The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.2
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pp.178-185
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2002
This paper describes the implementation of three-phase three-wire active power filter system with a instantaneous PSD for distorted and unbalanced power conditions. The positive sequence voltage of the distorted and the unbalanced power system is calculated by the Instantaneous PSD, and phase transformation matrix of the instantaneous power theory is achieved with detected positive sequence voltage. Finally, the proposed method is experimented and tested under unbalanced nonlinear load as well as unbalanced /distorted condition in power system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.4
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pp.203-209
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2002
This paper presents a new control scheme for a DVR(Dynamic Voltage Restorer) system consisting of series voltage source PWM converters. To control negative sequence component of source voltage the detection of negative sequence is necessary. Generally, filtering process is used tn do that. Through this filtering process has some problems. This paper suggests a new method of separating positive and negative sequences. This control system is designed using differential controllers and digital filters, and positive sequence and negative sequences are controlled respectively. The performance of the presented controller and scheme are confirmed through simulation and actual experiment by 2.5kVA prototype DVR.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.4
no.3
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pp.275-284
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1999
Unbalanced source voltage in the 3-phase power system is decomposed into positive, negative and zero sequence c components. Also, assuming there is no neutral path in the system, the zero sequence component is not shown on the l load side. Therefore, in the unbalanced power system without neutral path. it is possible to provide balanced voltage to t the load side by compensating negative sequence component and also to regulate the voltage amplitude by controlling t the positive sequence component. In addition, the symmetrical components due to voltage unbalance can be effectively d detected on the synchronous reference frame by using dlongleftarrowq transformation. In this paper, an algorithm not only c compensating unbalanced source voltage by canceling the negative sequence component on the synchronous reference f frame but also maintaining load voltages constantly is proposed. Also a novel method for phase angle detection s synchronized by positive sequence component under unbalanced source voltage is suggested and this detected phase a angle is used for d-q transformation. The performances and characteristics of the proposed compensating system are a analyzed by simulation and verified through experimental results.
Detecting remote targets is important to active protection system (APS) or infrared search and track (IRST) applications. In normal situation, the well-known constant false alarm rate (CFAR) detector works properly. However, decoys in APS or closely spaced targets in IRST degrade the detection capability by increasing background noise level in the CFAR detector. This paper presents a context aware CFAR detector by the intensity sorting and selection of background region to reduce the effect of neighboring targets that lead to incorrect estimation of background statistics. The existence of neighboring targets can be recognized by intensity sorting where neighboring targets usually show highest ranks. The proposed background statistics (mean, standard deviation) estimation method from median local pixels can be aware of the background context and reduce the effects of the neighboring targets, which increase the signal-to-clutter ratio. The experimental results on the synthetic APS sequence, real adjacent target sequence, and remote pedestrian sequence validated that the proposed method produced an enhanced detection rate with the same false alarm rate compared with the hysteresis-CFAR (H-CFAR) detection.
Mycobacterium leprae detection is difficult even with molecular biological techniques due to the low sensitivity of current methodologies. In this report, real-time PCR targeting the M. leprae-specific repetitive element (RLEP) sequence was developed as a new diagnostic tool and evaluated using clinical specimens. For this, M. leprae DNAs were extracted from skin biopsy specimens from 80 patients and analyzed by real-time PCR using TaqMan probe. Then, the detection efficiency of the real-time PCR was compared with that of standard PCR. In brief, the rate of positive detection by the standard PCR and real-time PCR was 32.50% and 66.25%, respectively. The results seemed to clearly show that the TaqMan real-time PCR developed in this study may be a useful tool for sensitive detection of M. leprae from clinical specimens.
