본 논문에서는 아리랑 1호의 실제 비행데이터를 이용하여 지상에서 정밀궤도결정을 수행한 후 얻을 수 있는 성능에 대해 분석하였다. 분석에 사용된 궤도결정 알고리즘은 바예 시안 최소자승법을 작용한 배치필터이며, 궤도결정 정밀도 평가를 위해 중첩법 (Overlap Method) 을 이용하였다. 또한, 미국 NORAD 의 TLE (Two-Line Element) 및 지상추적 데이터를 이용한 궤도결정 결과들과의 비교, 분석도 수행하였다. 궤도결정 정밀도에 영향을 미칠 수 있는 요인, 즉 관측데이터 종류 및 탑재시계 편류 (On-Board Time Drift)에 의한 정밀도 변화에 대해서도 분석되어졌다. 본 연구결과, 중첩법 평가에 의한 30시간 GPS 항행해 위치 성분만을 이용한 궤도결정 정밀도는 5m RMS 수준이었으며, GPS 항행해 중 속도 성분은 궤도결정 시 사용하지 않는 것이 바람직하며, 타 관측데이터를 이용한 궤도결정 결과와의 비교를 통해 심각한 시각 바이어스에 의한 뚜렷한 정밀도 저하는 없음을 알 수 있었다.
능동전력필터의 성능은 인버터의 특성, 제어 방법, 그리고 기준신호발생기의 정확도에 좌우된다. 이중에서 기준신호발생기의 정확도는 능동전력필터의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소이다. 본 논문은 개선된 적응예측필터로 구성한 새로운 기준신호발생기에 대해 소개하고 그 성능을 MATLAB을 이용한 시뮬레이션으로 검증하였다. 그리고 실제 하드웨어의 적용타당성을 평가하기 위해 개선된 기준신호발생기로 구성한 알고리즘을 TMS320C31 DSP(digital signal processor)에 구현하고 이 기준신호발생기를 기반으로 하는 단상능동전력필터의 축소모형을 제작하여 실험을 실시하였다. 시뮬레이션과 실험결과로 제안하는 기준신호발생기가 위상지연이 없는 기준신호를 추출하여 능동전력필터에 활용가능하며 그 성능도 대단히 우수함을 알 수 있었다.
비동질적 포아송과정(NHPP) 모형은 신뢰성 공학에서 소프트웨어 내에 남아있는 결함발견현상을 설명하는데 자주 사용된다. 이때 결함발견율은 연속적이며 단조함수를 가정하였으나 현실적으로 소프트웨어 시험환경, 전략 및 자원할당 등으로 인해 결함발견율이 변하는 경우가 있다. 본 논문은 결함발견율이 변화하는 변화점 문제를 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장모형(SRGM)을 고려하여 모수를 추정하는데 목적이 있다. 이를 위해 자료를 모의 생성한 후 평균값 함수의 각 모수를 최우추정법과 최소제곱법을 이용하여 추정하며, 결함발견구간이 일정하게 증가하는 경우와 일정하게 증가하지 않는 경우를 각각 고려한다. 이때 각 모수의 적합도 비교 평가를 통하여 변화점을 고려한 SRGM에서의 최적 추정법을 수치적 방법으로 판단한다.
Filtered-x 최소 평균 제곱(LMS:Least Mean Square) 적응 필터가 능동 소음 제거에 사용될 때 적응 필터 출력과 오차신호 사이의 전달 특성 추정이 요구된다. 본 논문은 소음이 복구 정현파(multiple sinusoids) 신호로 구성될 때 filtered-x 적응 소음 제거 알고리듬을 유도하고 수렴 특성을 이론적으로 분석하였다. 알고리듬의 수렴 분석 결과, 알고리듬에 사용되 파라미터 추정의 부정확성으로 수렴 성능 저하를 가져오는데 위상 추정 오차와 추정 이득에 의하여 특정 지워진다는 사실을 알았다. 특히, filtered-x 최소 평균 제곱 알고리듬의 수렴은 위상 응답 추정의 정확도로부터 많은 영향을 받는다는 것을 보였다. 이 알고리듬에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 이론적인 수렴 분석과 잘 일치함을 보였다.
능동소음제어에서 널리 사용되는 FxLMS 알고리즘은 비정상 잡음환경에서 불안정하게 동작하는 경우가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, Sun과 Akhtar는 FxLMS 알고리즘의 갱신 과정에서 기준신호를 수정하는 방법을 제안하였다. 그러나 이들의 방법은 임펄스 노이즈가 발생할 경우 만족스러운 안정성을 보여주지 못하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 확률추정과 영교차율을 이용하여 능동소음제어의 안정성과 성능을 개선하였다. 또한 최적의 파라미터 선정을 위하여 퍼지 추론을 사용하였다. 제안된 방법의 실험결과 비정상 잡음환경에서 기존의 방법에 비하여 우수한 안정성과 빠른 수렴속도를 보여줬다.
