The dynamic voltage restorer (DVR) is an effective protection device for wind turbine generator based on doubly-fed induction generator (DFIG) operated under the unbalanced voltage dip conditions. The compensating voltages of DVR depend on the voltage dips and on the influence of the zero sequence components. If the $Y_0/{\Delta}$ step-up transformers are used, there are no zero sequence components on the DFIG side. However, if the $Y_0/Y_0$ step-up transformers are used, the zero sequence components will appear during faults. The zero sequence components result in the high insulation costs and the asymmetric of the terminal voltages. This paper proposes a method for controlling zero sequence components in DVR to protect DFIG under unbalanced voltage dips. Simulation results are presented to verify the effectiveness of the proposed control method.
The inverse z-transform of a z-domain expression of a sequence can be Performed in many different methods among which the recursive computational method is based on the difference equation. In applying this method, a few initial values of the sequence should be obtained separately. Although the existing method generates the right initial values of the sequence, its derivation and justification are not theoretically in view of the definition of z-transform and its shift theorems. In this paper a general approach for formulating a difference equation and for obtaining required initial values of a sequence is proposed, which completely complies to the definition of the z-transform and an interpretation of the validity of the existing method which is theoretically incorrect.
이 논문에서는 시퀀스 데이터베이스에서 효과적인 유사 검색을 지원하기 위한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인 기법에서는 데이터 시퀀스에 대한 필터링 효과를 얻기 위해, 최소 DTW 거리를 새롭게 제안한다. 최소 DTW 거리는 유사한 데이터 시퀀스 그룹과 질의 시퀀스 사이의 최소거리를 측정하는 방법이다. 최소 DTW 거리는 계층적인 색인 구조를 통해서 시퀀스 데이터베이스를 필터링하면서 유사도 검색을 수행할 수 있도록 한다. 마지막으로, 실험을 통해서 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
An assembly sequence is considered to be optimal when is minimizes assembly cost while satisfying assembly constraints. To derive such an optimal sequence for robotic assembly, this paper proposes a method using a simulated annealing algorithm. In this method, an energy funciton is derived inconsideration of both the assembly constraints and the assembly cost. The energy function thus derived is iteratively minimized until no further change in energy occurs. During the minimization, the energy is occationally perturbed probabilistically in order to escape from local minima. The minimized energy yields an optimal assembly sequence. To show the effectiveness of the proposed method, case studies are presented for industrial products such as an electrical relay and an automobil alternator. The performance is analyzed by comparing the results with those of a neural network-based method, based upon the optimal solutions of an expert system.
본 논문에서는 기존 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 트랜스포머를 하이브리드 음성인식에서의 음향모델로 사용하였다. 트랜스포머 음향모델은 attention 구조를 사용하여 시계열 데이터를 처리하며 연산량이 낮으면서 높은 성능을 보인다. 본 논문은 이러한 트랜스포머 AM에 기존 DNN-HMM 모델에서 사용하는 가중 유한 상태 전이기(weighted Finite-State Transducer, wFST) 기반 학습인 시퀀스 분류 학습의 네 가지 알고리즘을 각각 적용하여 성능을 높이는 방법을 제안한다. 또한 기존 Cross Entropy(CE)를 사용한 학습방식과 비교하여 5 %의 상대적 word error rate(WER) 감소율을 보였다.
최근 모바일 컴퓨팅 시스템에서 위치 기반 서비스(Location Based System: LBS)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간 이동 시퀀스 마이닝은 이동 경로 데이터로부터 사용자 이동 패턴을 추출하는 새로운 마이닝 기법이다. 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 기존의 빈발 패턴 마이닝 기법과 유사하나 몇 가지 차이점이 있다. 빈발 패턴 마이닝은 장바구니 분석에서와 같이 고객이 구입한 아이템과 관련된 것이나 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 사용자 이동 시퀀스 경로를 대상으로 한다. 또한 사용자의 관심도를 반영하기 위해 해당 위치에서의 소요시간을 고려한다. 본 연구는 대표적인 빈발 패턴 마이닝 기법의 하나인 Apriori 알고리즘에 이동 시퀀스 데이터를 적용하여 Apriori_msp 알고리즘을 제안하였으며 성능 평가를 수행한 결과를 제시하였다.
A novel method for extracting frequency slippage signal from radar full pulse sequence is presented. For the radar full pulse sequence received by radar interception receiver, radio frequency (RF) and time of arrival (TOA) of all pulses constitute a two-dimensional information sequence. In a complex and intensive electromagnetic environment, the TOA of pulses is distributed unevenly, randomly, and in a nonstationary manner, preventing existing methods from directly analyzing such time series and effectively extracting certain signal features. This work applies Gaussian noise insertion and structure function to the TOA-RF information sequence respectively such that the equalization of time intervals and correlation processing are accomplished. The components with different frequencies in structure function series are separated using empirical mode decomposition. Additionally, a chaos detection model based on the Duffing equation is introduced to determine the useful component and extract the changing features of RF. Experimental results indicate that the proposed methodology can successfully extract the slippage signal effectively in the case that multiple radar pulse sequences overlap.
This paper presents a neural network-based computational scheme to generate the optimized robotic assembly sequence for an assembly product consisting of a number of parts. An assembly sequence is considered to be optimal when it meets a number of conditions : it must satisfy assembly constraints, keep the stability of in-process subassemblies, and minimize assembly cost. To derive such an optimal sequence, we propose a scheme using both the Hopfield neural network and the expert system. Based upon the inferred precedence constraints and the assembly costs from the expert system, we derive the evolution equation of the network. To illustrate the suitability of the proposed scheme, a case study is presented for industrial product of an electrical relay. The result is compared with that obtained from the expert system.
다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 단백질과 핵산 서열들의 분석에 필요한 가장 중요한 도구이다. 생물학적인 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 보여주기 위하여 각각의 서열들을 수직적으로 정렬한다. 본 논문에서는 클러스터링 분기를 이용하여 두 그룹의 서열들 사이에서 정렬을 수행하는 효율적인 그룹 정렬 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘(Multiple Sequence Alignment using Clustering Divergence : CDMS)은 하향식 발견 방법인 트리 형태의 병합을 위해 클러스터링 방법으로 구축하였다. 클러스터링 방법은 가장 긴 거리를 가지는 서열을 두 개의 클러스터로 나눌 수 있다는 것에 기초하였다. 제안한 새로운 서열 정렬 알고리즘은 기존의 Clustal W알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O($n^{3} L^{2}$)이 기대된다.
1차원 클러스터 기반의 시퀀스 등화기(1-D CBSE)는 시퀀스 등화기(MLSE)가 갖는 계산상의 복잡성을 효율적으로 해결하고 비선형 채널에서의 뛰어난 성능 개선을 가져온다. 본 논문에서는 다중 경로 페이딩 채널 추정에 대응하는 1-D CBSE의 클러스터 중심을 추정하기 위한 향상된 훈련 시퀀스 구성 기법을 제안하였다. 새로이 제안된 등화기는 기존의 방식에서 갖는 문제점을 해결하고, 보다 짧은 길이의 훈련 시퀀스를 이용함으로써 대역폭 효율을 증대시키는 향상된 결과를 가져왔다. 제안된 알고리즘의 우수성은, 기존의 방법과 제안된 최적의 훈련시퀀스를 적용한 1-D클러스터 기반의 새로운 중심 추정을 통한 방법을 비교를 통하여 보였다. 특히, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 심볼 에러율(SER)에 기반을 둔 비교 분석을 통하여 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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