Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.1
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pp.1-10
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2008
Coloriztion algorithms, which hide color information into gray images and find them to recover color images, have been developed recently. In these methods, it is important to minimize the loss of original information while the color components are embedded and extracted. In this paper, we propose a colorization method using a wavelet packet transform in order to embed color components with minimum loss of original information. In addition, the compensation processing of color saturation in the recovered color images is achieved. In the color-to-gray process, an input RGB image is converted into Y, Cb, and Cr images, and a wavelet packet transform is applied to the Y image. After analyzing the amounts of total energy for each sub-band, color components are embedded into two sub-bands including minimum amount of energy on the Y image. This makes it possible not only to hide color components in the Y image, but to recover the Y image with minimum loss of original information. In the gray-to-color process, the color saturation of the recovered color images is decreased by printing and scanning process. To increase color saturation, the characteristic curve between printer and scanner, which can estimate the change of pixel values before and after printing and scanning process, is used to compensate the pixel values of printed and scanned gray images. In addition, the scaling method of the Cb and Cr components is applied to the gray-to-color process. Through the experiments, it is shown that the proposed method improves both boundary details and color saturation in the recovered color images.
In this paper, we propose a new method for music genre classification using spikegram and deep neural network. The human auditory system encodes the input sound in the time and frequency domain in order to maximize the amount of sound information delivered to the brain using minimum energy and resource. Spikegram is a method of analyzing waveform based on the encoding function of auditory system. In the proposed method, we analyze the signal using spikegram and extract a feature vector composed of key information for the genre classification, which is to be used as the input to the neural network. We measure the performance of music genre classification using the GTZAN dataset consisting of 10 music genres, and confirm that the proposed method provides good performance using a low-dimensional feature vector, compared to the current state-of-the-art methods.
In this study, the core dynamics of a PWR reactor is identified online by a recursive least-squares method. Based on the identified reactor model consisting of the control rod position and the core average coolant temperature, the future average coolant temperature is predicted. A model predictive control method is applied to designing an automatic controller for the thermal power control of PWR reactors. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, this procedure for solving the optimization problem is repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize both the difference between the predicted core coolant temperature and the desired temperature, as well as minimizing the variation of the control rod positions. In addition, the objectives are subject to the maximum and minimum control rod positions as well as the maximum control rod speed. Therefore, a genetic algorithm that is appropriate for the accomplishment of multiple objectives is utilized in order to optimize the model predictive controller. A three-dimensional nuclear reactor analysis code, MASTER that was developed by the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) , is used to verify the proposed controller for a nuclear reactor. From the results of a numerical simulation that was carried out in order to verify the performance of the proposed controller with a $5\%/min$ ramp increase or decrease of a desired load and a $10\%$ step increase or decrease (which were design requirements), it was found that the nuclear power level controlled by the proposed controller could track the desired power level very well.
In order to reduce damage from natural disasters, prevention activities through analysis and predicting based on meteorological factor and damage data is required. Other countries already have continuously studied on natural disasters and developed reducing disasters damage. But the risk assessment model for natural disaster is not to Korea. Therefore, a previous model of hurricane, Florida Public Hurricane Loss Model(FPHLM), is the basis and is applying to domestic situation. Accordingly, this study introduces the variables selecting process because input variables should be selected under Korea present state and be used. The estimating representative damage method would be necessary along with selecting housing types representing relevant areas because estimating damage amount of all over relevant areas housing was very hard during damage estimating process. But there is no exact representative housing types in the Korea. Therefore, we select housing types applicable to risk assessment model for natural disasters representing the Korea through previous studies and literature reviews. We using ASCE 7-98(Minimum Design Loads for Buildings and Other Structures, 1998) standard which estimated wind load using 3-second gust. ASCE 7-98 divided Main Wind Force Resistance System(MWFRS) and Component and Cladding(C&C) and it estimated wind load. Therefore, we estimate wind load affected by 3-second gust of a typhoon Maemi through calculating wind load process using selected representative detached house types in the process of selecting input variables for previous disaster predict model. The result of houses damage amount is about 230 hundred million won. This values are limit the 1-story detached dwelling, 19~29pyeong(62.81~95.56 $m^2$) of total area and flat roof. Therefore, this process is possible application to other type houses.
