본 논문은 고반복률을 갖는 양상태 소나 시스템에서의 송신 직접파로 인한 표적 탐지율 저하를 적응형 필터를 이용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 소나 시스템에서의 송신 직접파 제거는 실제 시스템을 운용하는 것에 치명적인 영향을 주기 때문에 이것을 제거하는 것이 아주 중요하다. 본 논문에서는 시뮬레이션과 해상 실험 데이터에 Normalized Least Mean Square(NLMS)와 Recursive Least Square(RLS) 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하였다. 송신 직접파 성분과 표적 신호가 포함된 표적 방위의 빔 신호를 입력 신호로 사용하고 송신 직접파 성분이 있는 송신기 방위의 빔 신호를 원하는 신호로 사용하여 두 신호의 차를 최적화 하여 송신 직접파를 제거하고 표적 신호만 남긴다. 시뮬레이션에서 정합필터의 결과를 확인하였을 때 Linear Frequency Modultated(LFM)과 Generalized Sinusoidal Frequency Modulated(GSFM) 모두에서 송신 직접파가 잡음레벨까지 제거되고 GSFM의 경우 표적의 부엽이 20 dB 이상 감소하여 성능 개선이 있는 것을 확인하였다. 해상 실험에서 LFM은 송신 직접파의 레벨이 10 dB 감소하였고, GSFM은 송신 직접파의 레벨이 약 4 dB 감소하였고, 표적의 부엽이 약 4 dB 정도 감소하여 성능 개선이 있다는 것이 확인되었다.
능동 소나 송신시스템은 전기신호를 증폭하여 출력해주는 송신기와 증폭된 전기신호를 음향신호로 변환해주는 수중 음향 트랜스듀서로 구성된다. 일반적으로 송신기 출력 특성은 부하 임피던스에 의존적이며 송신기 부하인 수중 음향 트랜스듀서는 구동 시 전기적 임피던스가 주파수에 따라 크게 변화하는 특성을 갖는다. 이러한 가변 임피던스 조건에서는 능동 소나 송신시스템의 출력이 불안정해질 수 있다. 이에 본 논문에서는 능동 소나 송신시스템에서 수중음향 트랜스듀서의 가변 임피던스 조건에서도 안정적인 송신 신호를 전송하기 위한 소나 송신기의 설계 및 제어 기법을 제안하였다. 수중 음향 트랜스듀서의 전기적 임피던스 특성은 실험적 방법으로 분석하였고, 소나 송신기는 단상 풀브릿지 인버터, LC 필터와 정합회로로 구성하였다. 실시간으로 부하 특성이 변하는 Linear Frequency Modulation(LFM) 신호를 송신하면서 송신기와 트랜스듀서를 보호하고 안정적으로 출력 전압 특성을 확보할 수 있는 소나 송신기의 설계 및 출력 제어 기법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 향후 이동 통신 시스템의 표준안으로 고려되는 WCDMA의 순방향 링크에서 성능 향상된 시공간 다중 사용자 수신기를 제안하고 성능을 분석한다. 제안한 수신기는, 이동 통신 환경에서 다중 경로 및 다중 사용자 간섭에 대한 분석과 시공간 다이버시티에 대한 고찰을 통해 오류 확률을 개선하고자 하는 기법으로 조건부 적응 시공간 간섭 제거기 (Constrained Adaptive Space-time Interference Canceller; C-ASTIC) 라 부른다. 논문에서는 비교를 위해 단일 사용자 및 다중 사용자 WCDMA 시스템에 대한 수식적인 성능을 분석하여 결과에 반영하였다. 또한, 제안한 C-ASTIC를 기존의 단일 안테나 간섭 제거 시스템, 최대 결합비 RAKE 수신기, 그리고 시공간 전송 다이버시티 결합 RAKE 수신기와 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교하였다. 마지막으로 본 논문에서는 멀티미디어 환경에서의 유용성을 검증하기 위해 다중 전송률 시스템에서의 성능을 실험하였다. 결과로부터 C-ASTIC가 50% 이상의 시스템 용량 환경에서 $10^{-3}$의 BER에서 4 dB 이상의 성능 이득을 보였다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.45-53
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2015
This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.483-503
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2014
In this paper, human action recognition using pyramid histograms of oriented gradients and collaborative multi-task learning is proposed. First, we accumulate global activities and construct motion history image (MHI) for both RGB and depth channels respectively to encode the dynamics of one action in different modalities, and then different action descriptors are extracted from depth and RGB MHI to represent global textual and structural characteristics of these actions. Specially, average value in hierarchical block, GIST and pyramid histograms of oriented gradients descriptors are employed to represent human motion. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate them by KNN, SVM with linear and RBF kernels, SRC and CRC models on DHA dataset, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experimental results show our descriptors are robust, stable and efficient, and outperform the state-of-the-art methods. In addition, we investigate the performance of our descriptors further by combining these descriptors on DHA dataset, and observe that the performances of combined descriptors are much better than just using only sole descriptor. With multimodal features, we also propose a collaborative multi-task learning method for model learning and inference based on transfer learning theory. The main contributions lie in four aspects: 1) the proposed encoding the scheme can filter the stationary part of human body and reduce noise interference; 2) different kind of features and models are assessed, and the neighbor gradients information and pyramid layers are very helpful for representing these actions; 3) The proposed model can fuse the features from different modalities regardless of the sensor types, the ranges of the value, and the dimensions of different features; 4) The latent common knowledge among different modalities can be discovered by transfer learning to boost the performance.
