본 논문에서는 간단한 회로구조와 높은 효율을 갖는 스위칭 방식의 E급 주파수 체배기에 대한 연구를 수행하였다. 주파수 체배는 능동소자의 비선형성에 의해 발생하는데 본 논문에서는 FET 능동소자를 간단한 스위치 및 기생소자 성분 모델로 근사하여 특성을 해석하고자 하였다. FET를 입력에 의해 동작하는 스위치 및 기생소자로 모델링하고 E급 주파수 체배기의 정합소자 값을 유도하였다. ADS시뮬레이터를 이용하여 출력 전압과 전류 파형 및 효율을 시뮬레이션하고 기생성분에 따른 변화를 연구하였다. 기생 커패시턴스, 저항, 인덕턴스에 의한 영향을 시뮬레이션하였으며 입력주파수 2.9GHz, 바이어스전압 2V일 때, 출력주파수 5.8GHz에서 기생커패시턴스가 0pF에서 1pF으로 변화함에 따라 드레인효율은 98%에서 28%로 감소하여 기생커패시턴스 CP가 FET의 기생 성분 중 가장 큰 영향을 끼친 것을 확인했다.
기존의 지진파 분류 특징은 강진에 초점이 맞추어져 있어서 미소지진과 같은 지진파는 다소 적합하지 않다. 본 연구에서는 강진과 더불어 미소지진, 인공지진, 잡음 분류에 적합한 특징 추출을 위해 주파수-시간 공간 내에서 히스토그램과 주성분 기반 특징 추출방법을 제안한다. 제안된 방법은 지진파의 주파수 관련 정보와 시간 관련 정보를 결합하는 방법을 적용한 히스토그램 기반 특징 추출방법과 주성분 기반 특징 추출방법을 이용하여 지진(강진, 미소지진, 인공지진)과 잡음, 미소지진과 잡음, 미소지진과 인공지진을 이진 분류한다. 2017년~2018년 최근 국내지진 자료와 분류 성능을 토대로 제안한 특징 추출방식의 효용성을 비교 평가한다.
현재 커널 기반 데이터인 시스템 호출을 이용하는 호스트 기반 침입 탐지 연구가 많이 진행되고 있다. 시스템 호출을 이용한 침입 탐지 연구는 시퀀스 기반과 빈도 기반으로 시스템 호출을 전 처리 하는 방법이 많이 사용되고 있다. 실시간 침입 탐지 시스템에 적용할 때 시스템에서 수집 되는 시스템 호출 데이터의 종류와 수집 데이터가 많아 전처리에 어려움이 많다. 그러나 비교적 시퀀스 기반 방법보다 전처리 시간이 작은 빈도 기반의 주로 방법이 사용 되고 있다. 본 논문에서는 현재에도 시스템 공격 중 비중을 많이 차지하고 있는 서비스 거부 공격을 탐지 하기위해 빈도 기반의 방법에 사용하는 전체 시스템 호출을 주성분 분석(principal component analysis)을 이용하여 주성분이 되는 시스템 호출들을 추출하여 베이지안 네트워크를 구성하고 베이지안 분류기를 통하여 탐지하는 효율적인 방법을 제안한다.
In this study, so called high frequency cycloconverter which converts commercial so power source directly to high frequency power source is proposed. In this system, the circulating current play very important role. Its state and magnitude effects on system characteristics. This paper deals with the control method of the circulating current and side band component analysis of high frequency side current which is produced by it.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권1호
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pp.82-87
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2000
The component mode synthesis method(CMS) used for vibration analysis has demerit that error becomes larger, as degree of natural frequency grows higher. The reason of error occurrence is that Guyan's static reduction is used and the number of modes taken in each component is deficient. This paper proposes the substructure synthesis method using dynamic reduction to solve the problem from the component mode synthesis method. Computer simulation for the proposed method. FEM and the component mode synthesis method(CMS) on a rectrangular plate has been carried out to prove the avilability of the proposed method.
본 논문은 두 가지 비교 실험을 통하여 효과적 음성인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진 패턴 분류기인 SVM(Support Vector Machines)은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있다. 본 논문에서는 학습데이터 수에 따른 HMM(Hidden Markov Model)과 SVM의 인식 성능을 비교하고, 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 SVM을 이용하여 주성분해석과 독립성분분석을 적용하여 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 SVM은 HMM에 비해 적은 학습데이터에서도 높은 인식 성능을 보여주었고, 독립성분분석에 의한 특징 파라메터가 특징 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 다른 특징 파라메터보다 인식 성능에서 우수함을 확인 할 수 있었다.
An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.
Experiments under the stationary and harvesting condition, were performed in order to investigate the vibration characteristics of a head-feeding combine. 6 degrees of freedom components of acceleration at the location of the center of the gravity, and 3 degrees of freedom components of acceleration at the location of the operator seat were measured independently. The vibration characteristics of the combine were estimated with the power spectral density of the time series data of accelerations. From this research, the following results were obtained. 1. Vibration of a head-feeding combine under the stationary condition(engine, thresher and cutter are driven without harvesting) is mainly influenced by the engine. Further, 1/3, 1/2 (sub-harmonic) frequency components of the engine are observed besides engine driving frequency component(45Hz). 2. Vibration of a head-feeding combine under the harvesting condition is influenced by the engine, threshing unit and driving unit. Namely, some kinds of vibration frequency components in harvesting are observed compared with stationary condition. Further, sub-harmonic frequency components of the engine are observed besides engine driving frequency component as same as stationary condition. From these results, it may be concluded that vibration of a head-feeding combine is characteristics of semi-periodic and nonlinear vibration.
Significance verification of electric fabric compared with existing electrode is very useful for the wearable and ubiquitous healthcare. In this paper, we verified the significance between Ag/AgCl electrode and electric fabric in dry-normal condition through heart rate variability analysis. We can find 98 % or more similarity about low frequency and high frequency which is important parameter for the heart rate variability analysis between two different electrodes in experiment. From this result, we confirmed that the power spectral density of low frequency, high frequency component from the electric fabric has high similarity compared with the result of heart rate variability from Ag/AgCl electrode in dry-normal condition.
This paper presents a method for the extraction of the fundamental frequency from transient signals using Prony's analysis. There exists transient voltages and current after a fault including an exponetially decaying do component and harmonics as well as the fundamental frequency. As Prony's analysis uses exponetially decaying functions as basis functions it can extract the fundamental frequency precisely from transient signals. The results of comparison with DFT are also shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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