The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.1C
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pp.43-50
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2007
In the paper, we address QRM-MLD (Maximum Likelihood Detection with QR Decomposition and M-algorithm) signal detection method for spatially multiplexed MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems. Recently, the QRM-MLD signal detection method which can achieve 1Gbps transmission speed for next generation mobile communication was implemented in a MIMO testbed for the mobile moving at a pedestrian speed. In the paper, we propose a novel signal detection method 'reduced complexity QRM-MLD' that achieves identical error performance as the QRM-MLD while reducing the computational complexity significantly. We rigorously compare the two detection methods in terms of computational complexity to show the complexity reduction of the proposed method. We also perform a set of computer simulations to demonstrate that two detection methods achieve identical error performance.
Large magnitude common-mode voltage (CMV) and its variation dv/dt have an adverse effect on motor drives that leads to early winding failure and bearing deterioration. For matrix converters, the switch states that connect each output line to a different input phase result in the lowest CMV among all of the valid switch states. To reduce the output CMV for matrix converters, this paper presents a new space vector modulation (SVM) strategy by utilizing these switch states. By this mean, the peak value and the root mean square of the CMV are dramatically decreased. In comparison with the conventional SVM methods this strategy has a similar computation overhead. Experiment results are shown to validate the effectiveness of the proposed modulation method.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.3
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pp.781-791
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1999
DD(Decision Diagrams) is an efficient operational data structure for an optimal expression of boolean functions. In a graph-based synthesis using DD, the goal of optimization decreases representation space for boolean functions. This paper represents boolean functions using OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagrams) for a graph-based synthesis and is based on the number of nodes as the criterion of DD size. For a property of OPKFDD that is able to select one of different decomposition types for each node, OPKFDD is variable in its size by the decomposition types selection of each node and input variable order. This paper proposes a method for generating OPKFDD efficiently from the current BDD(Binary Decision Diagram) Data structure and an algorithm for minimizing one. In the multiple output functions, the relations of each function affect the number of nodes of OPKFDD. Therefore this paper proposes a method to decide the input variable order considering the above cases. Experimental results of comparing with the current representation methods and the reordering methods for deciding input variable order are shown.
In the forest ecosystems, litterfall is an important component of the nutrient cycle that regulates the accumulation of soil organic matter (SOM), the input and output of the nutrients, nutrient replenishment, biodiversity conservation, and other ecosystem functions. Therefore, a profound understanding of the major processes (litterfall production and its decomposition rate) in the cycle is vital for sustainable forest management (SFM). Despite these facts, there is still a limited knowledge in tropical forest ecosystems, and further researches are highly needed. This shortfall of research-based knowledge, especially in tropical forest ecosystems, may be a contributing factor to the lack of understanding of the role of plant litter in the forest ecosystem function for sustainable forest management, particularly in the tropical forest landscapes. Therefore, in this paper, I review the role of plant litter in tropical forest ecosystems with the aims of assessing the importance of plant litter in forest ecosystems for the biogeochemical cycle. Then, the major factors that affect the plant litter production and decomposition were identified, which could direct and contribute to future research. The small set of studies reviewed in this paper demonstrated the potential of plant litter to improve the biogeochemical cycle and nutrients in the forest ecosystems. However, further researches are needed particularly on the effect of species, forest structures, seasons, and climate factors on the plant litter production and decomposition in various types of forest ecosystems.
The purpose of this paper is to examine the factors that encouraged the industrial growth of Koran city gas industry during 1995-2009, by carrying out input-output structural decomposition analysis(IO-SDA) using Syrquin's model. The results show that the main factors which contributed to the growth of the Korean city gas industry are final domestic demand(48.4%) and technological change(38.6%). By examining the results for the three periods of 1995-2000, 2000-2005, and 2005-2009, the tendency of changes between the two main factors is drawn. In contrast to the drastic decreasing tendency of the final domestic demand's contribution to the growth, 84.5%, 18.9%, and 15.4%, respectively for each period, there is an increasing tendency for technological change as seen by the results of 7.4%, 70.0%, and 42.2%, respectively. These findings may be a result from the fact that the rate of gas supply in the residential sector has been saturated recently. They are also reflective of the energy consumption trend of industrial activities as there has been a shift in the approach for supplying energy, from the traditional approach which use fossil fuels to the newer approach which uses environmentally friendly energy sources. For the continued growth of the city gas industry, policymakers sould consider greater investment in the expansion of city gas supply infrastructure for industrial activities rather than for the residential sector.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.5
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pp.1050-1057
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2004
The purpose of study is development of a fuzzy controller which independent of a computer and its software for fuzzy control of servo system. This paper describes a method of approximate reasoning for fuzzy control of servo system, based on decomposition of $\alpha$-level fuzzy sets, It is propose that fuzzy logic algorithm is a body from fuzzy inference to defuzzificaion in cases where the output variable u directly is generated PWM. The effectiveness of quantified $\alpha$-levels on input/output characteristics of fuzzy controller and output response of DC servo system is investigated. It is concluded that $\alpha$-cut 4 levels give a sufficient result for fuzzy control performance of DC servo system. The experimental results shows that the proposed hardware method is effective for practical applications of DC servo system.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.4
no.4
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pp.136-140
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2006
In this paper, we consider the detection of orthogonal space-time block codes (OSTBCs) without channel state information (CSI) at the receiver. Based on the conventional blind cyclic decoder, we propose an enhanced blind cyclic decoder which has higher system performance than the conventional one. Furthermore, the proposed decoder offers low complexity since it does not require the computation of singular value decomposition.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.299-303
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1995
This paper charcterizes dynamics of cold tandem minns, and constructs it state-space model of which are linear time invariant, using subspace method. Step responses particularly show the influence on mass transfer delay. Input-output data set are obtained form nonlinear differential equations including mass transfer delay and nonlinearity. It is shown that the identified state-apace model well approximates the original systems dynamics.
This paper deals with MCMBPC(Multivariable Constrained Model Based Predictive Controller) for nonlinear boiler system with noise and disturbance. MCMBPC is designed by linear state space model obtained from some operating point of nonlinear boiler system and Kalman filter is used to estimate the state with noise and disturbance. The solution of optimization of the cost function constrained on input and/or output variables is achieved using quadratic programming, viz. singular value decomposition (SVD). The controller designed is shown to have excellent tracking performance via simulation applied to nonlinear dynamic drum boiler turbine model for 16OMW unit.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.6
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pp.582-587
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1997
This paper deals with the control problem under nonlinear boiler systems with noise, and input constraints. MCMBPC(Multivariable Constrained Model-Based Predictive Controller) proposed by Wilkinson et al.[10,11] is used and nominal model is modified in this paper in order to applied to nonlinear boiler systems with feed-forward terms. The solution of the cost function optimization constrained on input and/or output variables is achieved using quadratic programming, via singular value decomposition(SVD). The controller designed is shown to satisfy the constraints and to have excellent tracking performance via simulation applied to nonlinear dynamic drum boiler turbine model for 16OMW unit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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