.
경도 $14^{\circ}$ 범위보다 넓은 구역에 대한 UTM 좌표변환을 위하여 12차 Taylor 전개에 의한 새로운 변환식을 유도하였고 이는 Thomas(1952)의 식을 확장한 것임을 보였다. WGS84와 UTM 좌표의 상호변환에 대한 계산 결과를 나타내었고 차수에 따른 수렴의 정도도 분석하였다. 본 변환식은 우리나라 주변의 조석 또는 지진해일과 같은 장주기 파랑의 전파를 위한 수치모형의 직교좌표 격자구성에 사용될 수 있다.
In this study, the flow characteristics of the filter system were analyzed due to the effect of the density of the filter in the triple filter system. Flow analysis was performed as a flow passing through a porous medium. The flow characteristics of each filter system were analyzed by arranging filters with different densities in the forward flow flow and the reverse flow. The arrangement order of the triple filters was excellent in the case of forward fluid flow and in the case of higher density from the inside to the outside filter. In the reverse flow filter system, the performance of the system was the best in the case of reverse order filter arrangement. As a result of the analysis, Case II, which showed a pressure drop rate of 5.65% for forward flow, was the best in the reverse direction with a pressure drop rate of 14.25%. Considering reverse and forward flows, it was found that the optimal filter arrangement was most effective when the intermediate filter was the densest, and the inner or outer filter was less dense.
A new family of DC to AC converters, referred to as multilevel inverter, has received much attention from industries and researchers for its high power and voltage applications. One of the conventional techniques for implementing the switching algorithm in these inverters is optimized harmonic stepped waveform (OHSW). However, the major problem in using this technique is eliminating low order harmonics by solving the nonlinear and complex equations. In this paper, a new approach called the "bacterial foraging algorithm" (BFA) is employed. This algorithm eliminates and optimizes the harmonics in a multilevel inverter. This method has higher speed, precision, and convergence power compared with the genetic algorithm (GA), a famous evolutionary algorithm. The proposed technique can be expanded in any number of levels. The purpose of optimization is to remove some low order harmonics, as well as to ensure the fundamental harmonic retained at the desired value. As a case study, a 13-level inverter is chosen. The comparison results by MATLAB software between the two optimization methods (BFA and GA) have shown the effectiveness and superiority of BFA over GA where convergence is desired to achieve global optimum.
The health of modern people is threatened by bad eating habits. In order to provide healthy desserts to people, we conducted a study on adding plum concentrate, which is effective for fatigue recovery, insomnia, and prevention of constipation, to scones. In order to examine the utility of scones made by adding plum concentrate, the following experiment was conducted. It was prepared by adding 0g, 3g, 5g, and 7g of plum concentrate to the scone dough, respectively. As a result of the test, the sensory characteristic value was the highest in the experimental group to which 5 g of plum concentrate was added (4.77). There was a significant difference in that the average value tended to increase as the concentration of the plum concentrate increased. As for fragrance, the experimental group with the addition of 5 g of plum concentrate showed the highest sensory characteristic value of 3.62, but there was no significant difference. The experimental group to which 3 g of plum concentrate was added showed higher preference than the control group in most items such as color, flavor, sweetness, and overall preference. This study suggests that the production of scones with plum concentrate has a high potential for commercial use.
Two data-based bandwidth selectors which are optimal in the sense that they achieve n$\^$-$\frac{1}{2}$/ rate of convergence in kernel density estimation are proposed. The proposed bandwidth selectors are constructed by modifying Park and Marron's plug-in method. The first modification is taking Taylor expansion of the mean integrated squared error to two more terms than in the case of plug-in method. The second is estimating more accurately the functionals of the unknown density appeared in the minimizer of the expansion by using higher order kernels. The proposed bandwidth selectors were proved to be optimal in terms of convergence rate. According to small-sample Monte Carlo studies, the proposed bandwidth selectors showed better performance than all the other bandwidth selectors considered in the simulation.
이 논문의 목적은 낮은 화소 수나 어두운 렌즈를 사용하는 CCTV는 자동차의 번호판이나 범죄자를 인식하기 어렵기 때문에 화소수를 높이고 밝은 렌즈를 사용하기 위함이다. 구면수차와 왜곡수차를 줄이기 위하여 2매의 비구면 렌즈를 적용하고 300만 화소에 적절한 줌렌즈의 설계와 이에 의한 특성을 제시하였다. 초점거리는 6-60mm를 적용하였고 F수는 1.2를 구현하였다. 적외선 보정을 실시하여 주야 초점거리가 같도록 설계하였다. 결과적으로 이 규격은 6-60mm 10배줌 렌즈의 규격 중 가장 우수하다. 이 렌즈를 적용한다면 50m거리에서 얼굴이나 차번호의 인식이 가능하다. 향후 이 렌즈의 자동화 구현이 필요하다.
If the data are pre-whitened, then gradient adaptive algorithms which are simpler than higher order statistics algorithms can be used in adaptive blind signal estimation. In this paper, we propose a blind subband affine projection algorithm for multiple-input multiple-output adaptive equalization in the blind environments. All of the adaptive filters in subband affine projection equalization are decomposed to polyphase components, and the coefficients of the decomposed adaptive sub-filters are updated by defining the multiple cost functions. An infinite impulse response filter bank is designed for the data pre-whitening. Pre-whitening procedure through subband filtering can speed up the convergence rate of the algorithm without additional computation. Simulation results are presented showing the proposed algorithm's convergence rate, blind equalization and blind signal separation performances.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2356-2376
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2021
In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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