본 논문에서는 CDMA2000 역방향 링크에서 DS/CDMA 용 rake structure antenna away에 적용되는 새로운 방식의 simplex downhill 최적화 기법 빔포밍 알고리즘을 제안하고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 요구되는 신호(파일럿) 분산 행렬과 간섭 분산 행렬을 사용하고 있으며, 빔포밍 가중치들은 simplex downhill 최적화 알고리즘을 사용하여 최대 SINR 기준에 따라 만들어 졌다. 본 논문에서 제안한 구조는 기존의 적응 빔포밍 알고리즘보다 더 적은 계산량, 개선된 수렴 속도와 성능을 제공한다. Simplex downhill 방법은 최적화되기 위한 결정함수의 값만을 요구하기 때문에 최적화되거나 준최적화된 가중치 벡터를 찾기에 적합한 방식이다. 또한 rake beamformer 성능을 공간 채널모델에서의 여러종류 파라미터 값에 대하여 분석하였으며, 기존 방식의 rake 수신기와 제안된 방식을 동일한 수신 전력에서 비교 분석하였다.
부분역최적화는 역최적화의 흥미로운 변형으로, 주어진 최적화문제와 그 문제의 부분해가 주어지면 이 부분해가 최적해에 포함되도록 문제를 최소한으로 수정하는 문제이다. 이 논문은 라인위에서 정의되는 순환외판원문제(TSP)를 다루는데, 이는 배달시스템, 창고 선반에서 물건을 수집하는 것, 등의 많은 응용을 가진다. 라인 위에서 위치하는 n개의 일이 주어지고 이 중 연속적으로 처리해야하는 일 k개가 부분적으로 주어진다. 각각의 일은 라인 위의 특정 장소에 위치하고 라인을 움직이는 서버에 의해 처리되어야 한다. 우리의 임무는 k개의 일이 최적해에서 연속적으로 처리되도록 n개의 일의 위치를 라인 위에서 최소한으로 조정하는 것이다. 이 논문에서 이 문제와 이 문제의 다양한 변종을 다항시간 내에 푸는 알고리즘을 개발한다. 구체적으로, 서버가 특정한 Forward Trip이라는 특정한 내부 알고리즘을 사용하는 경우와 일반적인 최적 알고리즘을 사용하는 경우에 대한 부분역최적화를 다룬다.
본 논문은 저복잡도 및 고효율 분산 비디오 코딩에서 H.264/AVC로의 변환을 위한 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 낮은 복잡도로 높은 부호화 성능을 유지하기 위하여, 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터를 Wyner-Ziv (WZ) 프레임뿐만 아니라 키 프레임에서도 적용하여 부화화를 수행한다. 보조정보 생성을 위하여 측정된 움직임 벡터는 키 프레임에서 이전의 키 프레임으로의 움직임 추정에 의해 결정된 움직임 벡터임으로, 이 움직임 벡터를 이용하여 인트라 키 프레임을 예측 프레임으로 변환압축하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법은 두 예측 움직임 벡터를 기반으로 측정된 두 움직임 벡터 중, 비트율-왜곡 최적화를 수행하여 최적의 움직임 벡터를 선택한다. 보조정보의 움직임 벡터는 보조정보를 생성하기 위하여 수행된 움직임 추정을 통하여 측정된 움직임 벡터임으로, 적은 탐색 영역을 적용하여도 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 예측 움직임 벡터와 보조정보 기반의 예측 움직임 벡터로 적용하여 적은 탐색 영역에서 움직임 추정을 수행함으로써, 저복잡도로 높은 부호화 효율을 가질 수 있다. 실험결과는 기존 변환 방법과 대비하여, 트랜스코더의 복잡도가 2.82%로 감소하고 비트율 성능은 23.06% 상향되었다.
이 연구는 통계학적인 방법을 이용하여 별 추적기의 가시도를 해석하였다. 별 추적기의 시선벡터에 대한 함수로서, 몇 가지 위성 자세 모드 상태에서 임의의 위성의 위치로부터 별 추적기가 태양과 지구에 의해 가려지는 확률, 태양 전지판에 의해 별 추적기가 가려지는 확률, 태양 전지판에 의한 태양 빛의 반사 확률을 계산하였다. 별 추적기의 이용도가 가장 높은 영역을 찾아 별 추적기의 시선벡터 방향을 결정하였는데, 두개의 최적화된 별추적기의 배치는 각각 고도각 -40도, 방위각 -35도와 고도각 -40도, 방위각 -150도로 나타났다.
Kim, Jong-Wook;Kim, Nam-Gun;Choi, Seong-Chul;Kim, Sang-Woo
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.852-856
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2004
An induction motor is one of the most popular electrical apparatuses owing to its simple structure and robust construction. Parameter identification of the induction motor has long been researched either for a vector control technique or fault detection. Since vector control is a well-established technique for induction motor control, this paper concentrates on successive identification of physical parameters with on-load data for the purpose of condition monitoring and/or fault detection. For extracting six physical parameters from the on-load data in the framework of the induction motor state equation, unmeasured initial state values and profiles of load torque have to be estimated as well. However, the analytic optimization methods in general fail to estimate these auxiliary but significant parameters owing to the difficulty of obtaining their gradient information. In this paper, the univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS) newly developed is applied to the identification of whole unknown parameters in the mathematical equations of an induction motor with normal operating data. Profiles of identified parameters appear to be reasonable and therefore the proposed approach is available for fault diagnosis of induction motors by monitoring physical parameters.
