본 논문에서는 고차 편광모드분산(PMD: polarization-mode dispersion)을 효과적으로 보상하기 위한 방법으로, DOP (degree of polarization)를 1차 PMD 보상을 위한 피드백 신호와 고차 PMD 보상을 위한 feed forward 신호로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 1차 보상이 끝난 후의 DOP값이 남아있는 고차 PMD의 정도를 나타내는 척도로써 인식하여 고차 PMD를 보상하는 시스템이 되겠다. 이러한 시스템은 고차 보상기의 자유도를 1차 보상기의 자유도로 제한하기 때문에 안정적이고 비교적 간단하게 구성할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 10Gbps NRZ시스템의 전송 모의 실험을 수행하였으며, 그 결과 시스템 다운 시간인 outage probability가 약 세 배 가량 감소되는 것을 확인하였다.
The problem Japanese universities face is exactly the same as that of German universities: no international recognition in world rankings of universities despite their high levels of postwar economic and technological developments. This was indeed one reason why world-class Japanese firms, such as Toyota and Sony, have avoided working closely with Japanese universities for R&D partnership and new technology commercialization. To resolve this problem, the Japanese government has continuously implemented aggressive policies of the internationalization, privatization, liberalization, and privatization of universities since the onset of the economic recession in 1989 in order to revitalize the Japanese economy through radical innovation projects between universities and firms. National projects of developing medical robots for Japan's ageing society are some of the ambitious examples that emphasize feed-forward learning in innovation. However, this paper argues that none of these programs of fostering university-firm alliances toward feed-forward learning has been successful in promoting the world ranking of Japanese universities, although they showed potentials of reinforcing their conventional strength of introducing $kaizen$ through feedback learning of tacit knowledge. It is therefore argued in this paper that Japanese universities and firms should focus on feedback learning as a way to motivate firm-university R&D alliances.
본 논문은 실제적인 변압기 운전환경에서 변화하는 승압형 인덕턴스를 실시간으로 추정하여 그 값을 통해 이득값을 계산하는 전향제어기를 제안하였다. 승압형 인덕턴스는 입력 전류의 변화분과 입력 교류 전압의 측정치만을 이용하여 추정되고, 그 값은 최소자승법을 적용하여 최적화 된다. 제안된 전향제어기는 변압기 운전 환경의 변화에도 강인한 제어가 가능하며, 입력 전류의 고조파 성분을 감소시켜 간섭현상에 따른 성능 저하를 최소화 할 수 있다. 제안된 기법의 타당성은 시뮬레이션과 실험 결과를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 SHA-3의 1 라운드 후보로 제안된 알고리즘인 ARIRANG의 단계수가 축소된 버전들에 대한 역상 공격을 소개한다. 이 공격은 단계 1부터 단계 33까지의 ARIRANG-256 및 ARIRANG-512의 33단계 OFF(Original FeedForward1) 버전의 역상을 찾아내며, 단계 1부터 단계 34까지의 ARIRANG-256 및 ARIRANG-512의 31단계 MFF(Middle Feed-Forward1) 버전의 역상을 찾아낸다. 공격 복잡도는 ARIRANG-256에 대해서 약 $2^{241}$이고 ARIRANG-512에 대해서 약 $2^{481}$이다.
본 논문에서는 깊은 신경망을 이용한 오디오 이벤트 검출 방법을 제안한다. 오디오 입력의 매 프레임에 대한 오디오 이벤트 확률을 feed-forward 신경망을 적용하여 생성한다. 매 프레임에 대하여 멜 스케일 필터 뱅크 특징을 추출한 후, 해당 프레임의 전후 프레임으로부터의 특징벡터들을 하나의 특징벡터로 결합하고 이를 feed-forward 신경망의 입력으로 사용한다. 깊은 신경망의 출력층은 입력 프레임 특징값에 대한 오디오 이벤트 확률값을 나타낸다. 연속된 5개 이상의 프레임에서의 이벤트 확률값이 임계값을 넘을 경우 해당 구간이 오디오 이벤트로 검출된다. 검출된 오디오 이벤트는 1초 이내에 동일 이벤트로 검출되는 동안 하나의 오디오 이벤트로 유지된다. 제안된 방법으로 구현된 오디오 이벤트 검출기는 UrbanSound8K와 BBC Sound FX자료에서의 20개 오디오 이벤트에 대하여 71.8%의 검출 정확도를 보였다.