Anomaly detection holds paramount significance across diverse fields, encompassing fraud detection, risk mitigation, and sensor evaluation tests. Its pertinence extends notably to the military, particularly within the Warrior Platform, a comprehensive combat equipment system with wearable sensors. Hence, we propose a data-compression-based anomaly detection approach tailored to unlabeled time series and sequence data. This method entailed the construction of two distinctive features, typicality and atypicality, to discern anomalies effectively. The typicality of a test sequence was determined by evaluating the compression efficacy achieved through the pattern dictionary. This dictionary was established based on the frequency of all patterns identified in a training sequence generated for each sensor within Warrior Platform. The resulting typicality served as an anomaly score, facilitating the identification of anomalous data using a predetermined threshold. To improve the performance of the pattern dictionary method, we leveraged atypicality to discern sequences that could undergo compression independently without relying on the pattern dictionary. Consequently, our refined approach integrated both typicality and atypicality, augmenting the effectiveness of the pattern dictionary method. Our proposed method exhibited heightened capability in detecting a spectrum of unpredictable anomalies, fortifying the stability of wearable sensors prevalent in military equipment, including the Army TIGER 4.0 system.
To analyze nucleotide sequence encoding internal transcribed spacer (ITS) regions specific to the Laminariaceae family, genomic DNA was isolated from six brown algae species distributed along the east coast of Korea. These included three species from the Laminariaceae family (Agarum clathratum Dumortier, Costaria costata [C. Agardh] Saunders, and Saccharina japonica Areschoug) and two species from the Alariaceae family (Undaria pinnatifida [Harvey] Suringer and Ecklonia cava Kjellman), both in the order Laminariales, and one species from the family Sargassaceae in the order Fucales (Sargassum serratifolium). Based on a sequence analysis of ITS-1 and ITS-2 for A. clathratum, C. costata, and E. cava, oligonucleotides were designed from the regions that showed sequence conservation in Laminariaceae. Following polymerase chain reaction using three sets of primers, amplification of ITS-1 and ITS-2 was detected in reactions using genomic DNA isolated from the species belonging to Laminariaceae, but not from the species belonging to the other families. The results indicate that this method can be used for the detection and identification of Laminariaceae species.
Face detection and tracking technology on video sequence has developed indebted to commercialization of teleconference, telecommunication, front stage of surveillance system using face recognition, and video-phone applications. Complex background, color distortion by luminance effect and condition of luminance has hindered face recognition system. In this paper, we have proceeded to research of face recognition on video sequence. We extracted facial area using luminance and chrominance component on $YC_bC_r$ color space. After extracting facial area, we have developed the face recognition system applied to our improved algorithm that combined PCA and LDA. Our proposed algorithm has shown 92% recognition rate which is more accurate performance than previous methods that are applied to PCA, or combined PCA and LDA.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.9
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pp.27-35
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1999
In this paper, we propose an error detection scheme of phase offsets for binary sequences including PN (Pseudo Noise) sequences based on the number theoretical approach. It is important to know phase offsets of spreading sequences in the CDMA (Code Division Multiple Access) mobile communication systems because phase offsets of the same spreading sequence are used to achieve the acquisition and are used to distinguish each base station. When the period of the sequence is not very long, the relative phase offset between the sequence and its shifted replica can be found by comparing them, but as the period of the sequence increases it becomes difficult to find the phase offset. The error detection failure probability of the proposed method is derived, and it is confirmed by the simulation results. We also discuss the circuit realization of the proposed method and show it can be easily implemented.
A novel method for extracting frequency slippage signal from radar full pulse sequence is presented. For the radar full pulse sequence received by radar interception receiver, radio frequency (RF) and time of arrival (TOA) of all pulses constitute a two-dimensional information sequence. In a complex and intensive electromagnetic environment, the TOA of pulses is distributed unevenly, randomly, and in a nonstationary manner, preventing existing methods from directly analyzing such time series and effectively extracting certain signal features. This work applies Gaussian noise insertion and structure function to the TOA-RF information sequence respectively such that the equalization of time intervals and correlation processing are accomplished. The components with different frequencies in structure function series are separated using empirical mode decomposition. Additionally, a chaos detection model based on the Duffing equation is introduced to determine the useful component and extract the changing features of RF. Experimental results indicate that the proposed methodology can successfully extract the slippage signal effectively in the case that multiple radar pulse sequences overlap.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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