KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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v.5C
no.3
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pp.131-137
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2005
This paper describes a new approach to the algorithm and fundamental characteristics of the device for monitoring the leakage currents flowing through zinc oxide (ZnO) surge arresters. In order to obtain a technique for a new on-line monitoring device that can be used in the deterioration diagnosis of ZnO surge arresters, the new algorithm and on-line leakage current detection device for extracting the resistive and capacitive currents using the phase shift addition method were proposed. The computer-based on-line monitoring device can sense accurately the power frequency leakage currents flowing through ZnO surge arresters. The on-line leakage current monitoring device of ZnO surge arresters proposed in this work has the high sensitivity compared to the third harmonic leakage current detection devices. As a consequence, it was found that the proposed leakage current monitoring device would be useful for forecasting the defects and degradation of ZnO surge arresters.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.9
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pp.1702-1708
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2007
Dragon Stream Cipher is proposed for software base implementation in the eSTREAM project. Now this stream cipher is selected as a phase 3 focus candidate. Dragon is a new stream cipher contructed using a single word based NIFSR(non-linear feed back shift register) and 128/256 key/IV(Initialization Vector). Dragon is the keystream generator that produce 64bits of keystream. In this paper, we present an implementation of Drag(m stream cipher algorithm in hardware. Finally, the implementation is on Altera FPGA device, EP3C35F672I and the timing simulation is done on Altera's Quartus II. A result of 111MHz maximum clock rate and 7.1Gbps is throughput is obtained from the implementation.
Along with the rapid development of the economy, the urban scale has extended rapidly, leading to the formation of different types of urban function districts (UFDs), such as central business, residential and industrial districts. Recognizing the spatial distributions of these districts is of great significance to manage the evolving role of urban planning and further help in developing reliable urban planning programs. In this paper, we propose an automatic UFD division method based on big data analysis of point of interest (POI) data. Considering that the distribution of POI data is unbalanced in a geographic space, a dichotomy-based data retrieval method was used to improve the efficiency of the data crawling process. Further, a POI spatial feature analysis method based on the mean shift algorithm is proposed, where data points with similar attributive characteristics are clustered to form the function districts. The proposed method was thoroughly tested in an actual urban case scenario and the results show its superior performance. Further, the suitability of fit to practical situations reaches 88.4%, demonstrating a reasonable UFD division result.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.11
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pp.3761-3779
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2022
The performance of existing recognition algorithms for binary phase shift keying (BPSK) and quadrature phase shift keying (QPSK) signals degrade under conditions of low signal-to-noise ratios (SNR). Hence, a novel recognition algorithm based on features in the graph domain is proposed in this study. First, the power spectrum of the squared candidate signal is truncated by a rectangular window. Thereafter, the graph representation of the truncated spectrum is obtained via normalization, quantization, and edge construction. Based on the analysis of the connectivity difference of the graphs under different hypotheses, the sum of degree (SD) of the graphs is utilized as a discriminate feature to classify BPSK and QPSK signals. Moreover, we prove that the SD is a Schur-concave function with respect to the probability vector of the vertices (PVV). Extensive simulations confirm the effectiveness of the proposed algorithm, and its superiority to the listed model-driven-based (MDB) algorithms in terms of recognition performance under low SNRs and computational complexity. As it is confirmed that the proposed method reduces the computational complexity of existing graph-based algorithms, it can be applied in modulation recognition of radar or communication signals in real-time processing, and does not require any prior knowledge about the training sets, channel coefficients, or noise power.