본 논문에서는 부하전류의 급격한 변화에도 안정적인 출력진압을 얻기 위하여 강압쵸퍼의 전압제어 기를 개선하는 방법으로 부하전류 전향보상기를 제시하였다. 제시된 부하전류 전향보상기의 특성을 확인하기 위해 메이슨(Mason)의 이득공식을 이용하여 기존의 전압제어기가 포함된 전체 시스템의 전달함수와 부하전류 전향보상기가 추가된 전체 시스템의 전달함수를 각각 근궤적선도와 보드선도 상에서 비교하였다. 그 결과 시스템의 극점이 개선되고, 공진주파수에서의 첨두값의 크기 및 절점주파수의 위상여유가 양호한 것을 확인하였다. 따라서, 제시된 제어기법이 강압쵸퍼의 정상상태 및 동특성을 향상시키고 출력에 나타나는 외란에 의한 영향을 감소시킨 것을 확인할 수 있었다.
Material defects in the Steam Generator Tubes (SGT) of sodium cooled fast breeder reactor (PFBR) can lead to leakage of water into sodium. The water and sodium reaction will lead to major accidents. Therefore, the examination of steam generator tubes for the early detection of defects is an important requirement for safety and economic considerations. In this work, the Magnetic Flux Leakage (MFL) based Non Destructive Testing (NDT) technique is used to perform the defect detection process. The rectangular notch defects on the outer surface of steam generator tubes are modeled using COMSOL multiphysics 4.3a software. The obtained MFL images are de-noised to improve the integrity of flaw related information. Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features are extracted from MFL images and taken as input parameter to train the neural network. A comparative study on characterization have been carried out using feed-forward back propagation (FFBP) and cascade-forward back propagation (CFBP) algorithms. The results of both algorithms are evaluated with Mean Square Error (MSE) as a prediction performance measure. The average percentage error for length, depth and width are also computed. The result shows that the feed-forward back propagation network model performs better in characterizing the defects.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권5호
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pp.503-511
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1997
In 3 phase induction motor control system, the speed control using the load torque observer becomes robust against disturbances by means of a feed-forward control of the estimated load torque component. In case of variation of inertia moment, the estimated load torque has error because the observer uses the nominal inertia to estimate the load torque. And so, it is difficult to obtain good speed control characteristics. This paper has two study target strategy. First, we executes feed-forward control with the load torque observer when motor inertia has nominal value and compare it with conventional PI con¬trol. The second strategy estimates inertia moment error using the load torque observer when inertia moment change. The proposed two strategy is confirmed through the computer simulations and the experimental implementations by TMS320C31 microprocessor.
This paper proposes a new haptic cue vehicle accelerator pedal device using magnetorheological(MR) brake. As a first step, an MR fluid-based haptic cue device is devised to be capable of rotary motion of accelerator pedal. Under consideration of spatial limitation, design parameters are optimally determined to maximize control torque using finite element method. The proposed haptic cue device is then manufactured and integrated with accelerator pedal. Its field-dependant torque is experimentally evaluated. Vehicle system emulating gear shifting and engine speed is constructed in virtual environment and communicated with the haptic cue device. Haptic cue algorithm using the feed-forward control algorithm is formulated to achieve optimal gear shifting in driving. Control performances are experimentally evaluated via feed-forward control strategy and presented in time domain.
Generally RF AGC (Roll Force Automatic Gauge Control) controls the roll gap using the variation of rolling force caused by the roll eccentricity and the entry thickness of material, but RE AGC takes the bad effect of the roll eccentricity. The Feed-forward (FF) AGC method, which controls the next stand roll gap by the estimation of the thickness variation due to skid mark is needed to supplement the shortage of RF AGC. In this paper, an adaptive filtering method which takes account of the kind of material, the final objective thickness and the rolling speed is proposed to predict skid mark thickness variation. In addition, an improved estimation method of control point using a speedometer and looper angle is suggested. Via on line test, the performance improvement of the suggested FF AGC method is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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