Due to detection and control errors, some high-frequency harmonics with voltage-source characteristics cause circulating currents in modular inverters. Moreover, the circulating currents are usually affected by the output filters (OF) of each module due to their filter and resonance properties. The interaction among the circulating currents in the modules increase the power loss and reduce system stability and control precision. Therefore, this paper reports the results of a study on the SPWM high-frequency harmonics circulating currents for a double-module VSI. In the paper, an analysis of the circulating-current circuits is briefly described. Next, a mathematic model of the single-module output voltage based on the carrier frequency of SPWM is built. On this basis, through mathematic modeling of high-frequency harmonic circulating currents, the formation mechanism and distribution characteristics of circular currents and their influences are studied in detail. Finally, the influences of the OF on the circulating currents are studied by mainly taking an LC-type filter as an example. A theoretical analysis and experimental results demonstrate some important characteristics. First, the carrier phase shifting of the SPWM for each module is the major cause of the SPWM harmonic circulating currents, and the circulating currents are in an odd distribution around n-times the carrier frequency $n{\omega}_s$, where n = 1, 2, 3, ${\ldots}$. Second, the harmonic circular currents do not flow into the parallel system. Third, the OF can effectively suppress the non-circulating part of the high-frequency harmonic currents but is ineffective for the circulation part, and actually reduces system stability.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.7
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pp.551-562
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2013
Current CCTV systems, which require continuous monitoring of the screens, have the limitation to detect and respond to the crime scenes in timely manner. Therefore, in recent years, the request for more intlligent surveillance system, with a ubiquitous sensor network, is increasing in order to behave more humanly fashions. Such systems require cllective data processing of the environments based on various sensors. In this article, we suggests a new paradigm based surveillance system which integrates PSD and dual PIR sensors. The proposed system evlves from a existing indoor intrusion detection system which can only identify the intrusion event to a better inteligent system with context awareness. We have conducted the various simulations in order to prove the effectiveness of the proposed system.
This paper proposed a method for the cancellation of the moving artifact which was produced during the detection of drowsiness usmg electrodermal activity signal. Two types of wrist electrode were developed to overcome the defect of the steering wheel type electrode which couldn't eliminate the moving artifacts due to driver's movements. Wrist type electrode II which has been modified from electrode type I was most effective for eliminating movmg artifacts compared to wheel type electrode and wrisL type electrode 1. The decIsion criteria(if IRI$\leq$10 and 1.1$\leq$dNz) for detecting moving artifact was determined from the virtual driving experiments. An algorithm which substituted past value of Nz for the current value of Nz whenever an EDA signal satisfied the criteria was developed. The experimental resulls of virtual driving and road test showed that the proposed algorithm had been successfully removed the most of the error due to the moving artifact Therefore, the developed system which use electrode type II and the algorithm might be less influenced by moving artifacts and could measure an accurate arousal state.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.4
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pp.101-106
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2020
In the current medical field, ultrasound diagnosis can be said to be the same as a stethoscope in the past. However, due to the nature of ultrasound, it has the disadvantage that the prediction of results is uncertain depending on the skill level of the examiner. Therefore, this paper aims to improve the accuracy of liver lesion detection during ultrasound examination based on deep learning technology to solve this problem. In the proposed paper, we compared the accuracy of lesion classification using a CNN model and an ensemble model. As a result of the experiment, it was confirmed that the classification accuracy in the CNN model averaged 82.33% and the ensemble model averaged 89.9%, about 7% higher. Also, it was confirmed that the ensemble model was 0.97 in the average ROC curve, which is about 0.4 higher than the CNN model.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.10
s.340
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pp.39-50
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2005
In this paper, we propose a performance improving MAC algerian for the IEEE 802.11 DCF. WLAN based IEEE 802.11 uses two control methods called 'Distributed Coordination Function(UF)' and 'Point Coordination Function(PCF)'. The nF controls the Urnsmission based on carrier sense multiple access with collision detection(CSMA/CA), that decides a random backoff time with the range of contention window for each terminal. Normally, each terminal the CW double after collision, and reduces the CW to the minimum after successful transmission. This paper proposes an enhanced DCF algorithm that decreases the CW smoothly after successful transmission in order to reduce the collision Probability by utilizing the current status information of WLAN. We also analyze the throughput and delay performance for the unsaturated case mathematically. Simulation results show that our algorithm enhances the saturation throughput of WLAN. They also coincide well with the analytical results.
