The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.17
no.6
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pp.507-515
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2012
DC-DC converter which composed of LLC resonant converter, operated by fixed switching frequency with fixed duty cycle (50%), and flyback converter to provide constant output voltage($400V_{DC}$) with variation of input voltage($30-60V_{DC}$) is proposed in this paper. To obtain constant output voltage($400V_{DC}$), flyback converter is not operated in case of above the maximum input voltage($60V_{DC}$) and operated as the input voltage decreases to below 60VDC. Therefore, flyback converter can be designed to the 50% power rating of the maximum power in the proposed DC-DC converter. Operation modes and voltage gain characteristics were analyzed and a 360W prototype converter was tested to verify the proposed converter.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.3
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pp.535-540
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2007
The hand recognition technique is widely used to the economic input method for user interfacing environment. However, the most of the techniques have the restricted with recognize that only a fixed background and a regular pattern. This restriction character has brought a difficult problem to apply at variable application class and to process restriction environment. In this paper, we propose a virtual input system that extracting about hand region information that is not restricted by background image and also that can be followed the location information. This research could be used some system demanded by input of a person such as control system at airport and pavilion and economic virtual input system in class of industrial computer and various kinds control-system.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.5
no.4
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pp.85-94
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2018
The cultural industry is treated as the sunrise industry in modern society. It has taken an increasing role in promoting the economic growth. Due to this, this paper attempts to explore the dynamic relationship between cultural industry and the economic growth. On the grounds of Cobb-Douglas production function, the cultural industry is regarded as a determinant such as the labor input and the capital input to impact the economic growth. Meanwhile, the quarterly datum form 2000-Q1 to 2017-Q4 are employed to perform an empirical analysis via the vector error correction model. The GDP is treated as an independent variable. The input of capital, the input of labor and the total input of cultural industry are treated as dependent variables. Furthermore, a menu of statistical approaches such as the co-integration test and the impulse response function will be used to testify the dynamic relationship between cultural industry and economic growth. Via the Johansen co-integration test, the results report that the cultural industry has a obviously positive effect on economic growth. Through the vector error correction estimation, the results also report that the cultural industry also has a significantly positive effect on economic growth, but less than that of the Johansen co-integration test. This paper provides a view that the cultural industry is a kind of a determinant to promote the economic growth. Therefore, the China's government should pay much attention to the cultural industry construction.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.36
no.3
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pp.154-163
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2010
Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.7
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pp.1851-1864
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1997
This paper presents an algorithm simplifying the ESOP function by several rules. The algorithm is repeatedly performing operations based on the state of each terms by the product transformation operation of two functions and thus it is simplifying the ESOP function through the reduction of the product terms. Through the minimization of the product terms of the multi-valued input binary multi-output function, an optimization of the input has been done using EXOR PLA with input decoder. The algorithm when applied to four valued arithmetic circuit has been used for a EXOR logic circuit design and the two bits input decoder has been used for a EXOR-PLA design. It has been found from a computer simulation(IBM PC486) that the suggested algorithm can reduce the product terms of the output function remarkably regardless of the number of input variables when the variable AND-EXOR PLA is applied to the poperation circuit.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.363-363
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2023
Artificial Neural Networks (ANN) is a powerful tool for addressing various practical problems and it has been extensively applied in areas of water resources. In this study, Artificial Neural Networks (ANNs) were developed for flood forecasting at specific locations on the Han River. The Partial Mutual Information (PMI) technique was used to select input variables for ANNs that are neither over-specified nor under-specified while adequately describing the underlying input-output relationships. Historical observations including discharges at the Paldang Dam, flows from tributaries, water levels at the Paldang Bridge, Banpo Bridge, Hangang Bridge, and Junryu gauge station, and time derivatives of the observed water levels were considered as input candidates. Lagged variables from current time t to the previous five hours were assumed to be sufficient in this study. A three-layer neural network with one hidden layer was used and the neural network was optimized by selecting the optimal number of hidden neurons given the selected inputs. Given an ANN architecture, the weights and biases of the network were determined in the model training. The use of PMI-based input variable selection and optimized ANNs for different sites were proven to successfully predict water levels during flood periods.
Vector controlled PMAC(Permanent Magnet AC) motor, with rare-earth permanent magnet, are suitable for servo system demanding fast speed response. However, abrupt acceleration and deceleration control for fast response requires big instantaneous input power. So general PI control of PMAC motors can't be applied for limited power supply system like airplane or portable equipment because of input power fluctuation. Proposed technique to restrain instantaneous input power use variable power limit depends on airgap flux power. Stability check for proposed system is done.
This report proposes a novel method of identification of continuous time-delay systems from sampled input-output data. By the aid of a digital pre-filter, an approximated discrete-time estimation model is first derived, in which the system parameters remain in their original form and the time delay need not be an integral multiple of th sampling period. Then an identification method combining the common linear least squares(LS) method or the instrumental variable(IV) method with the genetic algorithm(GA) is proposed. That is, the time-delay is selected by the GA, and the system parameters are estimated by the LS or IV method. Furthermore, the proposed method is extended to the case of multi-input multi-output systems where the time-delays in the individual input channels may differ each other. Simulation resutls show that our method yields consistent estimates even in the presence of high measurement noises.
When modeling a complicated system with a computer model, it is of vital importance to choos input values efficiently. The Latin Hypercube sampling (LHS) proposed by MaKay et al.(1979) has been most widely used for choosing input values for a computer model. We propose the two-stage Latin Hypercube sampling(TLHS) which is an improved version of the LHS for procucing input values in estimating the excectation of a function of the output variable. The proposed method is applied to simulation study of the performance of a printer actuator and it is shown to outperform the other sampling methods including the LHS in accuracy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.4
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pp.297-305
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1996
In this paper a novel robust adaptive fuzzy controller for the nonlinear system with state-dependent uncertainty is proposed. The conventional adaptive fuzzy controller determines the function of state variable bounding the state-dependent uncertain term in the system dynamics on the local state space by off-line calculation. Whereas the proposed method determines that function by the fuzzy inference so that it guarantees the stability of the closed loop system globally on the whole state space. In addition, the method is applicable to the multi-input system. We applied the proposed method to the Burn Control of the Tokamak fusion reactor whose dynamics contains the state-dependent uncertainty and proved the effectiveness of the scheme by using the simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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