The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.4
no.1
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pp.26-34
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1999
According to increase of nonlinear power electronics equipment, active power filters have been researched and developed for many years to compensate harmonic disturbances and reactive power. However the commercial of active power filter is being proceeded slowly, because the cost of active power filter compared to the passive filter for harmonic and reactive power compensation is expensive. Especially, the use of DSP (Digital Signal Processing) chip, which is frequently used to control 3-phase active power filter, is a factor of increasing the cost of active power filters. On the other hand, the use of only analog controller makes the controller's circuits much more complicate and depreciates the flexibilities of controller. In this paper, a controller with low cost for 5[kVA] 3-phase active power filter system is designed. To reduce the expense of active filter system, the presented controller is composed of digital control part using Intel 80C196KC $\mu$P and analog control part using hysteresis controller for current control. Characteristic analysis of designed controller for active filter system is performed by computer simulation and compensating characteristics of the designed controller are verified by experiment.tegy can apply to the vector control, leading to better output torque capability in the ac motor drive system. This strategy is that in the overmodulation range, the d-axis output current is given a priority to regulate the flux well, instead the q-axis output curent is sacrificed. Therefore, the vector control even in the overmodulation PWM operation can be achieved well. For this purpose, the d-axis output voltage of a current controller to control the flux is conserved. the q-axis output voltage to control the torque is controlled to place the reference voltage vector on the hexagon boundary in case of the overmodulation. The validity of the proposed overall scheme is confirmed by simulation and experiments for a 22[kW] induction motor drive system.
In this study, on the basis of an analytic hierarchy process (AHP) method and through a questionnaire on subjective preference and importance, various power supply systems were comprehensively compared with multiple decision criteria such as environmental, social, healthy, and economic viewpoints and then overall priority was assessed. When a decision-making problem is modelled by a hierarchy structure, the AHP method is regarded as a useful tool for extracting subjective opinions via the aforementioned questionnaire. Here, the overall preferences were obtained by linearly aggregating weighting vector and preference matrix. The energy systems such as nuclear, coal, and LNG power plants were selected because they took share over 90% of domestic electricity supply in Korea. Furthermore, wind power and photovoltaic solar systems were included as representative renewable energy systems in Korea. According to the results of this demonstration study, the following comprehensive comparison indicators were yielded: 1) weighting factors for 4 types of main criteria as well as for 11 types of sub-criteria; 2) preference valuation for 7 types of energy systems under consideration; 3) overall score for each energy systems.
In this paper, we propose HMM-based upper-body gesture. First, to recognize gesture of space, division about pose that is composing gesture once should be put priority. In order to divide poses which using interface, we used two IR cameras established on front side and side. So we can divide and acquire in front side pose and side pose about one pose in each IR camera. We divided the acquired IR pose image using SVM's non-linear RBF kernel function. If we use RBF kernel, we can divide misclassification between non-linear classification poses. Like this, sequences of divided poses is recognized by gesture using HMM's state transition matrix. The recognized gesture can apply to existent application to do mapping to OS Value.
Park, Dong-Jin;Choi, Ki-Seok;Lee, Myung-Sun;Lee, Sang-Tae
The Journal of the Korea Contents Association
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v.9
no.11
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pp.54-62
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2009
To avoid the redundant investment on the project selection process, it is necessary to check whether the submitted research topics have been proposed or carried out at other institutions before. This is possible through the search engines adopted by the keyword matching algorithm which is based on boolean techniques in national-sized research results database. Even though the accuracy and speed of information retrieval have been improved, they still have fundamental limits caused by keyword matching. This paper examines implemented TFIDF-based algorithm, and shows an experiment in search engine to retrieve and give the order of priority for similar and redundant documents compared with research proposals, In addition to generic TFIDF algorithm, feature weighting and K-Nearest Neighbors classification methods are implemented in this algorithm. The documents are extracted from NDSL(National Digital Science Library) web directory service to test the algorithm.
Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.
Kim, Se-Hee;Kim, Jeong-Hee;Kim, Ki-Ok;Do, Gyeong-Ran;Shin, Il-Sheob;Cho, Kang-Hee;Hwang, Hae-Seong
Journal of Plant Biotechnology
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v.38
no.4
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pp.308-314
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2011
Efficient transformation and regeneration methods are a priority for successful application of genetic engineering to vegetative propagated plants such as grape. In this study, methods for Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation and plant regeneration of grapevine (Vitis vinifera) were evaluated. Tamnara, Heukgoosul, Heukbosek, Rizamat were co-cultivated with Agrobacterium strains, LBA4404 containing the vector pBI121 carrying with CaMV 35S promoter, GUS gene as reporter gene and resistance to kanamycin as selective agent. Seven percent of the maximum regeneration frequency was obtained from co-cultivated with explants from Rizamat with LBA4404 strain on selection medium with kanamycin. The addition of acetosyringone, 200 ${\mu}m$ in virulence induction step was a key factor for successful GUS reporter gene expression in grapevine transformation. Transgenic plants showed resistance to kanamycin and the GUS positive response in leaf ($T_0$) stem ($T_0$) and petiole ($T_0$).
