Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.304-306
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2001
Various methods for blind source separation (BSS) are based on independent component analysis (ICA) which can be viewed as a nonlinear extension of principal component analysis (PCA). Most existing ICA methods require certain nonlinear functions, the shapes of which depend on the probability distributions of sources (which is not known in advance), whereas FCA is a linear learning method based on only second-order statistics. In this paper we show how BSS can be achieved by FCA, provided that sources are spatially uncorrelated but temporally correlated.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.4
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pp.57-64
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2011
Most of the user has been used linear load and non-linear load. The former is usually inductive load which is needed power factor compensation, the latter is power conversion system device. Actually two kinds of load is used together in the customer application. Generally capacitor is used for power-factor compensation of inductive load and reduction harmonics of non linear load with reactor. Non-linear load generates harmonic current for its energy conversion process. If harmonic current pass along the low impedance side of distribution system, the magnification of voltage and current is appeared by the series and parallel resonance. As a result, condenser has received a bitter electrical stress by the harmonic component. In this paper, we analyzed that how resonance is changed by the 5-th harmonic current pattern and proposed an alternative plan for non-magnification.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.10
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pp.1287-1292
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1999
In large-scale systems, we frequently encounter the time-delay and the uncertainty, and these should be considered in the design of controller because these are the source of the degradation of the system performance and instability of system. In this paper, we consider the robust stability of the linear large scale systems with the uncertainties and the time-delays. The considered uncertainties are both structured uncertainty and the unstructured uncertainty. Also, the considered time-delays are time-varying having finite time derivative limits. Based on the Lyapunov theorem and the linear matrix inequality(LMI) technique, we present two sufficient conditions that guarantee the robust stability of the system. The conditions are expressed as the LMI forms which can be easily checked their feasibility by using the well-known LMI control toolbox. Finally, we show by two examples that our results are less conservative than the previous results.
Independent Component analysis (ICA) is a new statistical method for extracting statistically independent components from their linear instantaneous mixtures which are generated by an unknown linear generative model. The recognition model is learned in unsupervised manner so that the recovered signals by the recognition model become the possibly scaled estimates of original source signals. This paper addresses the neural learning approach to ICA. As recognition models a linear feedforward network and a linear feedback network are considered. Associated learning algorithms for both networks are derived from maximum likelihood and information-theoretic approaches, using natural Riemannian gradient [1]. Theoretical results are confirmed by extensive computer simulations.
Microorganisms capale of utilizing linear alkylbenzene sulfonates(LAS) as sole carbon source were isolated from industrial effluent by using LAS agar plates. The isolated strains were identified as Salmonella sp(BC-2) and Escherichia sp.(BC-3) from the results of morphological, cultural and biochemical tests. The optimal condition for the growth and biodegradation of LAS was the initial pH 7.0 and LAS concentration 0.1%. The isolated BC-2 and BC-3 strains harbored plasmid and LAS-degrading activity was lost when the plasmids were cured by mitomycin C. The plasmids were transformed into E. coli and transformants have the LAS-degrading activity. Isolated strains were examined for primary biodegradation rate of LAS in the medium by methylene blueactive substance(MBAS) method. Of these isolates, BC-2 and BC-3 strains degradated LAS upto 60% and high resistant to CdCl$_{2}$ and HgCl$_{2}$. Isolated strains were sensitive to chloramphenicol, kanamycin, rifampicin, streptomycin and tetracycline but resistant to ampicillin and lincomycin.] Its minimal inhibitory concentration(MIC) for ampicillin was more than 1500 $\mu $g/ml.
This paper presents the 3D finite element analysis of contactless power supply with linear servo motor. The voltage source is used to analyze the characteristics of contactless power supply. The primary, secondary self and leakage inductances and the capacitances of a resonant circuit are calculated by the previous finite element analysis are used. Also the driving circuit to supply the power to the linear servo motor is designed. The characteristics analysis of contactless power supply considering the linear servo motor is done.
The applicability of the algebraic collapsing acceleration (ACA) technique to the method of characteristics (MOC) in cases with scattering anisotropy and/or linear sources was investigated. Previously, the ACA was proven successful in cases with isotropic scattering and uniform (step) sources. A presentation is first made of the MOC implementation, available in the DRAGON5 code. Two categories of schemes are available for integrating the propagation equations: (1) the first category is based on exact integration and leads to the classical step characteristics (SC) and linear discontinuous characteristics (LDC) schemes and (2) the second category leads to diamond differencing schemes of various orders in space. The acceleration of these MOC schemes using a combination of the generalized minimal residual [GMRES(m)] method preconditioned with the ACA technique was focused on. Numerical results are provided for a two-dimensional (2D) eight-symmetry pressurized water reactor (PWR) assembly mockup in the context of the DRAGON5 code.
Recently, many researches of the alternative and renewable energy have introduced due to the increasing oil price, the limited natural resources and the environmental pollution. In case of hydrogen energy, it has some merits, which can be substituted the existing the fossil fuel because of no contaminants from the combustion and the chemical reaction. We have been developing 1kW Hydrogen Linear Generator. In this paper, the thermal characteristic of this prototype linear generator has been investigated and obtained reliable analysis results comparing with experimental measurements. Especially, it is predicted that in case of 1kW, 60Hz test sample, the results satisfy with the temperature standards of H type insulation, which is shown average $69.0^{\circ}C$ temperature distribution at the coil.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.840-845
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2004
Development of the linear motors is recently required to control a high-speed and high-resolution in the high-integrated and speed process industry. This paper presents vibration analyses as well as measurement standards of the newly developed linear motors through analyzing the vibration characteristics of the advanced products. Vibration experiments are conducted for identifying vibration level during operation. They are also included in the modal test to analyze dynamic characteristics. Analytic data using Finite Element Method (FEM) are compared with the results of the modal. The FEM and experiments make it possible to understand these characteristics. Further, through computer simulation for the behavior of moving part to be vibration source, the best acceleration pattern of moving part movement can be verified to achieve effective moving part positioning and reduce the vibration due to moving part movement.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.4
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pp.249-255
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2022
The COVID-19 virus appeared in 2019 and is extremely contagious. Because it is very infectious and has a huge impact on people's mobility. In this paper, multiple linear regression and random forest models are used to predict the number of COVID-19 cases using COVID-19 infection status data (open source data provided by the Ministry of health and welfare) and Google Mobility Data, which can check the liquidity of various categories. The data has been divided into two sets. The first dataset is COVID-19 infection status data and all six variables of Google Mobility Data. The second dataset is COVID-19 infection status data and only two variables of Google Mobility Data: (1) Retail stores and leisure facilities (2) Grocery stores and pharmacies. The models' performance has been compared using the mean absolute error indicator. We also a correlation analysis of the random forest model and the multiple linear regression model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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