본 논문은 13.56 MHz 임피던스 자동 정합 시스템 내의 VI 센서를 이용하여 전압 신호와 전류 신호를 측정하고, 부하임피던스를 계산하는 새로운 알고리즘에 대해서 기술하였다. 기존의 $50{\Omega}$ 교정 부하로 하던 방식에서 벗어나 임의의 복소수 교정 부하를 사용하여 에러율이 향상되는 알고리즘을 제안한다. 에러율은 $R_{IN}$ 평균 1 % 이하, $X_{IN}$은 평균 20 %이하 목표로 한다. 일차적으로 믹서를 사용하여 IF 주파수를 계산하여 에러율을 줄였고, 두 번째로 임의의 복소수 부하를 교정 부하로 사용하였을 때 에러율이 $R_{IN}$은 평균 2.7 %에서 평균 0.3 %로 감소하였고, $X_{IN}$은 평균 102 %에서 평균 18.3%까지 감소하였습니다.
본 연구는 영상 처리를 이용하여 채소의 모종 시기를 자동으로 파악할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 것이다 즉 작물의 높이, 장변 및 단변을 영상처리를 이용해 자동으로 측정하고자 하는 시스템을 개발하고자 한 것이다. 각 작물 당 20개씩의 실험체를 두어반복 측정한 결과, 들깨의 경우 높이는 평균 오차 5.0mm로 평균 실측 길이 대비 1.7% 오차율, 장변은 평균 오차 4.7mm, 오차율 3.9%, 단변은 평균 오차 5.5 mm, 오차율 6.9%로 나타났다. 도라지의 경우 높이는 평균 오차 2.4 mm, 오차율 8.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 4.0 mm, 오차율 10.4%로 나타났다. 상추의 높이는 평균 오차 4.0 mm, 오차율 9.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 3.6mm, 오차율 9.4%로 나타났다. 따라서 현장 환경에 맞게 좀 더 개선된다면 사람의 시각을 이용한 작물의 생장상태 판별보다 더 정확하다고 판단된다.
Recently many efforts on the development of automatic processing system for delivery sequence sorting have been performed in ETRI, which requires the use of postal 4 state bar code system to encode delivery points. This paper addresses the issue on the reduction of reading error in postal 4 state raster beam based bar code reader by adjusting measured values of bar code width to its average value over each interval. The test results show that the above method reduces the average reading error rate approximately by 90-100%.
We analyzed the relationship between the normal measurement of the seismic accelerometer (SA) and the error rate of the output voltage linear ratio to propose an evaluation method to determine whether the SA in use is measuring normally. Utilizing a test bed, the regular operation of SA in use was evaluated using acceleration data measured through impact tests since there are no regulations regarding performance testing of SA in use. For the used SA, the error rate of the output voltage linear ratio, which is a major performance criterion, was evaluated. We analyzed common characteristics of the SA that satisfied the impact test and the performance criteria of the output voltage linear ratio error rate. The results indicated that we must consider the decreasing trend and convergence of the error rate as the measurement angle increases, ensuring that the average value of the output voltage linear ratio error rate is within 1%.
전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 변화하는 무선 채널의 전파 오류율에 따라 FEC의 정정도를 알맞게 결정하는 링크 계층용 적응적 FEC기법인 FECA(FEC-level Adaptation)를 제안한다. FECA는 오류율이 높고, 오류율이 천천히 변화하는 무선 환경에 알맞은 알고리즘이다. 일례로 전파 간섭이 있는 환경에서 센서(sensor) 네트워크는 평균 오류율이 $10^{-6}$이상이며 오류율이 평균 수백 밀리초 이상 지속되는 것으로 관찰되었다. FECA는 분석적인 무선채널 시뮬레이션과 패킷 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 15%이상 성능을 향상하였다.
