To consider dynamic magnification effect at the static design stage, impact factor is applied to design load. Current impact factor adopted EUROCODE without domestic verification through theoretical and experimental studies. This study evaluated impact factor of railway bridges from dynamic response under KTX running. Moving Average Method was applied to calculate impact factor. Investigation considering different type of bridges and tracks including velocity was conducted.
본 논문에서는 수요반응 프로그램 설계 시 프로그램의 효과를 평가할 때 사용되는 CBL (Customer Baseline Load)의 추정방법으로 일기보정을 고려한 가중이동평균법 (Weighted Moving Average)을 제시하였다. 또한 제안된 방법을 PJM에서 관리하는 지역 전력 수요 데이터를 이용한 사례연구 수행 결과를 예시하였다.
This paper presents a stability analysis of networked control systems with packet dropouts. The packet dropouts are modeled as a linear function of the stochastic variable satisfying Bernoulli random binary distribution and weighted moving average (WMA). The observer based controller scheme is designed to exponentially mean square stabilize the NCS. Simulation results is provided to show the applicability of the proposed method.
This Paper presents a general algorithm for the parameter estimation of an antoregressive moving average process observed in additive white noise. The algorithm is based on the Gauss-Newton recursive prediction error method. For the parameter estimation, the output measurement is modelled as an innovation process using the spectral factorization, so that noise free RPE ARMA estimation can be used. Using apriori known properties leads to algorithm with smaller computation and better accuracy be the parsimony principle. Computer simulation examples show the effectiveness of the proposed algorithm.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.754-759
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1993
An adaptive model predictive control (AMPC) strategy using auto-regression moving-average (ARMA) models is presented. The characteristic features of this methodology are the small computer memory requirement, high computational speed, robustness, and easy handling of nonlinear and time varying MIMO systems. Since the process dynamic behaviors are expressed by ARMA models, the model parameter adaptation is simple and fast to converge. The recursive least square (RLS) method with exponential forgetting is used to trace the process model parameters assuming the process is slowly time varying. The control performance of the AMPC is verified by both comparative simulation and experimental studies on distillation column control.
본 논문에서는 LSP 벡터 양자화의 성능에 대하여 분석하고 성능이 향상된 새로운 LSP 벡터 양자화 방법을 제안한다. 먼저, 10msec프레임 구조를 가지고 Moving Average 예측 필터를 사용한 LSP Split 벡터 양자화의 성능을 여러 훈련 방법과 벡터 Split 방법 및 Bit 할당 방법에 따라 비교한다. 다음, Split 벡터 양자화의 문제점을 해결하기 위하여 새로 운 Split 벡터 양자화 검색 방법을 제안한다. 스펙트럼 왜곡지수를 이용한 양자화 성능 측정 결과 새로 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수한 양자화 성능을 보인다.
To trnsmit moving image signals by using an object vased coding technique at the rate of 8kbps~11kbps, it is very important to minimize the bit rates used for the compression of the color information of MF-objects. This paper proposes a hybrid coding method which uses the shpae adaptive coding method and the interframe reference method selectively. Gilge's shape adaptive orthogonal coidng method is utilized for shpae adaptive coding. The interfarame reference method approximates the low-passed signals of the image by gilge's shpae adaptive orthogonalization method and then refers the approximation error signals from the high frequency signal components of th eprevious frame. The proposed method achives the bit rates reduction of 17% compared to the gilge's shape adaptive orthogonalization method and 30% rduction compared to the shape adaptive DCT in average.
The theoretical foundations of GA are the Schema Theorem and the Building Block Hypothesis. In the Meaning of these foundational concepts, simple genetic algorithm(SGA) allocate more trials to the schemata whose average fitness remains above average. Although SGA does well in many applications as an optimization method, still it does not guarantee the convergence of a global optimum. Therefore as an alternative scheme, there is a growing interest in a co-evolutionary system, where two populations constantly interact and co-evolve in contrast with traditional single population evolutionary algorithms. In this paper, we propose a new design method of an optimal fuzzy logic controller using co-evolutionary concept. In general, it is very difficult to find optimal fuzzy rules by experience when the input and/or output variables are going to increase. So we propose a co-evolutionary method finding optimal fuzzy rules. Our algorithm is that after constructing two population groups m de up of rule vase and its schema, by co-evolving these two populations, we find optimal fuzzy logic controller. By applying the proposed method to a path planning problem of autonomous mobile robots when moving objects exist, we show the validity of the proposed method.
수자원분야에서 관측최대강수량은 주로 지점최대 강수량에 의해 평가되어 왔으나, 엄밀한 의미에서 강수량이라 함은 면적평균강수량으로 고려되어야 한다. 면적평균강수량은 관측호우의 DAD(rainfall Depth-Area-Duration) 분석을 통하여 계산된 추정치이고, 이로부터 대상면적-지속기간별 면적평균강수량 또는 최대관측강수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역을 수문학적으로 동질하다고 가정하여 호우중심의 DAD 분석을 수행하였으며, 이로부터 면적-지속기간별 최대관측강수량의 연도별 변화를 고찰하였다. 또한, 면적-지속기간별고 구성된 시계열로부터 확률강수량을 산정하여, 면적별 IDF와 관측치대강수량의 특성에 대하여 논하였다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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