Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.7
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pp.1524-1531
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2004
This study analyzes a load balancing technique using Round Robin Algorithm. The study uses two software packages (Packet Capture and Round Robin Test Package) to check packet volume from Virtual Network structure (data generator, virtual server, Server1,2,3), and finds out traffic distribution toward Server1,2 and 3. The functions of implemented Round Robin Load Balancing Monitoring System include round robin testing, system monitoring, and graphical indication of data transmission and packet volume. As the result of the study shows, Round Robin Algorithm allows servers to ensure definite traffic distribution, unless incoming data loads differ much. Although error levels are high in some cases, they were eventually alleviated by repeated tests for a long period of time.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.21
no.3
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pp.321-330
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2010
In this paper, the theoretical background and the specific implementation method of a compressive receiver for RFID signal detection as well as the design method of DDL(Dispersive Delay Line) and chirp LO are described. DDL, which is one of the main components of the compressive receiver, is designed to have $13{\mu}s$ dispersive delay time and 6 MHz bandwidth using the SAW technique based on $LiNbO_3$ material. The chirp LO is designed using DDS(Direct Digital Synthesizer). Also the compressive receiver is fabricated to be installed into the RFID reader. Test results show the maximum frequency error of 25 kHz for single signal input, the receiver sensitivity of -44 dBm, and the maximum frequency error is 75 kHz for 6 multi-tone input signals. These results indicate that the fabricated compressive receiver is working well even in dense RFID operating environments.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.2
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pp.40-47
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2006
The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated teaming method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized learning control based on adaptive control method. The original motivation of the loaming control field was learning in robots doing repetitive tasks such as on a]1 assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Error wave propagation method will show up in the numerical simulation for five-bar linkage as a vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link at each time step in repetition domain. Those can be helped to apply to the vertical multiple dynamic systems for precision quality assurance in the industrial robots and medical equipments.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.4
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pp.233-242
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2023
The unscented Kalman filter (UKF), which is widely used to estimate the states of nonlinear dynamic systems, can be improved to realize robust system identification by using multiple sigma-point sets. When using Kalman filter methods for system identification, artificial noises must be appropriately selected to achieve optimal estimation performance. Additionally, an appropriate scaling factor for the sigma-points must be selected to capture the nonlinearity of the state-space model. This study entailed the use of Bouc-Wen hysteresis model to examine the nonlinear behavior of a single-degree-of-freedom oscillator. On the basis of the effects of the selected artificial noises and scaling factor, a new UKF method using multiple sigma-point sets was devised for improved robustness of the estimation over various signal-to-noise-ratio values. The results demonstrate that the proposed method can accurately track nonlinear system states even when the measurement noise levels are high, while being robust to the selection of artificial noise levels.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.5
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pp.625-636
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2011
This paper proposes two parametric entropy estimators, the minimum variance unbiased estimator and the maximum likelihood estimator, for the lognormal distribution for a comparison of the properties of the two estimators. The variances of both estimators are derived. The influence of the bias of the maximum likelihood estimator on estimation is analytically revealed. The distributions of the proposed estimators obtained by the delta approximation method are also presented. Performance comparisons are made with the two estimators. The following observations are made from the results. The MSE efficacy of the minimum variance unbiased estimator appears consistently high and increases rapidly as the sample size and variance, n and ${\sigma}^2$, become simultaneously small. To conclude, the minimum variance unbiased estimator outperforms the maximum likelihood estimator.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.11a
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pp.649-653
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2005
To estimate for an error signal with sigmoid nonlinearity what reduced constellation applies closed eye pattern in the initial equalization, there can be improves problems of previous soft decision-directed algorithm that increasing estimate complexity and decreasing of convergence speed when substitute high-order constellation. The characteristic of sigmoid function is adjusted by a mean and a variance parameter, so it depends on adjustment of variance that what reduced constellation $values(\gamma)$ can have ranges between + $\gamma$ and - $\gamma$. In this paper, we proposed Variable Modulus Algorithm (VMA) that can be improving a performance of steady-state by adjustment of variance when equalization works normally and each cluster of constellation decrease.
A stress-strength model is formulated for s of k systems consisting of identical components. We consider minimum variance unbiased (MVU) estimation of system reliability for data consisting of a random sample from the stress distribution and one from the strength distribution when the two distirubtions are Weibull with unknown scale parameters and same known shape parameter. The asymptotic distribution of MVU estimate of system reliability in the model is obtained by using the standard asymptotic properties of the maximum likelihood estimate of system reliability and establishing their equivalence. Uniformly most accurate unbiased confidence intervals are also obtained for system reliability. Empirical comparison of the two estimates for small samples is studies by Monte Carlo simulation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.4
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pp.932-938
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2017
This paper presents the structure of an energy management system for distributed energy resources of a grid-connected microgrid. The energy management system of a grid-connected microgrid collects information of the microgrid such as the status of distributed energy resources and the time varying pricing plan through various protocols. The energy management system performs forecasting and optimization based on the collected information. It derives the operation schedule of distributed energy resources to reduce the microgrid electricity bill. In order to achieve optimal operation, the energy management system should include an optimal scheduling algorithm and a protocol that transfers the derived schedule to distributed energy resources. The energy management system operates as a rolling horizon controller in order to reduce the effect of a prediction error. Derived control schedules are transmitted to the distributed energy resources in real time through the international standard communication protocol.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.8
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pp.681-688
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2021
This paper considers the trajectory and impact point dispersion analysis of the test launch vehicle (TLV). The analysis, which performed before and after its flight test on November 28, 2018, is described and verified by comparing with the flight test results. The six degree-offreedom (DOF) simulation is used to compute the dispersion of the trajectory, attitude, and impact point, where the launch vehicle performance variations and wind effects during the atmospheric phase are included. The impact area to guarantee the flight safety is determined using the results of the dispersion analysis. The flight test results confirm that the safe flight of TLV is performed within the predicted dispersion boundary.
This article attempts to provide an overview of the exit polls for the 2006 local elections in Korea. The sampling method, sampling error, non-response rate, and prediction error of the exit polls are reviewed. Also, we explore the fact that the propensity to vote varies according to age and gender of voters. In terms of age and gender, the representativeness of the sample is investigated by comparing to the data released by the National Election Commission. Through this empirical research, we show that the exit poll samples are unbalanced in terms of age and this unbalance may be one of the causes of bias occurred in the prediction of the 2006 local election results. The design effects of the sample design implemented for the exit polls are also examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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