Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.11b
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pp.1156-1161
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2001
Acoustic intensity is usually estimated by the cross-spectrum of acoustic pressure at two adjacent microphones. The cross-spectrum calculated by digital Fourier transform technique will unavoidally have leakage error since the period of signal will not be usually coincident with record length. Therefore, the acoustic intensity estimated by the conventional FFT analyzer will show distorted value. In this paper, the expression of the Fourier transformed date of a harmonic signal with a single frequency is formated when there is leakage error. The method to elimate the effect of leakage error from the contaminated data is also proposed. Some numerical examples show the validation of the proposed method.
Transient response analysis can be conducted either in the time domain, or via the frequency domain. Sometimes a frequency domain method (FDM) has advantages over a time domain method. A practical issue in the FDM is to find out an appropriate extended period, which may be affected by several factors, such as the excitation duration, the system damping, the artificial damping, the period of interest, etc. In this report, the extended period of the FDM based on the Duhamel's integral is investigated. This Duhamel's integral based FDM does not involve the unit impulse response function (UIRF) beyond the period of interest. Due to this fact, the ever-lasting UIRF can be simply set as zero beyond the period of interest to shorten the extended period. As a result, the preferred extended period is the summation of the period of interest and the excitation duration. This conclusion is validated by numerical examples. If the extended period is too short, then the front portion of the period of interest is more prone to errors than the rear portion, but the free vibration segment is free of the wraparound error.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.4
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pp.740-749
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1994
This paper presents method for improving the performance of the VSELP speech coder. The hybrid method is employed for pitch period searching. Pitch searching time is reduced and pitch detection error, caused by quantization error of excitation signal of encoder in VSELP coder, is reduced by this method. This paper also adopts a pitch period enhancement filter and an adaptive first order filter. In this result, pitch period searching time is reduced to 26%, and MOS of reconstructed speech signal is increased by 3.19 to 4.04.
This study aims to analyze causalities among Hairtail prices by distribution channel using a vector autoregressive model. This study applies unit-root test for stability of data, uses Granger causality test to know interaction among Hairtail Prices by distribution channel, and employes the vector autoregressive model to estimate statistical impacts among t-2 period variables used in model. Analyzing results of this study are as follows. First, ADF, PP, and KPSS tests show that the change rate of Hairtail price by distribution channel differentiated by logarithm is stable. Second, a Granger causality test presents that the producer price of Hairtail leads the wholesale price and then the wholesale price leads the consumer price. Third, the vector autoregressive model suggests that the change rate of Hairtail producer price of t-2 period variables statistically, significantly impacts change rates of own, wholesale, and consumer prices at current period. Fourth, the impulse response analysis indicates that impulse responses of the structural shocks with a respectively distribution channel of the Hairtail prices are relatively more powerful in own distribution channel than in other distribution channels. Fifth, a forecast error variance decomposition of the Hairtail prices points out that the own price has relatively more powerful influence than other prices.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.4
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pp.51-57
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2024
This study was conducted on how to simulate runoff, which was done using existing physical models, using an LSTM (Long Short-Term Memory) model based on deep learning. Tancheon, the first tributary of the Han River, was selected as the target area for the model application. To apply the model, one water level observatory and four rainfall observatories were selected, and hourly data from 2020 to 2023 were collected to apply the model. River water level of the outlet of the Tancheon basin was simulated by inputting precipitation data from four rainfall observation stations in the basin and average preceding 72-hour precipitation data for each hour. As a result of water level simulation using 2021 to 2023 data for learning and testing with 2020 data, it was confirmed that reliable simulation results were produced through appropriate learning steps, reaching a certain mean absolute error in a short period time. Despite the short data period, it was found that the mean absolute percentage error was 0.5544~0.6226%, showing an accuracy of over 99.4%. As a result of comparing the simulated and observed values of the rapidly changing river water level during a specific heavy rain period, the coefficient of determination was found to be 0.9754 and 0.9884. It was determined that the performance of LSTM, which aims to simulate river water levels, could be improved by including preceding precipitation in the input data and using precipitation data from various rainfall observation stations within the basin.
This paper presents a dAC calibration technique for high resolution and monolithic operation. The calibration technique consists of basic source, current memory cell (C.M) and current substrator. Current memory supplies the error current to basic source. Current substrator extracts the error current from the main source. It is simple and needs no special calibration period. The proposed current cell has high calibration performance and guarantees 100MHz operation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.2
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pp.128-133
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2010
This paper presents a method for estimating the parameters of dynamic models for induction motor dominating loads. Using particle swarm optimization, the method finds the adequate set of parameters that best fit the sampling data from the measurement for a period of time, minimizing the error of the outputs, active and reactive power demands and satisfying the steady-state error criterion.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.1
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pp.58-66
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1992
This paper proposes a neuro-controller for position control of one-link flexible robot arm. Basically the controller consists of a multi-layer neural network and a conventional PD controller. Two controller are parallelly connected. Neural network is traind by the conventional error back propagation learning rules. During learning period, the weights of neural network are adjusted to minimize the position error between the desired hub angle and the actual one. Finally the effectiveness of the proposed approach will be demonstrated by computer simulation.
A precise open-loop positioning system using linear pulse motor has been developed. The system is operated in a microstepping mode by controlling the electric current. One step of 508 .mu.m (tooth pitch of the linear pulse motor) is divided into 508 micro-steps equally. The displacement is measured with a system using a Fiezeau-type interferometer. Periodical positioning error with a period of the tooth pitch was observed in this system. Therefore, the position is corrected using the error. The error is stored into computer in advance, and the microstep current is corrected on basis of the stored data. Although the positioning error of the system without the correction was .+-.4.5 .mu.m, that with the correction was decreased to .+-.1.0 .mu.m.
In much the same way as the US Lehman crisis of 2008-2009 severely impacted the European economy through financial market dislocation, a European banking crisis would materially impact the US economy through a generalized increase in global risk aversion. A deepening of the European crisis could very well derail the US economic recovery and have a harmful impact on the Asian economies. This kind of vicious circle could be a bad news to the shipping companies. The purpose of the study is to predict the Baltic Dry Index representing the shipping business during the period of 2012 using the ARIMA-type models. This include the ARIMA and Intervention-ARIMA models. This article introduces the four ARIMA models and six Intervention-ARIMA models. The monthly data cover the period January 2000 through October 2011. The out-of-sample forecasting performance is also calculated. Forecasting performance is measured by three summary statistics: root mean squared percent error, mean absolute percent error and mean percent error. The root mean squared percent errors, however, are somewhat higher than normally expected. This reveals that it is very difficult to predict the BDI The ARIMA-type models show that the shipping market will be bearish in 2012. These pessimistic ex-ante forecasts are supported by the Hodrick-Prescott filtering technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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