In this work, a PWR reactor core dynamics is identified online by a recursive least squares method. Based on this identified reactor model consisting of the control rod position and the core average coolant temperature, the future average coolant temperature is predicted. A model predictive control method is applied to design an automatic controller for thermal power control in PWRs. The basic concept of the model predictive control is to solve an optimization problem for a finite future at current time and to implement as the current control input only the first optimal control input among the solutions of the finite time steps. At the next time step, the procedure to solve the optimization problem is then repeated. The objectives of the proposed model predictive controller are to minimize both the difference between the predicted core coolant temperature and the desired one, and the variation of the control rod positions. Also, the objectives are subject to maximum and minimum control rod positions and maximum control rod speed. Therefore, the genetic algorithm that is appropriate to accomplish multiple objectives is used to optimize the model predictive controller. A 3-dimensional nuclear reactor analysis code, MASTER that was developed by Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), is used to verify the proposed controller for a nuclear reactor. From results of numerical simulation to check the performance of the proposed controller at the 5%/min ramp increase or decrease of a desired load and its 10% step increase or decrease which are design requirements, it was found that the nuclear power level controlled by the proposed controller could track the desired power level very well.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2001.04a
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pp.387-393
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2001
Installing vibration control devices in the structure rises as a solution instead of increasing structural strength considering construction cost. Especially, viscoelastic dampers show excellent vibration control performance at low cost and are easy to install in existing structures compared with other control devices. Therefore, cost-effectiveness of structure with viscoelastic dampers needs to be evaluated. Previous cost-effectiveness evaluation method for the seismically isolated structure(Koh et al., 1999;2000)is applied on the building structure with viscoelastic dampers, which combines optimal design and cost-effectiveness evaluation for seismically isolated structures based on minimum life-cycle cost concept. Input ground motion is modeled in the form of spectral density function to take into account acceleration and site coefficients. Damping of the viscoelastic damper is considered by modal strain energy method. Stiffness of shear building and shear area of viscoelastic damper are adopted as design variables for optimization. For the estimation of failure probability, transfer function of the structure with viscoelastic damper for spectral analysis is derived from the equation of motion. Results reveal that cost-effectiveness of the structure with viscoelastic dampers is relatively high in how seismic region and stiff soil condition.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.2C
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pp.184-190
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2006
In this paper, we propose the blind multiuser detector which is robust against the effects of near-far and multiuser interference. The proposed detector is composed of the partial IC(interference canceller) and the blind MOE(minimum output energy) multiuser detector. The partial IC partially eliminates interference components from the received signal then the output of partial IC is fed into the input of multiuser detector. Simulation results show that the proposed detector has the robust property but the performance of conventional MOE multiuser detector is rapidly degraded in case of existing both near far and multiuser. Thus, the proposed partial IC BMUD(blind multiuser detection) technique has better performance than the conventional MOE.
Sterian, Corneliu Eugen D.;Wang, Cheng-Xiang;Johnsen, Ragnar;Patzold, Matthias
Journal of Communications and Networks
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v.6
no.3
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pp.258-268
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2004
We demonstrate rotationally invariant space-time (ST) trellis codes with a 4-D rectangular signal constellation for data transmission over fading channels using two transmit antennas. The rotational invariance is a good property to have that may alleviate the task of the carrier phase tracking circuit in the receiver. The transmitted data stream is segmented into eight bit blocks and quadrature amplitude modulated using a 256 point 4-D signal constellation whose 2-D constituent constellation is a 16 point square constellation doubly partitioned. The 4-D signal constellation is simply the Cartesian product of the 2-D signal constellation with it-self and has 32 subsets. The partition is performed on one side into four subsets A, B, C, and D with increased minimum-squared Euclidian distance, and on the other side into four rings, where each ring includes four points of equal energy. We propose both linear and nonlinear ST trellis codes and perform simulations using an appropriate multiple-input multiple-output (MIMO) channel model. The 4-D ST codes constructed here demonstrate about the same frame error rate (FER) performance as their 2-D counterparts, having however the added value of rotational invariance.
In this paper, a fault diagnosis and control integrated system (FDCIS) was developed to control the thermoelectric (TE) power in the SP-100 space reactor. The objectives of the proposed model predictive control were to minimize both the difference between the predicted TE power and the desired power, and the variation of control drum angle that adjusts the control reactivity. Also, the objectives were subject to maximum and minimum control drum angle and maximum drum angle variation speed. A genetic algorithm was used to optimize the model predictive controller. The model predictive controller was integrated with a fault detection and diagnostics algorithm so that the controller can work properly even under input and output measurement faults. With the presence of faults, the control law was reconfigured using online estimates of the measurements. Simulation results of the proposed controller showed that the TE generator power level controlled by the proposed controller could track the target power level effectively even under measurement faults, satisfying all control constraints.
Distributed ecohydrological model which can simulate hydrological components, vegetation and landsurface temperature using practically available input and observed data with minimum parameters is introduced. This model is designed to properly simulate in area with lack of observed data. Parameter estimation and calibration of the model can be carried out with indirectly estimated data (monthly surface runoff by NRCS-CN method and annual actual vaporization by empirical equation) and remote sensing data (NDVI, LST) instead of observed data. We applied this model in the Naeseong creek basin to evaluate the model validity. Firstly, we found the sensitive parameters which largely influence the simulation results by sensitivity analysis, and then hydrological components, vegetation, land-surface temperature, routed streamflow and water temperature were simulated over 10 years (2001 to 2010) using calibrated parameters. Parameters are estimated by optimization method. It is shown that most of grids are well simulated. In the case of streamflow and water temperature, we checked two observed points in the outlet of watershed and it is shown that streamflow and water temperature are properly simulated as well. Hence, it can be shown that this model properly simulate the hydrological components, vegetation, land-surface temperature, routed streamflow and water temperature as well, even though in despite of using limited input data and minimum parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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