Considering the volatility, intermittent and random of photovoltaic (PV) generation systems, accurate forecasting of PV power output is important for the grid scheduling and energy management. In order to improve the accuracy of short-term power forecasting of PV systems, this paper proposes a prediction model based on environmental factors and support vector machine optimized by genetic algorithm (GA-SVM). In order to improve the prediction accuracy of this model, weather conditions are divided into three types, and the gray correlation coefficient algorithm is used to find out a similar day of the predicted day. To avoid parameters optimization into local optima, this paper uses genetic algorithm to optimize SVM parameters. Example verification shows that the prediction accuracy in three types of weather will remain at between 10% -15% and the short-term PV power forecasting model proposed is effective and promising.
Holakooie, Mohammad Hosein;Taheri, Asghar;Sharifian, Mohammad Bagher Bannae
Journal of Power Electronics
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제15권5호
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pp.1274-1285
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2015
This paper deals with model reference adaptive system (MRAS) speed estimators based on a secondary flux for linear induction motors (LIMs). The operation of these estimators significantly depends on an adaptation mechanism. Fixed-gain PI controller is the most common adaptation mechanism that may fail to estimate the speed correctly in different conditions, such as variation in machine parameters and noisy environment. Two adaptation mechanisms are proposed to improve LIM drive system performance, particularly at very low speed. The first adaptation mechanism is based on fuzzy theory, and the second is obtained from an LIM mechanical model. Compared with a conventional PI controller, the proposed adaptation mechanisms have low sensitivity to both variations of machine parameters and noise. The optimum parameters of adaptation mechanisms are tuned using an offline method through chaotic optimization algorithm (COA) because no design criterion is given to provide these values. The efficiency of MRAS speed estimator is validated by both numerical simulation and real-time hardware-in-the-loop (HIL) implementations. Results indicate that the proposed adaptation mechanisms improve performance of MRAS speed estimator.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2824-2838
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2013
There has been a lot of attention paid recently to analyze dynamic human gestures that vary over time. Most attention to dynamic gestures concerns with spatio-temporal features, as compared to analyzing each frame of gestures separately. For accurate dynamic gesture recognition, motion feature extraction algorithms need to find representative features that uniquely identify time-varying gestures. This paper proposes a new feature-extraction algorithm using temporal self-similarity based on a hierarchical human model. Because a conventional temporal self-similarity method computes a whole movement among the continuous frames, the conventional temporal self-similarity method cannot recognize different gestures with the same amount of movement. The proposed model-based temporal self-similarity method groups body parts of a hierarchical model into several sets and calculates movements for each set. While recognition results can depend on how the sets are made, the best way to find optimal sets is to separate frequently used body parts from less-used body parts. Then, we apply a multiclass support vector machine whose optimization algorithm is based on structural support vector machines. In this paper, the effectiveness of the proposed feature extraction algorithm is demonstrated in an application for taebo gesture recognition. We show that the model-based temporal self-similarity method can overcome the shortcomings of the conventional temporal self-similarity method and the recognition results of the model-based method are superior to that of the conventional method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.1-19
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2020
In an underlay cognitive simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) network, communication from secondary user (SU) to secondary destination (SD) is accomplished with decode-and-forward (DF) relays. Multiple energy-constrained relays are assumed to harvest energy from SU via power splitting (PS) protocol and complete SU secure information transmission with beamforming. Hence, physical layer security (PLS) is investigated in cognitive SWIPT network. In order to interfere with eavesdropper and improve relay's energy efficiency, a destination-assisted jamming scheme is proposed. Namely, SD transmits artificial noise (AN) to interfere with eavesdropping, while jamming signal can also provide harvested energy to relays. Beamforming vector and power splitting ratio are jointly optimized with the objective of SU secrecy capacity maximization. We solve this non-convex optimization problem via a general two-stage procedure. Firstly, we obtain the optimal beamforming vector through semi-definite relaxation (SDR) method with a fixed power splitting ratio. Secondly, the best power splitting ratio can be obtained by one-dimensional search. We provide simulation results to verify the proposed solution. Simulation results show that the scheme achieves the maximum SD secrecy rate with appropriate selection of power splitting ratio, and the proposed scheme guarantees security in cognitive SWIPT networks.
이 연구는 단어 중의성 해소를 위해 SVM 분류기가 최적의 성능을 가져오는 문맥창의 크기와 다양한 가중치 방법을 파악하고자 하였다. 실험집단으로 한글 신문기사를 적용하였다. 문맥창의 크기로 지역 문맥은 좌우 3단어, 한 문장, 그리고 좌우 50바이트 크기를 사용하였으며, 전역문맥으로 신문기사 전체를 대상으로 하였다. 가중치 부여 기법으로는 단순빈도인 이진 단어빈도와 단순 단어빈도를, 정규화 빈도로 단순 또는 로그를 취한 단어빈도 ${\times}$ 역문헌빈도를 사용하였다. 실험 결과 문맥창의 크기는 좌우 50 바이트가 가장 좋은 성능을 보였으며, 가중치 부여 방법은 이진 단어빈도가 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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