Short-term electric load forecasting of power systems is essential for the power system stability and the efficient power system operation. An accurate load forecasting scheme improves the power system security and saves some economic losses in power system operations. Due to scarcity of the historical same type of holiday load data, most big electric load forecasting errors occur on load forecasting for the holidays. The fuzzy linear regression model has showed good accuracy for the load forecasting of the holidays. However, it is not good enough to forecast the load of the election day. The concept of the load variation rate for the load forecasting of the election day is introduced. The proposed algorithm shows its good accuracy in that the average percentage error for the short-term 24 hourly loads forecasting of the election days is 2.27%. The accuracy of the proposed 24 hourly loads forecasting of the election days is compared with the fuzzy linear regression method. The proposed method gives much better forecasting accuracy with overall average error of 2.27%, which improved about average error of 2% as compared to the fuzzy linear regression method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1606-1626
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2012
This paper investigates the performance of an amplify-and-forward (AF) two-way relaying system with antenna correlation. The system consists of two multiple-antenna sources, which exchange information via the aid of a single-antenna relay. In particular, we derive the exact outage probability expression. Furthermore, we provide a simple, tight closed-form lower bound for the outage probability. Based on the lower bound, we obtain the closed-form asymptotic outage probability and the average symbol error rate expressions at high signal-to-noise ratio (SNR), which reveal the system's diversity order and coding gain with antenna correlation. To investigate the system's throughput performance with antenna correlation, we also derive a closed-form lower bound for the average sum-rate, which is quite tight from medium to high SNR regime. The analytical results readily enable us to obtain insight into the effect of antenna correlation on the system's performance. Extensive Monte Carlo simulations are conducted to verify the analytical results.
In this paper, an algorithm of time series function forecasting using GMDH(group method of data handling) algorithm that gives more weight to the recent data is proposed. Traditional methods of GMDH forecasting gives same weights to the old and recent data, but by the point of view that the recent data is more important than the old data to forecast the future, an algorithm that makes the recent data contribute more to training is proposed for more accurate forecasting. The average error rate of electric power demand forecasting by the traditional GMDH algorithm which does not use data weighting algorithm is 0.9862 %, but as the result of applying the data weighting GMDH algorithm proposed in this paper to electric power forecasting demand the average error rate by the algorithm which uses data weighting algorithm and chooses the best data weighting rate is 0.688 %. Accordingly in forecasting the electric power demand by GMDH the proposed method can acquire the reduced error rate of 30.2 % compared to the traditional method.
본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 센서와 물체 사이의 거리를 측정하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서 모듈은 센서의 원시 데이터를 거리측정 시스템에 올려주고, 거리 측정 시스템에서는 표준편차와 평균값 필터를 이용하여 객체의 유무를 탐지하였다. 실험 결과에서는 평균값 필터를 이용한 알고리즘이 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.02m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였으며, 표준편차를 이용한 알고리즘에서는 최대거리 9.7m에서 최대 오차 0.15m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였다. 따라서, 레이더 센서를 이용하여 거리를 측정할 경우, 표준편차를 이용한 방법보다는 평균값 필터를 이용하는 방법이 객체 탐지의 정확도가 높음을 확인하였다.
듀얼 홉 시스템에서 기존의 두 홉에 대한 채널 정보를 이용하여 가장 좋은 성능을 나타내는 중계 노드 선택 기법은 채널 피드백을 위한 자원의 소모가 크다. 본 논문에서는 듀얼 홉 디코딩 후 전달 중계 시스템에서 첫 번째 홉에 대한 채널 정보만을 필요로 하는 부분 중계 노드 선택 기법을 이용하여 정확한 평균 비트 오차율을 분석한다. 이 때, 독립적인 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 M-ary QAM에 대한 정확한 비트 오차율의 표현식을 유도한다. 또한, 수치적 결과를 통해 두 홉에 대한 채널 정보를 이용하여 가장 좋은 성능을 나타내는 중계 노드 선택 기법과 부분 중계 노드 선택 기법에 대한 성능을 비교한다. 여기서, 중계 노드의 수와 첫 번째 홉과 두 번째 홉 간 평균 채널 전력비를 다양하게 가정하여 평균 비트 오차율을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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