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.289-293
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2005
Pattern classification extracts various types of pattern information expressing objects in the real world and decides their class. The top priority of pattern classification technologies is to improve the performance of classification and, for this, many researches have tried various approaches for the last 40 years. Classification methods used in pattern classification include base classifier based on the probabilistic inference of patterns, decision tree, method based on distance function, neural network and clustering but they are not efficient in analyzing a large amount of multi-dimensional data. Thus, there are active researches on multiple classifier systems, which improve the performance of classification by combining problems using a number of mutually compensatory classifiers. The present study identifies problems in previous researches on multiple SVM classifiers, and proposes BORSE, a model that, based on 1:M policy in order to expand SVM to a multiple class classifier, regards each SVM output as a signal with non-linear pattern, trains the neural network for the pattern and combine the final results of classification performance.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.477-482
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2020
Currently, suggesting directions for strengthening publicity of social services is thinking in the direction of each person's advantage from the stakeholder's perspective. The position of the service provider and the position of the user shows different opinions on the definition and evaluation of publicity of the city or province as the management entity. Therefore, this study combines opinions on publicity focusing on community service, derives consensus on the definition and evaluation of publicity, and evaluates different indicators or factors that cannot be quantified at the same time. The goal is to solve the problem of publicity by applying the Analytic Hierarchy Process(AHP) as a possible technique. In addition, in order to achieve the research objectives according to the designed frame, an empirical study was conducted by conducting a pairwise comparison questionnaire for experts and users. Through the AHP evaluation model" developed in this study, as a result of measuring the relative satisfaction of major factors, service utilization rate (0.470), facility management (0.210), and other project implementations (0.073) appeared in order. Here, the service utilization rate was evaluated as the most important.
Kim, Se Hee;Shin, Il Sheob;Cho, Kang Hee;Kim, Dae Hyun;Kim, Hyun Ran;Kim, Jeong Hee;Lim, Sun-Hyung;Kim, Ki Ok;Lee, Hyang Bun;Do, Kyung Ran;Hwang, Hae Seong
Journal of Plant Biotechnology
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v.40
no.4
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pp.210-216
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2013
Efficient regeneration methods and transformation system are a priority for successful application of genetic engineering to vegetative propagated plants such as grape (Vitis labrusca L.). This research is to establish shoot regeneration system from plant explants for 'Campbell Early', 'Tamnara', 'Heukgoosul', 'Heukbosek' using two types of plant growth regulators supplemented to medium. The highest adventitious shoot regeneration rate of 5% was achieved on a medium containing of Murashige and Skoog (MS) inorganic salts and Linsmaier and Skoog (LS) vitamins, 2 mg/L of TDZ and 0.1 mg/L of IBA. Leaf tissue of 'Campbell Early', was co-cultivated with Agrobacterium strains, LBA4404 containing the vector pBI121 carrying with CaMV 35S promoter, gus gene as reporter gene and resistance to kanamycin as selective agent, the other Agrobacterium strains, GV3101 containing the vector pB7 WG2D carrying with mPAP1-D gene. mPAP1-D is a regulatory genes of the anthocyanin biosynthetic pathway. 'Campbell Early' harboring mPAP1-D gene was readily able to be selected by red color due to anthocyanin accumulation in the transformed shoot. These results might be helpful for further studies to enhance the transformation efficiency in grape.
Due to the emergence of new application programs and the fast growth of Internet users, Internet routers are required to provide the quality of services according to the class of input packets, which is identified by wire-speed packet classification. For a pre-defined rule set, by performing multi-dimensional search using various header fields of an input packet, packet classification determines the highest priority rule matching to the input packet. Efficient packet classification algorithms have been widely studied. Tuple pruning algorithm provides fast classification performance using hash-based search against the candidate tuples that may include matching rules. Bloom filter is an efficient data structure composed of a bit vector which represents the membership information of each element included in a given set. It is used as a pre-filter determining whether a specific input is a member of a set or not. This paper proposes new tuple pruning algorithms using Bloom filters, which effectively remove unnecessary tuples which do not include matching rules. Using the database known to be similar to actual rule sets used in Internet routers, simulation results show that the proposed tuple pruning algorithm provides faster packet classification as well as consumes smaller memory amount compared with the previous tuple pruning algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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