The current profiles in a coated conductor with transport current were calculated using an iterative inversion method from the data of the magnetic flux density profiles measured. The applied current was increased from 0 to 60 A by 10A step and decreased down to -60A by 20A step. The magnetic flux profiles were measured at a distance of 400 mm above the surface of the coated conductor using a scanning hall probe method. The current profiles calculated were very different from the Bean model: current density profile is not a constant in the critical region. However the aspect of the change of the current and magnetic flux density profiles in the case of decreasing applied current are similar to the theoretical calculations in Brandt's paper.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.201-215
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2000
The classical method for regression analysis is the least squares method. However, if the data contain significant outliers, the least squares estimator can be broken down by outliers. To remedy this problem, the robust methods are important complement to the least squares method. Robust methods down weighs or completely ignore the outliers. This is not always best because the outliers can contain some very important information about the population. If they can be detected, the outliers can be further inspected and appropriate action can be taken based on the results. In this paper, I propose a sequential outlier test to identify outliers. It is based on the nonrobust estimate and the robust estimate of scatter of a robust regression residuals and is applied in forward procedure, removing the most extreme data at each step, until the test fails to detect outliers. Unlike other forward procedures, the present one is unaffected by swamping or masking effects because the statistics is based on the robust regression residuals. I show the asymptotic distribution of the test statistics and apply the test to several real data and simulated data for the test to be shown to perform fairly well.
본 논문에서는 부하전류의 급격한 변화에도 안정적인 출력진압을 얻기 위하여 강압쵸퍼의 전압제어 기를 개선하는 방법으로 부하전류 전향보상기를 제시하였다. 제시된 부하전류 전향보상기의 특성을 확인하기 위해 메이슨(Mason)의 이득공식을 이용하여 기존의 전압제어기가 포함된 전체 시스템의 전달함수와 부하전류 전향보상기가 추가된 전체 시스템의 전달함수를 각각 근궤적선도와 보드선도 상에서 비교하였다. 그 결과 시스템의 극점이 개선되고, 공진주파수에서의 첨두값의 크기 및 절점주파수의 위상여유가 양호한 것을 확인하였다. 따라서, 제시된 제어기법이 강압쵸퍼의 정상상태 및 동특성을 향상시키고 출력에 나타나는 외란에 의한 영향을 감소시킨 것을 확인할 수 있었다.
객체 인식이란 하나의 특정 이미지를 입력했을 때, 주어진 이미지를 분석하여 특정한 객체(object)의 위치(location)와 종류(class)를 파악하는 것이다. 최근 객체 인식 기술이 적극적으로 접목되는 분야 중 하나는 자율주행 차량이라 할 수 있고, 본 논문에서는 자율주행 차량에서 영상 기반의 객체 인식 인공지능 기술에 대해 기술한다. 영상 기반 객체 검출 알고리즘은 최근 두 가지 방법(단일 단계 검출 방법 및 두 단계 검출 방법)으로 좁혀지고 있는데, 이를 중심으로 분석 정리하고자 한다. 두 가지 검출 방법의 장단점을 분석 제시하고, 단일 단계 검출 방법에 속하는 YOLO/SSD 알고리즘과 두 단계 검출 방법에 속하는 R-CNN/Faster R-CNN 알고리즘에 대해 분석 기술한다. 이를 통해 자율주행에 필요한 각 객체 인식 응용에 적합한 알고리즘이 선별적으로 선택되어 연구개발 되어질 수 있기를 기대한다.
SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 CCD 이미지 센서용 PMIC를 제안한다. CCD 이미지 센서는 온도에 민감하다. 일반적으로 낮은 효율을 갖는 PMIC에 의해 열이 발생된다. 발생된 열은 CCD 이미지 센서의 성능에 영향을 미치므로 높은 효율을 갖는 PMIC를 사용함으로써 최소화 시켜야 한다. 고효율의 PMIC개발을 위해 입력단은 동기식 step down DC-DC컨버터로 설계하였다. 제안한 PMIC의 입력범위는 5V~15V이고 PWM 제어방식을 사용하였다. PWM 제어회로는 삼각파 발생기, 밴드갭 기준 전압회로, 오차 증폭기, 비교기로 구성된다. 삼각파 발생기는 1.2MHz의 발진 주파수를 가지며, 비교기는 2단 연산 증폭기로 설계되었다. 오차 증폭기는 40dB의 DC gain과 $77^{\circ}$ 위상 여유를 갖도록 설계하였다. step down DC-DC 컨버터의 출력은 Charge pump의 입력으로 연결된다. Charge pump의 출력은 PMIC의 출력단인 LDO의 입력으로 연결된다. PWM 제어회로와 Charge pump 그리고 LDO로 구성된 PMIC는 15V, -7.5V, 5V, 3.3V의 출력전압을 갖는다. 제안한 PMIC는 0.35um 공정으로 설계하였다.
A simple method is presented for fabricating micro/nanoscale combined hierarchical structures using a two-step UV-assisted capillary molding technique. This lithographic method consists of two steps: (i) fabrication of partially cured polymer microstructures using a PDMS mold and (ii) subsequent nanofabrication using a high-resolution polyurethane acrylate (PUA) mold on top of the pre-formed microstructures. Using this technique, various micro/nano hierarchical structures were fabricated with minimum resolution down to 70 nm over a large area with very good reproducibility.
In the design of the fuel cell charger, it is important to find out the suitable topology and to design the converter to guarantee the performance of the fuel cell as well as the battery. Most of the chargers developed so far have used step-down converters. However, since the small fuel cell stack can only generate a low voltage, it is required to use the step-up converter to charge the battery. In this paper, a modified non-isolated boost charger topology for the Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC) is proposed to meet the strict ripple requirements for the battery charge and its control method by using PI controller is detailed. The feasibility of the proposed topology and its control method is then verified by the experiments.
Due to the lack of improper image acquisition process, noise induction is an inevitable step. As a result, objective image quality assessment (IQA) plays an important role in estimating the visual quality of noisy image. Plenty of IQA methods have been proposed including traditional signal processing based methods as well as current deep learning based methods where the later one shows promising performance due to their complex representation ability. The deep learning based methods consists of several convolution layers and down sampling layers for feature extraction and fully connected layers for regression. Usually, the down sampling is performed by using max-pooling layer after each convolutional block. We reveal that this max-pooling causes information loss despite of knowing their importance. Consequently, we propose a better IQA method that replaces the max-pooling layers with strided convolutions to down sample the feature space and since the strided convolution layers have learnable parameters, they preserve optimal features and discard redundant information, thereby improve the prediction accuracy. The experimental results verify the effectiveness of the proposed method.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the effect of cross bag weight and carrying bag position type on vastus medialis oblique and vastus lateralis muscle activity ratio during step up. Method : Twenty healthy subjects participated in this study. subjects randomized performed step up with bag weight less than 15%, more than 15% of totalbody weight and without bag and carrying bag position ipsilateral and contralateral. muscle activity was measured with surface electromyography. One-way analysis of variance with repeated measures was used with a significance level of 0.05 Result : The results of this study were as follows: 1. The muscle activity ratio decreased significantly ipsilateral bag position more than 15% of body weight(p<.05). Also, the muscle activity ratio increased significantly contra lateral bag position more than 15% of body weight(p<.05). Conclusion : In conclusion, it was found that applied carrying bag position with weight on VMO,VL muscle activity ratio during step up down. Therefore carrying bag position can be used to selective activate vastus medialis oblique muscle in subjects with patellofemoral pain syndrome.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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