전력선 통신(Power Line Communication)은 전력선과 연결되어 있는 디바이스들을 간단히 제어하기 위한 기술로 제안 되었으며, 홈오토메이션, 원격 검침(AMR) 분야에서 많이 사용되고 있다. 최근에는 스마트 홈, 유비쿼터스와 관련해 다양한 홈 네트워크 시스템들이 제안되면서 이들 시스템을 효과적으로 구현할 수 있는 방안으로 전력선 통신기술이 많이 제안되고 있다. 전력선 통신은 많은 유용성에도 불구하고 전력선 채널에 대한 정확한 채널 모델링과 전력선 모뎀의 성능에 관해서는 많은 문제점을 나타내고 있다. 본 논문에서는 전력선 통신을 위한 전송선로의 주파수에 대한 잡음과 임피던스 특성 및 전력선 채널에 데이터 신호를 Chirp-SS(Spread Spectrum) 신호로 맵핑하여 채널의 Zero Cross Point 구간에 전송하였을 때의 시뮬레이션 결과와 설계된 FPGA 보드를 비교분석 하였다. 채널 모델은 배경 잡음과 할로겐 잡음, 전송선로의 감쇄 특성만을 고려하였으며, 전력선 채널 상에서의 Zero Cross Point를 이용한 전력선 통신 모뎀의 성능을 분석하였다.
Early detection and precise location of leakage is of great importance for life-cycle maintenance and management of municipal pipeline system. In the past few years, acoustic emission (AE) techniques have demonstrated to be an excellent tool for on-line leakage detection. Regarding the multi-mode and frequency dispersion characteristics of AE signals propagating along a pipeline, the direct cross-correlation technique that assumes the constant AE propagation velocity does not perform well in practice for acoustic leak location. This paper presents an improved cross-correlation method based on wavelet transform, with due consideration of the frequency dispersion characteristics of AE wave and the contribution of different mode. Laboratory experiments conducted to simulate pipeline gas leakage and investigate the frequency spectrum signatures of AE leak signals. By comparing with the other methods for leak location identification, the feasibility and superiority of the proposed method are verified.
In this paper, we introduce a joint flow control and scheduling algorithm for multi-hop cognitive radio networks with spectrum underlay. Our proposed algorithm maximizes the total utility of secondary users while stabilizing the cognitive radio network and still satisfies the total interference from secondary users to primary network is less than an accepted level. Based on Lyapunov optimization technique, we show that our scheme is arbitrarily close to the optimal.
KRISO/KORDI is currently developing a deep-sea unmanned underwater vehicle (UUV) system which is composed of a launcher, an ROV, and an AUV. Two USBL acoustic positioning systems will be used for UUV's navigation. One is for the deep sea positioning of all three vehicles and the other is for AUV's guidance to the docking device on the launcher. In order to increase the position accuracy MFSK(Multiple Frequency Shift Keying) broadband signal will be used. As the first step to the implementation of a USBL system, this paper studies USBL positioning algorithm using MFSK signals. Firstly, the characteristics of MFSK signal is described with various MFSK parameters: number of frequencies, frequency step, center frequency, and pulse length. Time and phase delays between two received signals are estimated by using cross-correlation and cross-spectrum methods. Finally an USBL positioning algorithm is derived by converting the delays to difference of distances and applying trigonometry. The simulation results show that the position accuracy is improved highly when both cross-correlation and cross-spectrum of MFSK signals are used simultaneously.
Background: The radionuclide inventory calculation codes such as ORIGEN and FISPACT collapse neutron reaction libraries with energy spectra and generate an effective one-group cross-section. Since the nuclear cross-section data, energy group (g) structure, and other input details used by the two codes are different, there may be differences in each code's activation inventory calculation results. In this study, the calculation results of neutron-induced activation inventory using ORIGEN and FISPACT were compared and analyzed regarding radioactive waste classification and worker exposure during nuclear decommissioning. Materials and Methods: Two neutron spectra were used to obtain the comparison results: Watt fission spectrum and thermalized energy spectrum. The effective one-group cross-sections were generated for each type of energy group structure provided in ORIGEN and FISPACT. Then, the effective one-group cross-sections were analyzed by focusing on 59Ni, 63Ni, 94Nb, 60Co, 152Eu, and 154Eu, which are the main radionuclides of stainless steel, carbon steel, zircalloy, and concrete for decommissioning nuclear power plant (NPP). Results and Discussion: As a result of the analysis, 154Eu and 59Ni may be overestimated or underestimated depending on the code selection by up to 30%, because the cross-section library used for each code is different. When ORIGEN-44g, -49g, and -238g structures are selected, the differences of the calculation results of effective one-group cross-section according to group structure selection were less than 1% for the six nuclides applied in this study, and when FISPACT-69g, -172g, and -315g were applied, the difference was less than 1%, too. Conclusion: ORIGEN and FISPACT codes can be applied to activation calculations with their own built-in energy group structures for decommissioning NPP. Since the differences in calculation results may occur depending on the selection of codes and energy group structures, it is appropriate to properly select the energy group structure according to the accuracy required in the calculation and the characteristics of the problem.
본 연구에서는 구조물이 순수한 선형계인 경우에 국한하여 선형 구조물의 여 러지점에서 측정한 신호들을 기존의 방법과 같이 다중입력으로 간주하고 선형 구조물 로부터 방사된 소음, 즉 관측자의 위치에서 측정한 신호를 출력으로 가정한 두 부분 기여도 함수를 적용하여 소음/진동원을 규명하였을 때 발생하는 결과를 이론적으로 해 석하여 보았다.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.560-568
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2000
The aims of this research were to investigate the preprocessing effect of spectrum data on prediction performance and to develop a robust model to predict SSC in intact apple. Spectrum data of 320 Fuji apples were measured with the on-line transmittance measurement system at the wavelength range of 550∼1100nm. Preprocess methods adopted for the tests were Savitzky Golay, MSC, SNV, first derivative and OSC. Several combinations of those methods were applied to the raw spectrum data set to investigate the relative effect of each method on the performance of the calibration model. PLS method was used to regress the preprocessed data set and the SSCs of samples, and the cross-validation was to select the optimal number of PLS factors. Smoothing and scattering corection were essential in increasing the prediction performance of PLS regression model and the OSC contributed to reduction of the number of PLS factors. The first derivative resulted in unfavorable effect on the prediction performance. MSC and SNV showed similar effect. A robust calibration model could be developed by the preprocessing combination of Savitzky Golay smoothing, MSC and OSC, which resulted in SEP= 0.507, bias=0.032 and R$^2$=0.8823.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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