A model of apartment heating load in a district heating system could be useful in the management and utilization of energy resources, since it could predict energy usage and so could assist in the efficient use of energy resources. The heating load in a district heating system varies in a highly nonlinear manner and is subject to many different factors, such as heating area, number of people living in that complex, and ambient temperature. Thus there are few published papers with accurate models of heating load, especially in domestic literature. This work is concerned with the modeling of apartment heating load in a district heating system in winter, using the reduced least square support vector machine (LS-SVM), and with the purpose of using the model to predict heating energy usage in domestic city area. We collected 23,856 pieces of data on heating energy usage over a 12-week period in winter, from 12 heat exchangers in five apartments. Half of the collected data were used to construct the heating load model, and the other half were used to test the model's accuracy. The model was able to predict the heating energy usage pattern rather accurately. It could also estimate the usage of heating energy within of mean absolute percentage error. This implies that the model prediction accuracy needs to be improved further, but it still could be considered as an acceptable model if we consider the nonlinearity and uncertainty of apartment heating energy usage in a district heating system.
유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우에 음질왜곡을 일으킬 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 방법으로써 무성자음을 탐색하고 검출을 포함하는 천이 구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대 역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였으며 결과적으로 이는 0.547KHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 보다 중요한 것은 최대 오류신호는 TS 내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성 합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.
Hopfield 모델에 화소당 가주치를 도입하고 이를 최적화하여, 서로간에 상관관계가 높은 "0"에서 "9"까지의 10가지 숫자를 성공적으로 기억, 재생시킬 수 있는 $6{}8$ nodes 연상기억 시스템을 소개한다. 다른 많은 신경회로와는 달리, 이 모델은 "6","8","3","9"와 같이 상관관계가 매우 큰 영상에 대해서도 높은 오차 교정 능력을 가짐을 볼 수 있다. 화소당 가중치의 최적화 무제는 최소자승평균 오차 알고리듬에 기초한 적응학습 과정으로 볼 수 있으며, 이는 또한 Widrow-Hoff 신경회로로 구현 할 수 있다. 가중치 최적화 회로의 전기 . 광학적 구현을 위한 설계도 소개한다.
Objectives: As in many low-income and middle-income countries, out-of-pocket (OOP) payments by patients or their families are a key healthcare financing mechanism in Bangladesh that leads to economic burdens for households. The objective of this study was to identify whether and to what extent socioeconomic, demographic, and behavioral factors of the population had an impact on OOP expenditures in Bangladesh. Methods: A total of 12 400 patients who had paid to receive any type of healthcare services within the previous 30 days were analyzed from the Bangladesh Household Income and Expenditure Survey data, 2010. We employed regression analysis for identify factors influencing OOP health expenditures using the ordinary least square method. Results: The mean total OOP healthcare expenditures was US dollar (USD) 27.66; while, the cost of medicines (USD 16.98) was the highest cost driver (61% of total OOP healthcare expenditure). In addition, this study identified age, sex, marital status, place of residence, and family wealth as significant factors associated with higher OOP healthcare expenditures. In contrary, unemployment and not receiving financial social benefits were inversely associated with OOP expenditures. Conclusions: The findings of this study can help decision-makers by clarifying the determinants of OOP, discussing the mechanisms driving these determinants, and there by underscoring the need to develop policy options for building stronger financial protection mechanisms. The government should consider devoting more resources to providing free or subsidized care. In parallel with government action, the development of other prudential and sustainable risk-pooling mechanisms may help attract enthusiastic subscribers to community-based health insurance schemes.
Vibration at the tip of various flexible manipulators may affect their operation accuracy and work efficiency. To suppress such vibrations, the feasibility of using MFC actuators and sensors is investigated in this paper. Considering the convergence of the famous filtered-x least mean square (FXLMS) algorithm could not be guaranteed while it is employed for vibration suppression of plants with varying secondary path, this paper proposes a new multiple model switching adaptive control algorithm to implement the real time active vibration suppression tests with a new multiple switching strategy. The new switching strategy is based on a cost function with reconstructed error signal and disturbance signal instead of the error signal from the error sensor. And from a robustness perspective, a new variable step-size sign algorithm (VSSA) based FXLMS algorithm is proposed to improve the convergence rate. A cantilever beam with varying tip mass is employed as flexible manipulator model. MFC layers are attached on both sides of it as sensors and actuators. A co-simulation platform was built using ADAMS and MATLAB to test the feasibility of the proposed algorithms. And an experimental platform was constructed to verify the effectiveness of MFC actuators and sensors and the real-time vibration control performance. Simulation and experiment results show that the proposed FXLMS algorithm based multiple model adaptive control approach has good convergence performance under varying load conditions for the flexible cantilever beam, and the proposed FX-VSSA-LMS algorithm based multiple model adaptive control algorithm has the best vibration suppression performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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