Among various decoding algorithms of low-density parity-check (LDPC) codes, the min-sum (MS) algorithm and its modified algorithms are widely adopted because of their computational simplicity compared to the sum-product (SP) algorithm with slight loss of decoding performance. In the MS algorithm, the magnitude of the output message from a check node (CN) processing unit is decided by either the smallest or the next smallest input message which are denoted as min1 and min2, respectively. It has been shown that multiplying a scaling factor to the output of CN message will improve the decoding performance. Further, Zhong et al. have shown that multiplying different scaling factors (called a 2-dimensional scaling) to min1 and min2 much increases the performance of the LDPC decoder. In this paper, the simplified 2-dimensional scaled (S2DS) MS algorithm is proposed. In the proposed algorithm, we figure out a pair of the most efficient scaling factors which multiplications can be replaced with combinations of addition and shift operations. Furthermore, one scaling operation is approximated by the difference between min1 and min2. The simulation results show that S2DS achieves the error correcting performance which is close to or outperforms the SP algorithm regardless of coding rates, and its computational complexity is the lowest comparing to modified versions of MS algorithms.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.18
no.6
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pp.530-539
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2013
In large vessels, proper water level must be maintained with a balance for right and left equilibrium by absorbing or draining sea water in ballast water tank. However, this ship's ballast-water can be drained marine organisms to local sea area by world trade and this can be a source of ecological disturb. In order to solve these problems, marine organisms must be removed in accordance with the international covenant for the emission of microorganisms. By this reason, the seawater electrolysis rectifier of low-voltage high-current rectifiers with excellent ability for microbial treatment is required. In this paper, PSFB converter will be discussed for the seawater electrolysis rectifier. Furthermore, a new output control method with the power limit operation under the limited maximum voltage condition is proposed for this rectifier. The simulation for the proposed current control method for PSFB Converter is shown using MATLAB/SIMULINK. Finally the usefulness of the proposed control method is presented by the experimental results.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.1
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pp.8-14
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2007
X-ray digital tomosynthesis is widely used in the nondestructive testing and evaluation, especially for the printed circuit boards (PCBs). In this study, we propose a simple method to reduce the blur artefact, frequently claimed in the conventional digital tomosynthesis based on SAA (shift-and-add) algorithm, and thus restore the image sharpness. The proposed method is basically based on the SAA, but has a correction procedure by finding blur artefacts from the forward-and back-projection for the firstly obtained, manipulated backprojection data. The manipulation is the replacement of the original data at the POI (plane-of-interest) by zeros. This method has been compared with the conventional SAA algorithm using the experimental measurements and Monte Carlo simulation for the designed PCB phantom. The comparison showed a much enhancement of sharpness in the images obtained from the proposed method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.4
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pp.682-691
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2017
In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.4
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pp.159-166
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2020
The IBC (Intra-Body Communication) benefits from a wireless communication system for exchanging various kinds of digital information through wearable electronic devices and sensors. The IBC using the human body as the transmission channel allows wireless communication without the transmitting radio frequency waves to the air. This paper discusses the results of experiments on electrostatic coupling IBC based on FSK (Frequency Shift Keying) and 1 bit error correction. We implemented FSK communication and 1 bit error correction algorithm using the MCU boards and aluminum tape electrodes. The transmitter modulates digital data using 50% duty square wave as carrier signal and transmits data through human body. The receiver performs ADC (Analog to Digital Conversion) on carrier signal from human body. In order to figure out the frequency of carrier signal from ADC results, we applied zero-crossing algorithm which is used to detect the edge characteristic in computer vision. Experiment results shows that digital data modulated as square wave can be successfully transmitted through human body by applying the proposed architecture of a 1ch GPIO as a transmitter and 1ch ADC for as a receiver. Also, this paper proposes 1 bit error correction technique for reliable IBC. This technique performs error correction by utilizing the feature that carrier signal has 50% duty ratio. When 1 bit error correction technique is applied, the byte error rate at receiver side is improved around 3.5% compared to that not applied.
This paper proposes a model-based optimal control algorithm for the clamp switch of a zero-voltage switching (ZVS) bidirectional DC-DC converter. The bidirectional DC-DC converter (BDC) can accomplish the ZVS operation using the clamp switch. The minimum current for the ZVS operation is maintained, and the inductor current is separated from the input and output voltages by the clamp switch in this topology. The clamp switch can decrease the inductor current ripple, switching loss, and conduction loss of the system. Therefore, the optimal control of the clamp switch is significant to improve the efficiency of the system. This paper proposes a model-based optimal control algorithm using phase shift in a micro-controller unit. The proposed control algorithm is demonstrated by the results of PSIM simulations and an experiment conducted in a 1-kW ZVS BDC system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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