• Title/Summary/Keyword: 단일성능 저하

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Resource Allocation for Performance Optimization of Interleaved Mode in Airborne AESA Radar (항공기탑재 AESA 레이다의 동시운용모드 성능 최적화를 위한 자원 할당)

  • Yong-min Kim;Ji-eun Roh;Jin-Ju Won
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.27 no.5
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    • pp.540-545
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    • 2023
  • AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and this enables to have interleaved mode in modern airborne AESA radar which can maximize situational awareness capability. Interleaved mode provides two or more modes simultaneously, such as Air to Air mode and Sea Surface mode by time sharing technique. In this interleaved mode, performance degradation is inevitable, compared with single mode operation, and effective resource allocation is the key component for the success of interleaved mode. In this paper, we identified performance evaluation items for each mode to analyze interleaved mode performance and proposed effective resource allocation methodology to achieve graceful performance degradation of each mode, focusing on detection range. We also proposed beam scheduling techniques for interleaved mode.

Object Relationship Modeling based on Bayesian Network Integration for Improving Object Detection Performance of Service Robots (서비스 로봇의 물체 탐색 성능 향상을 위한 베이지안 네트워크 결합 기반 물체 관계 모델링)

  • Song, Youn-Suk;Cho, Sung-Bae
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.195-198
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    • 2005
  • 최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

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Effect of Support on the Performance and Electrochemical Durability of Membrane in PEMFC (PEMFC의 고분자막에서 지지체가 고분자전해질 막 성능 및 전기화학적 내구성에 미치는 영향)

  • Oh, Sohyung;Lim, Dae Hyun;Lee, Daewoong;Park, Kwonpil
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • v.58 no.4
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    • pp.524-529
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    • 2020
  • To increase the mechanical durability of the proton exchange membrane fuel cells, a reinforced membrane in which a support is placed in the polymer membrane is used. The support mainly uses e-PTFE, which is hydrophobic and does not transfer ions, which may cause performance degradation. In this study, we investigated the effect of e-PTFE support on PEMFC performance and electrochemical durability. In this study, the reinforced membrane with the support was compared with the single membrane (non-reinforced membrane). Due to the hydrophobicity of the support, the water diffusion coefficient of the reinforced membrane was lower than that of the single membrane. The reinforced membrane had a lower water diffusion coefficient, resulting in higher HFR, which is the membrane migration resistance of ions, than that of a single membrane. Due to the low hydrogen permeability of the support, the OCV of the reinforced membrane was higher than that of the single membrane. The support was shown to reduce the hydrogen permeability, thereby reducing the rate of radical generation, thereby improving the electrochemical durability of the reinforced membrane.

Learning Algorithm for Multiple Distribution Data using Haar-like Feature and Decision Tree (다중 분포 학습 모델을 위한 Haar-like Feature와 Decision Tree를 이용한 학습 알고리즘)

  • Kwak, Ju-Hyun;Woen, Il-Young;Lee, Chang-Hoon
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.1
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    • pp.43-48
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    • 2013
  • Adaboost is widely used for Haar-like feature boosting algorithm in Face Detection. It shows very effective performance on single distribution model. But when detecting front and side face images at same time, Adaboost shows it's limitation on multiple distribution data because it uses linear combination of basic classifier. This paper suggest the HDCT, modified decision tree algorithm for Haar-like features. We still tested the performance of HDCT compared with Adaboost on multiple distributed image recognition.

Development of a Precoder for Spatial Multiplexing Scheme in the Erasure Broadcasting System (이레이저 현상이 발생하는 방송 시스템에서 공간 다중화 기법을 위한 선부호기 개발)

  • Kim, Se Young;Lee, Jin;Kim, Hong Joong;Jung, Tae Jin;Kim, Dae Jin
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.188-191
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    • 2012
  • 단일 주파수 방송 시스템에서 이레이저 현상이 생길 경우 기존의 공간 다중화 기법은 큰 성능 저하가 발생한다. 이에 본 논문에서는 라이시안 이레이저 페이딩 채널 환경에서 기존의 $2{\times}2$ 공간 다중화 기법에 직교 선부호기를 직렬 연접한 공간 다중화 기법의 성능을 분석하고, 수신 SER 성능을 최대화하는 선부호기 최적화를 수행한다. 전산 실험 결과, Rician 이레이저 페이딩 채널 환경에서 최적의 선부호화 공간 다중화 기법은 수신단에서 성상 모호성을 줄여 기존의 공간 다중화 기법에 비하여 우수한 성능 향상을 보였다.

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Study on the pre-processors to improve the generalized-cross-correlation based time delay estimation under the narrow band single tone signal environments (협대역 단일 주파수 신호 환경에서 일반 상호 상관 시간 지연 추정 향상을 위한 전처리기 연구)

  • Lim, Jun Seok;Kim, Seongil
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.39 no.3
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    • pp.207-215
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    • 2020
  • There are several methods for the time delay estimation between signals to two receivers. Among these methods, Generalized Cross Correlation (GCC), which estimates the relative delay from the cross-correlation between the different signals at the two receivers, is a traditionally well-known method. However, when using a narrow band Continuous Wave (CW) signal, the GCC method degrades the estimation performance from relatively higher signal-to-noise ratio than when using a wideband signal. To improve this phenomenon, this paper examines four different pre-processors for GCC using narrow band single frequency signals. Simulation shows that the performance gain of the preprocessed GCC is up to 9 dB for a 100 msec CW signal as well as up to 4 dB for a 1 s CW signal.

