Selective laser sintering(SLS) is a solid freeform fabrication process whereby a part is built layerwise by scanning a powder bed. The properties of metal powder are dependent on the heat, it is not easy to do the exact error compensation with analysis and estimation by modeling. This paper suggests that the error is compensated by experimental method and then the accuracy of shape is enhanced by revising of STL file. Also bonding force is measured by an experiment with change of process path.
The heterodyne laser interferometer has been widely used in precise measurement field. However, the accuracy is limited by the nonlinearity error caused from incomplete laser sources and nonideal optical components. In this paper, we propose the Dual-EKF which estimates states and weights simultaneously to improve the resolution of heterodyne laser interferometer. As a proof, we demonstrate the effectiveness of our proposed method through experimental results.
Park, Chul-Won;Shin, Dong-Kwang;Kim, Chul-Hwan;Kim, Hak-Man;Kim, Yoon-Sang
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제6권4호
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pp.439-446
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2011
Frequency is an important operating parameter for the protection, control, and stability of a power system. Thus, it must be maintained very close to its nominal frequency. Due to the sudden change in generation and loads or faults in a power system, however, frequency deviates from its nominal value. An accurate monitoring of the power frequency is essential for optimum operation and prevention of wide area blackout. Most conventional frequency estimation schemes are based on the DFT filter. In these schemes, the gain error could cause defects when the frequency deviates from the nominal value. We present an advanced frequency estimation technique using gain compensation to enhance the DFT filter-based technique. The proposed technique can reduce the gain error caused when the frequency deviates from the nominal value. Simulation studies are performed using both the data from EMTP-RV software and the user-defined arbitrary signals to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Results show that the proposed algorithm achieves good performance under both steady state tests and dynamic conditions.
디지털 콘텐츠의 원본 품질을 유지할 수 있고 지적 재산권을 보호할 수 있는 가역 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 원본 품질을 중요시하는 의료, 군사, 예술작품 분야에서 가역 워터마킹의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 고용량 가역 워터마킹 기술을 제안한다. 보간 기법을 사용하여 픽셀의 값을 추정하고, 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 계산한 후에 이를 확장하여 워터마크 메시지를 삽입한다. 기존의 인접 픽셀 사이의 차이값이 아닌 추정치를 활용함으로써 메시지가 삽입되는 히스토그램 값의 집중도를 높여서 높은 삽입 용량을 달성하였다. 삽입된 워터마크는 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 복원하여 검출한다. 삽입 후에 발생할 수 있는 오버플로우 및 언더플로우 문제는 오류 예측 기법을 통하여 해결하였다. 제안하는 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상을 활용하여 기존 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성을 갖으며, 삽입 후에도 높은 영상 품질을 유지하고, 높은 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
This paper is a study on compensation for error in estimation of mean pressure according to the change of arterial pressure shape. Because arterial pressure shape affects the mean pressure and blood volume which are important factors for measurement of blood pressure(BP), change of arterial pressure shape cause BP measurement error. In order to solve this problem, we add the compensation function C($\alpha$), depending on arterial pressure shape, to mathematical oscillometric model. Consequently, we could accurately estimate the blood pressure by correcting of the error using compensation function.
직접변환 수신기를 사용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템의 경우 로컬 오실 레이터 및 저역통과 필터에 의해 발생하는 주파수 선택적 또는 비선택적 특성을 갖는 위상 및 이득 불균형으로 인해 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 주파수 선택적 또는 비선택적 특성을 갖는 송수신기 IQ 불균형 성분들이 시스템에 초래하는 영향을 분석하고, 동시에 이 성분들을 추정 및 보상하는 방안을 제시하였다. 주파수 영역에서 Alamouti 코딩된 프리엠블을 사용할 경우 채널 성분 뿐만아니라 IQ 불균형 성분까지도 정확히 추정 및 보상할 수 있다. IQ 불균형이 존재하는 수신 신호에 대해 ML(Maximum Likelihood) 또는 OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation) 신호 검출 기법을 이용하여 SER (Symbol Error Rate) 성능검증을 통해 주파수 선택적 채널 계수와 송수신 IQ 불균형 성분의 결합에 의하여 초래되는 다이버시티 이득으로 인해 기존의 간섭억제 기법인 ZF (Zero-forcing) 기법에 비해 성능향상이 있음을 보인다.
본 논문에서는 OFDM 기반 무선 LAN 시스템에서 긴 훈련심볼을 이용하는, 시간동기 오차의 영향이 고려된 IQ imbalance 추정 및 보상 기법을 제안한다. 기존의 긴 훈련심볼을 이용한 IQ imbalance 보상 기법은 시간동기 오차에 민감한 구조를 갖기 때문에 시간동기 오차가 필연적인 실제 시스템에서는 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 시간동기 오차로 인해 발생하는 위상회전을 상쇄시킬 수 있는 새로운 criterion을 정의하고, 이에 따른 IQ imbalance 추정 및 보상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 시간동기 오차가 존재할 경우에도 IQ imbalance 의 영향을 이상적인 경우 대비 최대 0.2dB 이하로 보상할 수 있으며, IEEE 802.11a 시스템의 54Mbps 전송모드에 적용하였을 경우 기존 기법에 비해 약 4.3dB의 성능 이득을 보인다. 제안된 기법을 이용한 IQ imbalance 추정 및 보상단은 Verilog HDL을 이용하여 하드웨어 설계 및 검증 되었으며, 0.18um CMOS 공정을 이용하여 합성한 결과, 약 75K gates 와 6K bits의 메모리로 구현되었다.
Operational applications such as service restoration, voltage control and protection coordination are calculated based on the active and reactive power loading of the sections in the distribution networks. Loadings of the sections are estimated using the voltage and current measured from the automatic switches deployed along the primary feeders. But, due to the characteristics of the potential transformer attached to the switches, accuracy of the voltage magnitude is not acceptable to be used for section loading calculation. This paper proposes a new accurate section loading estimation method through voltage measurement error compensation by calculating voltage drop of the distribution line. In order to establish feasibility of the proposed method, various case studies based on Matlab simulation have been performed.
A rotor flux error-based approach for correcting the rotor time constant estimation used in the slip frequency calculator of indirect field oriented controller is presented in this paper. The controller was derived from the d-q induction machine model. Slip frequency gain is dependent on the machine parameter errors. And parameter errors result in rotor flux error. Thus, estimated rotor flux is compared to commanded rotor flux. The error between them is used for the estimation of rotor time constant. Simulation results which demonstrate the performance of this approach are presented.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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