본 논문은 축소 3층 건물의 최상층에 능동질량형 제어장치를 설치한 시스템에 관한 식별실향분석이다. OKID기법을 적용하여 진동대 및 제어장치의 가진 입력과 건물 및 제어장치의 응답인 출력관계를 분석하여 수학모델을 구하였다. 제어장치가 설치된 건물에 관한 입력은 진동대에 의한 지반가속도와 제어장치 모터의 구동신호이다 그리고 출력은 건물 각층과 제어장치의 가속도이다. 입출력 관계로 구하여진 수학모델을 바탕으로 제어장치의 최적설계를 수행하였으며 수치해석과 실험결과를 비교한바 서로 일치함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비의도 움직임 검출 및 적응적 움직임 완화 필터를 이용한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 비의도 움직임 검출 단계와 검출된 비의도 움직임을 완화 필터링하는 단계로 구성된다. 움직임 완화 과정에 요구되는 속성들을 활용하기 위하여 누적 전역 움직임 매개변수들로 구성된 집합의 국부 최대값과 국부 최소값을 정의한다. 국부 정보를 사용하여 비의도 움직임 검출에 필요한 제약조건을 정의하며, 제약조건들을 기반으로 하여 알파-조정 평균 필터의 알파 값을 결정하여 재구성된 동영상의 움직임 완화 정도를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식의 성능 우수성을 입증하였다.
본 논문에서 등가의 Wiener-Hopf 공식을 제안한다. 제안된 알고리듬은 입력신호들이 직교하는 경우 TDL 필터의 가중치 벡터와 오차를 동시에 가질 수 있게 된다. 등가의 Wiener-Hopf 방정식은 최소 평균 자승 오차 방식에 근여 이론적으로 분석이 되었다. 제안된 알고리듬의 성능 결과는 원래 Wiener-Hopf 방정식의 성능과 동일함을 확인할 수 있다. 결론적으로 제안된 방식은 격자 필터가 적용되는 경우 TDL 필터 계수를 가지게 된다. 게다가 새로운 비용함수가 제안되어 더욱 우수한 적응신호처리 분야에서의 발전을 보일 것으로 기대된다.
This paper propose a position-speed controller with an estimator which can estimate states and disturbance. The overall control system consists of two parts: the position-speed controller and an estimator. The Kalman filter applied as state-feedback controller is an optimal state estimator applied to a dynamic system that involves random perturbations and gives a linear, unbiased and minimum error variance recursive algorithm to optimally estimate the unknown state. Therefore, we consider the error problem about the servo system modeling and the measurement noise as a stochastic system and implement a optimal state observer, and enhance the estimate performance of position and speed using that. Using two-degree-of freedom(TDOF) conception, we design the command input response and the closed loop characteristics independently. The servo system is to improve the closed loop characteristics without affecting the command imput response. The characteristics of the closed loop system is improved by suppressing disturbance torque effectively with the disturbance observer using a inverse-transfer matrix. Therefore, the performance of overall position-speed controller is enhanced. Finally, the performance of the proposed controller is exemplified by some simulations and by applying the real servo system.
현재의 디지털 통신시스템은 매우 다양한 디지털 변조방식을 채택하고 있다. 이러한 통신시스템에서는 인접채널에 대한 간섭을 최대한 줄이기 위해서 필연적으로 선형 전력증폭기를 요한다. 선형 전력증폭기는 매우 다양한데 그 중에서 전방궤환 전력증폭기는 구조상 광대역이면서 선형화 정도가 매우 우수하다. 전방궤환 전력중폭기에 사용되는 지연선로의 손실로 인하여 전체효율이 감소한다. 본 논문에서는 이러한 지연선로를 손실이 매우 작은 지연필터를 사용함으로써 효율과 선형성을 동시에 개선하였다. 측정된 결과 ACLR이 약 17.43dB 개선되었으며 이것은 지연필터를 사용함으로써 2.54dB 더 개선되었음을 나타낸다.
In this study, we propose the automatic extraction method of Rescue Requests from Drone Images. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[7] before classification. A central object in an images are defined as a set of regions that is lined around center of the image and has significant texture distribution against its surrounding. In this case of artificial objects, edge of straight line is often found, and texture is regular and directive. However, natural object's case is not. Such characteristics are extracted using Edge direction histogram energy and texture Gabor energy. The Edge direction histogram energy calculated based on the direction of only non-circular edges. The texture Gabor energy is calculated based on the 24-dimension Gebor filter bank. Maximum and minimum energy along direction in Gabor filter dictionary is selected. Finally, the extracted rescue requestor object areas using the dominant features of the objects. Through experiments, we obtain accuracy of more than 75% for extraction method using each features.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2356-2376
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2021
In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.
Path planning of mobile robots has a purpose to design an optimal path from an initial position to a target point. Minimum driving time, minimum driving distance and minimum driving error might be considered in choosing the optimal path and are correlated to each other. In this paper, an efficient driving trajectory is planned in a real situation where a mobile robot follows a moving object. Position and distance of the moving object are obtained using a web camera, and the rotation angular and linear velocities are estimated using Kalman filters to predict the trajectory of the moving object. Finally, the mobile robot follows the moving object using a single curvature trajectory by estimating the trajectory of the moving object. Using the estimation by Kalman filters and the single curvature in the trajectory planning, the total tracking distance and time saved amounts to about 7%. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified through real tracking experiments.
Random Unitary Beamforming (RUB) 은 다중사용자 다중안테나 broadcast 채널에서 매우 간단하면서도 실제적인 전송 기법이다. 본 논문에서는 일반적인 RUB의 형태를 확장시켜 공간다중화 이득을 얻을 수 있는 방법에 대해 고려하였다. 즉 수신기가 2개의 안테나를 가짐으로써 더 많은 데이터를 가지는 방법을 고려하였다. 이를 위해 송신기와 수신기의 새로운 코드북을 제안하고, 수신기에서 Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation (MMSE-SIC) 기법을 사용함으로써 총 전송율이 증가함을 모의실험 결과를 통해 확인하였다.
유전자 규정 네트워크 (GRN)에 RNA-시퀀싱 데이터를 활용할 때, 해당 유전자와 환경과의 상호 작용에 의해서 생기는 형질들 중에서 연관성이 높은 유전자로 GRN을 구성하는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서는 Big-Data의 RNA-시퀀싱 자료들로, 지지 벡터 머신 회귀 특징 추출(SVM-RFE) 에 근거하여, 연관성이 높은 유전자(maximum-relevancy)는 추출하고, 연관성이 낮은 유전자(minimum-redundancy)는 제거하는 MRMR 필터 방법을 집중도 의존 정규화(intensity-dependent normalization, DEGSEQ)에 기반 하여 데이터의 정밀성을 높여, 소수 연관성 높은 유전자만 판별해 내는 방법을 사용한다. 제안한 방법은 R 언어 패키지를 사용하여 편리함과 동시에, 다른 기존의 방법을 비교하였을 때, Big-Data의 시간 활용도를 높이면서, 동시에 높은 연관성 있는 유전자만을 잘 추출해 냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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