Transmission system has been well studied since long time and power system techniques of distribution system are more or less derived from transmission system. However, unlike transmission systems, many practical issues are encountered in the distribution system. Considerable amount of error is observed in voltage obtained from the Feeder Remote Terminal Units (FRTUs) measured by the pole mounted PTs along the distribution feeder. Load uncertainty is also an issue in distribution system. Further, penetration of Distributed Generators (DGs) creates voltage variations in the system. Hybrid radial/ loop distribution system also make it complicated to handle distribution system. How these constraints to be handled under Distribution Automation (DAS) environment in order to obtain error free voltage is described in this paper and therefore, a new approach of voltage error correction technique has been proposed. The proposed technique utilizes reliable data from substation and the FRTUs installed in DAS. The proposed technique adopts an iterative process for voltage error correction. It has been tested and proved accurate not only for conventional radial systems but also for loop distribution systems.
This paper presents a real-time correction method of the movemont errors of a translatory precision machine axis. This method is a null-balances technique in which two plane mirrors are used to generate an interferometric fringe pattern utilizing the optical principles of TwymanGreen interferometry. One mirror is fixed on a reference frame, while the other is placed on the machine axis being supported by three piezoelectric actuators. From the fringe pattern, one translatory and two rotational error components of the machine axis are simultaneously detected by using CCD camera vision and image processing techniques. These errors are then independently suppressed by activating the peizoelectric actuators by real-time feedback control while the machine axis is moving. Experimental results demonstrate that a machine axis can be controlled with movement errors less than 10 nm in vertical straightness, 0.1 arcsec in pitch, and 0.06 arcsec in roll for 50mm travel by adopting the real-time correction method.
This paper proposes a method correcting the error which is created inherently by time-step approximation in FEA. For a simple RL linear circuit, the error in time-step analysis is analytically investigated and the correction method is proposed. Then for a practical inductor model, non-linear time-step analysis is performed and the calculation result is corrected by the proposed method. The accuracy of the corrected result is confirmed by comparing the electric input and output power.
DGPS(Differential Global Positioning System)와 RTK(Real time Kinematic)를 이용한 측위는 현재 가장 널리 쓰이는 측위 기법이다. 하지만 자체의 구조적 한계 때문에 정밀 측위에 있어서는 기준점으로부터의 거리 제한과 실시간으로 데이터 처리를 전산화하기 힘든 문제점을 내제하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 인터넷과 PSTN(Public Switched Telephony Network)망을 통한 DGPS 및 RTK 보정 데이터 서비스를 제안한다. 이를 위하여 모바일 사용자를 위한 DGPS 및 RTK 보정 데이터 실시간 장거리 전송 시스템을 구현하였다. 이는 데이터 전송거리가 제한되는 기존의 실시간 이동 측위 기법의 문제를 해결하기 위하여 인터넷과 PSTN 망을 사용함으로써 이동국 사용자에게 DGPS와 RTK 위치 정보 데이터의 전송을 가능하게 한다. 또한 제안한 방법대로 거리와 시간에 따른 인터넷망과 PSTN망을 통한 DGPS와 RTK의 성능을 비교 분석한다.
In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) model. From this model, a measurement system of lane markings and obstacles is proposed. The system also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by virtue of the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations due to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We con finned that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.
The Reed-Muller code is one of the efficient algorithms for multiple bit error correction, however, its high-computation requirement inherent in the decoding process prohibits its use in practical applications. To solve this problem, this paper proposes a graphics processing unit (GPU)-based parallel error control approach using Reed-Muller R(r, m) coding for real-time wireless communication systems. GPU offers a high-throughput parallel computing platform that can achieve the desired high-performance decoding by exploiting massive parallelism inherent in the algorithm. In addition, we compare the performance of the GPU-based approach with the equivalent sequential approach that runs on the traditional CPU. The experimental results indicate that the proposed GPU-based approach exceedingly outperforms the sequential approach in terms of execution time, yielding over 70× speedup.
It is well known that an OFDM receiver is vulnerable to synchronization errors. Despite fine estimations used in the initial acquisition, there are still residual synchronization errors. Though these errors are very small, they severely degrade the bit error rate (BER) performance. In this paper, we propose a residual error elimination scheme for the digital OFDM baseband receiver aiming to improve the overall BER performance. Three improvements on existing schemes are made: a pilot-aided recursive algorithm for joint estimation of the residual carrier frequency and sampling time offsets; a delay-based timing error correction technique, which smoothly adjusts the incoming data stream without resampling disturbance; and a decision-directed channel gain update algorithm based on recursive least-squares criterion, which offers faster convergence and smaller error than the least-mean-squares algorithms. Simulation results show that the proposed scheme works well in the multipath channel, and its performance is close to that of an OFDM system with perfect synchronization parameters.
In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.
This paper investigates the impact of ethanol mandate on the price relationship between corn and beef using the monthly time-series data from January 2003 through December 2013. In addition, we examine the non-linearity in ethanol, corn, and beef markets. Based on the threshold cointegration test, we find the symmetric relationship in pairs with ethanol production-corn price and ethanol production-beef price whereas there is the asymmetric relationship between prices of corn and beef. Employing the threshold vector error correction and vector error correction models, we also find that the corn price in the U.S is caused by both ethanol production and beef price in a long-run when the beef price is relatively high. On the other hand, the corn price does not cause both ethanol production and beef price in the long run. Findings from this study imply that demanders for corn such as ethanol and beef producers have price leadership on corn producers.
The GMS geometric correction method with highspeed and high accuracy is needed. In this paper, a selection method of residual errors for the GMS geometric correction using GCPs (ground control points) is described. Namely, it is a technique for limiting the number of residual error acquisition using GCPs in each block to reduce the processing time. As the result, since the processing time was about 7.0 minutes on conventional geometric correction and about 5.6 minutes on the proposed method, it was shown that the processing time of about 1.4 minutes was shortened.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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