Regression Neural Networks for Improving the Learning Performance of Single Feature Split Regression Trees (단일특징 분할 회귀트리의 학습성능 개선을 위한 회귀신경망)

  • Lim, Sook;Kim, Sung-Chun
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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    • v.33B no.1
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    • pp.187-194
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    • 1996
  • In this paper, we propose regression neural networks based on regression trees. We map regression trees into three layered feedforward networks. We put multi feature split functions in the first layer so that the networks have a better chance to get optimal partitions of input space. We suggest two supervised learning algorithms for the network training and test both in single feature split and multifeature split functions. In experiments, the proposed regression neural networks is proved to have the better learning performance than those of the single feature split regression trees and the single feature split regression networks. Furthermore, we shows that the proposed learning schemes have an effect to prune an over-grown tree without degrading the learning performance.

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Performance Improvement of Single Chip Multiprocessor using Concurrent Branch Execution (분기 동시 수행을 이용한 단일 칩 멀티프로세서의 성능 개선)

  • Lee, Seung-Ryul;Kim, Jun-Shik;Choi, Jae-Hyeok;Choi, Sang-Bang
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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    • v.44 no.2
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    • pp.61-71
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    • 2007
  • The instruction level parallelism, which has been used to improve the performance of processors, expose its limit. The change of a control flow by a branch miss prediction is one of the obstacles that restrict the instruction level parallelism. The single chip multiprocessors have been developed to utilize the thread level parallelism. However, we could not use the maximum performance of the single chip multiprocessor in case of executing the coded programs without considering the multi-thread. In order to overcome the two performance degradation factors, in this paper, we suggest the concurrent branch execution method that applies to the multi-path execution method at a single chip multiprocessor. We executes all two flows of the conditional branch using the idle core processor. Through this, we can improve the processor's efficiency with blocking the control flow termination by the branch instruction and reducing the idle time. We analyze the effects of concurrent branch execution proposed in this paper through the simulation. As a result of that, concurrent branch execution reduces about 20% of idle time and improves the maximum 10% of the branch prediction accuracy. We show that our scheme improves the overall performance of maximum 39% compared to the normal single chip multiprocessor and maximum 27% compared to the superscalar processor.

Frequency Synchronization among Transmitters in Single Frequency Network (단일주파수망에서 송신기 전송신호간 주파수 일치)

  • Eum, Homin;Kim, Heungmook
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.223-225
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    • 2014
  • 본 논문에서는 단일주파수망에서 다수의 송신기로부터 전송되는 방송신호 간의 주파수를 일치시키기 위한 방법을 제안한다. 다수의 송신기로 동일한 송신채널을 통해 콘텐츠를 전송하는 경우 신호가 중첩되는 지역에서 주파수를 정확히 일치시키지 않으면 도플러효과가 야기되어 수신성능이 현저히 저하된다. 일반적으로 GPS 기준신호를 송신시스템의 참조주파수로 사용함으로써 방송신호 간의 주파수를 일치시킨다. 이 경우 GPS 기준신호로부터 복원된 참조주파수를 주파수 상하향 변환에 사용하면 위상지터가 증폭되어 방송신호 간의 순간적인 주파수 차이가 크게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 GPS 참조주파수보다 위상지터가 작은 송신기 자체의 국부발진기 주파수를 주파수 상하향 변환에 사용하는 한편 국부발진기 자체의 주파수 오차를 상쇄함으로써 방송신호 간의 주파수를 일치시킨다.

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Fault-Tolerance of Wang’s Modified MOBAS and A New Fault-Tolerant ATM Switch Architecture (Modified MOBAS에 대한 고장 감내기법 및 새로운 ATM 스위치 구조의 제안)

  • Gwon, Se-Dong;Park, Hyeon-Min;Choe, Byeong-Seok;Park, Jae-Hyeon
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.8C no.2
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    • pp.141-154
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    • 2001
  • MOBAS는 규칙적인 모듈로 구성되어 있어 확장이 용이하며, VLSI 구현 시 고집적화 할 수 있고, 각 모듈간에 동기를 맞추기 쉬울 뿐 아니라, 단일 종류의 칩으로 중앙 스위치 구조를 구성할 수 있다. Modified MOBAS(Multicast Output Buffered ATM Switch)는 MOBAS와 유사한 구조를 가지지만 스위치 모듈(SM : Switch Module)의 구조에서 차이를 보이며 적은 스위치소자(SWE : Switch Element)를 사용한다. 위성 통신에서 스위치의 크기뿐 아니라 고장감내 특성도 스위치를 디자인하는데 필요한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 Modified MOBAS의 고장 특성을 분석하고 이에 적합한 Detection 기법 및 Location 기법을 제안하였다. 또한 스위치 모듈구조를 변형하여 Modified MOBAS에 비해 약간의 스위치 소자를 더 사용하지만 MOBAS에 비해서는 적은 스위치 소자를 사용할 뿐 아니라, MOBAS와 같이 단일 고장 하에서 성능의 저하가 거의 없다.

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