• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.145-145
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• 2000

In this paper, we propose a hybrid d-step predictor which is composed of an adaptive predictor and a Kalman predictor. We prove the performance limit of the proposed predictor. Simulation is conducted to examine the performance of the proposed predictor. Simulation results show that the proposed combined predictor is superior to the adaptive predictor and the Kalman predictor. Proposed predictor is used for prediction of gun tip vibration of k1 tank. The result is compared with that of conventional adaptive predictor.

• 전기학회논문지
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• 제58권3호
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• pp.621-626
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• 2009

This paper presents a multiple branch predictor using perceptrons. The key idea is to apply neural networks to the multiple branch predictor. We describe our design and evaluate it with the SPEC 2000 integer benchmarks. Our predictor achieves increased accuracy than the Bi-Mode and the YAGS multiple branch predictor with the same hardware cost.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권5호
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• pp.366-370
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• 2015

This paper proposes a method for improving a branch predictor for the extendable instruction set computer (EISC) processor. The original EISC branch predictor has several shortcomings: a small branch target buffer, absence of a global history, a one-bit local branch history, and unsupported prediction of branches following LERI, which is a special instruction to extend an immediate value. We adopt a G-share branch predictor and eliminate the existing shortcomings. We verified the new branch predictor on a field-programmable gate array with the Dhrystone benchmark. The newly proposed EISC branch predictor also accomplishes higher branch prediction accuracy than a conventional branch predictor.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.90.2-90
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• 2002

A new integral controller is proposed for time-delay plants. The proposed controller has Davison type structure and utilizes a simplified state predictor instead of the optimal state predictor for the extended system. The simplified predictor is introduced by a trick similar to that used in the Smith predictor. As a systematic method for designing the proposed controller, the application of the loop transfer recovery (LTR) technique is considered. For the plant input side and the output side, explicit representations of the sensitivity matrices achieved by enforcing the formal LTR procedure using Riccati equations are obtained. A numerical example is presented to compare the asymptotic...

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.235-238
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• 2003

Conventional stride predictor is useful for predicting data values which vary by a constant value. However, when the data values of shift, multiplication, and division instructions are predicted, the stride predictor can't show the best performance. Thus, we propose predictor using stride and shift to improve predictability. The predictor using stride and shift takes advantage of shift values as well as stride values, so that the overall coverage of prediction increases.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.642-644
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• 1997

프로세스에서의 시간지연은 프로세스의 제어에 있어서 어려움을 초래하며, 시스템의 성능저하의 원인이 되고 있다. 이러한 프로세스의 시간지연을 극복하고자 해서 제안된 제어기의 구조가 기존의 제어기에 smith predictor를 결합한 형태이다. 본 논문에서는 몇 개의 프로세스를 선택하고, PI 제어기와 smith predictor와 결합되어진 PI 제어기에 대해서 프로세스의 지연시간에 따른 컴퓨터 모의실험을 통해 smith predictor의 효용성을 논하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.21-23
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• 1998

본 논문에서 ILP (Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hydrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing 을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제9권3호
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• pp.132-140
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• 2006

In this paper, a new fault detection method for the extended Kalman filter, which uses a N-step predictor, is proposed. The N-step predictor performs the only time propagations for N-step intervals without measurement updates and its output is used as a monitoring signal for the fault detection. A consistency between the extended Kalman filter and the N-step predictor is tested to detect a fault. A test statistic is defined by the difference between the extended Kalman filter and the N-step predictor. The proposed method is applied to strapdown inertial navigation system (SDINS). By computer simulation, it is shown that the proposed method detects a fault effectively.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권11호
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• pp.619-625
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• 2003

We proposed an optimum PID controller design method of the Smith Predictor It can be applied to various processes. The real process is approximated via the second order plus time delay model (SOPTD) whose parameters are specified through a model reduction algorithm. We already proposed a new model reduction method that considered four point in the Nyquist curve to reduced the steady state error between the real process model and the reduced model using the gradient decent method and the genetic algorithms. In addition, the Smith predictor is used to compensate time delay of the real process model. In this paper, the new optimum parameter tuning algorithm for PID controller of the Smith Predictor is proposed through ITAE as performance index. The Simulation results show the validity and improvement of performance for various processes.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.657-666
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• 2022

정보적 설명 변수 공간은 일반적인 충분차원축소 방법들이 요구하는 가정들이 만족하지 않을 때 중심부분공간을 추정하기 위해 유용하다. 최근 Ko와 Yoo (2022)는 다변량 회귀에서 Li 등 (2008)이 제시한 투영-재표본 방법론을 사용하여 정보적 설명 변수 공간이 아닌 투영-재표본 정보적 설명 변수 공간을 새로이 정의하였다. 이 공간은 기존의 정보적 설명 변수 공간에 포함되지만 중심 부분 공간을 포함한다. 본 논문에서는 다변량 회귀에서 정보적 설명 변수 공간을 직접적으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 이를 Ko와 Yoo (2022)가 제시한 방법과 이론적으로 그리고 모의실험을 통해 비교하고자 한다. 모의실험에 따르면 Ko-Yoo 방법론이 본 논문에서 제시한 추정 방법보다 더 정확하게 중심 부분 공간을 추정하고, 추정값들의 변동이 적다는 측면에서 보다 더 효율적임을 알 수 있다.