Recently, identification of the extremely stressed condition of children is an essential skill for real-time recognition of a dangerous situation because incidents of children have been dramatically increased. In this paper, therefore, we present a model based on machine learning techniques for stress status identification of a child by using bio-signals such as voice and heart rate that are major factors for presenting a child's emotion. In addition, a smart band for collecting such bio-signals and a mobile application for monitoring child's stress status are also suggested. Specifically, the proposed method utilizes stress patterns of children that are obtained in advance for the purpose of training stress status identification model. Then, the model is used to predict the current stress status for a child and is designed based on conventional machine learning algorithms. The experiment results conducted by using a real-world dataset showed that the possibility of automated detection of a child's stress status with a satisfactory level of accuracy. Furthermore, the research results are expected to be used for preventing child's dangerous situations.
An analytical method for the spectrometric simultaneous determination of the individual ions in the mix-tures of $Fe^{2+}$ and $Fe^{2+}$ ions utilizing a technique of flow injection analysis has been developed. The method was based on the oxidation reaction between $Fe^{2+}$ ion and $H_2O_2$ in an acidic medium and the subsequent formation of a red Fe$(SCN)^{3-x}_x$ ion by the complexation reaction between $Fe^{2+}$ ion and $SCN^-$ ion. Unlike the conventional methods which require separate processes for the pre-treatment of the sample solution, the current method uses the same FIA system for the pre-treatment and the analysis of the sample. The detection limit for the determination of $Fe^{2+}$ ion was found to be 6.00${\times}10^{-7}$M.
This development is for non-destructive machine using X-Ray source about detecting outline faults of below middle size products. The differentiation is product of research and development unspecialized small and medium-sized products using X-Ray light sources can check real time if the surface of an external fault of radiation dose reference, within the leakage. The speed control is possible by software solution. In addition, we're working on possibly block doors for worker safety and equipment at the same time that inner drive can be identified in the image. These principles, as a key enabler of the current inspection system such as the container is small to medium-sized parts - a long way from utilization level is possible. This research will give rise to major effects for other various non-destructive market industries except car-industry. The most important fact is that this developed non-destructive machine is controlled below $0.2micro-S{\mu}v$.
In this paper, for the first time, the electroanalytical study of Triethylenediamine, TEDA was done on a typically graphene modified carbon paste electrode (Gr/CPE) in pH=10.5 of phosphate buffer solutions (PBS). The surface morphology of the bare and modified electrodes was characterized by scanning electron microscopy (SEM), electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and cyclic voltammetry (CV). The electro-oxidation of TEDA was investigated at the surface of modified electrode. The results revealed that the oxidation peak current of TEDA at the surface of Gr/CPE is 2.70 times than that shown at bare-CPE. A linear calibration plot was observed in the range of 1.0 to 202.0 ppm. In this way, the detection limit was found to be 0.18 ppm. The method was then successfully applied to determination of TEDA in aqueous samples obtained from two kinds of activated carbon from the masks of war. On the other hand, density functional theory (DFT) method at B3LYP/6-311++G** level of theory and a conductor-like Polarizable Continuum Model (CPCM) was used to calculate the $pK_a$ values of TEDA. The energies of lowest unoccupied molecular orbital ($E_{LUMO}$) and highest occupied molecular orbital ($E_{HOMO}$), gap energy (${\Delta}E$) and some thermodynamic parameters such as Gibbs free energy of TEDA and its conjugate acid ($HT^+$) were calculated. The results of calculated $pK_a$ were found to be in good agreement with the experimental values.
In this paper, we propose an efficient sensor fusion method for autonomous vehicle recognition and distance measurement. Typical sensors used in autonomous vehicles are radar, lidar and camera. Among these, the lidar sensor is used to create a map around the vehicle. This has the disadvantage, however, of poor performance in weather conditions and the high cost of the sensor. In this paper, to compensate for these shortcomings, the distance is measured with a radar sensor that is relatively inexpensive and free of snow, rain and fog. The camera sensor with excellent object recognition rate is fused to measure object distance. The converged video is transmitted to a smartphone in real time through an IP server and can be used for an autonomous driving assistance system that determines the current vehicle situation from inside and outside.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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