기상 자료 미계측 지점의 단기 강우 예보 모형을 개발하였다. 본 연구 모형은 강우 모의 모형, 기상학적 동질성, 그리고 기상 변수 예측 및 추정에 관한 몇 가지 가정을 전제로 하였으며 강우의 예보에는 칼만 필터 기법을 사용하였다. 기존 모형의 방정식은 수운적 크기 분포(HSD)가 강우 강도에 종속이므로 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 선형화되었다. 또한 기상 입력 변수는 경험 모형에 의하여 예측되었다. 본 연구 모형을 대청댐 유형의 호우 사상에 적용하였다. 그 결과 예보 및 실측 강우 강도간의 평균 자승 오차는 0.30~1.01 mm/hr이었다. 이 결과로 미루어 볼 때, 본 연구 모형에 수반된 가정은 합리적이며 본 연구 모형은 기상 자료 미계측 지점에서 강우를 단기 예보하는데 유용하다고 판단된다.
This paper presents a stochastic and predictive working-risk-assessment algorithm for excavators based on a one-layer laser scanner. The one-layer laser scanner is employed to detect objects and to estimate an object's dynamic behaviors such as the position, velocity, heading angle, and heading rate. To estimate the state variables, extended and linear Kalman filters are applied in consideration of laser-scanner information as the measurements. The excavator's working area is derived based on a kinematic analysis of the excavator's working parts. With the estimated dynamic behaviors and the kinematic analysis of the excavator's working parts, an object's behavior and the excavator's working area such as the maximum, actual, and predicted areas are computed for a working risk assessment. The four working-risk levels are defined using the predicted behavior and the working area, and the intersection-area-based quantitative-risk level has been computed. An actual test-data-based performance evaluation of the designed stochastic and predictive risk-assessment algorithm is conducted using a typical working scenario. The results show that the algorithm can evaluate the working-risk levels of the excavator during its operation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
가장 많이 사용되는 변환영역 컨벌루션 알고리즘인 중칩보류기법의 경우 데이터를 M개 단위로 처리하고자 할 때 현재 M개의 데이터를 앞의 M개의 데이터와 연결시킨 2M개의 데이터에 대하여 길이 2M FFT와 주파수 영역 곱셈을 수행하고 뒤의 M개의 데이터를 취함으로써 선형 컨벌루션 결과를 얻는다. 본 논문에서는 새로운 변환을 제시하고 이를 이용하여 M개의 데이터에 대하여 길이 M의 변환을 수행하면 되는 새로운 컨벌루션 알고리즘을 소개한다. 새로 제안된 변환은 M개의 곱셈과 고속 푸리에 변환의 계산으로 이루어지므로 기존의 FFT 라이브러리 또는 하드웨어를 그대로 사용할 수 있다. 또한 기존의 중첩보류기법에 비하여 약간의 계산량 감소가 있고 다루어야 하는 데이터의 길이가 반이므로 데이터 이동 및 기타 처리에서도 이득이 있어서 전체적인 CPU 시간이 줄어든다.
The purpose of this study was to investigate the differences of the kinematical and the kinetical factors that calculated from preflight to postflight of salto forward straight 3/2 turn motion between skitters and less-skitters. four S-VHS video cameras operating at 60Hz were used to record the performances. five elite male gymnasts were participated in this study as subjects. three-dimensional coordinates of 20 body landmarks during each trial were collected using a Direct Linear Transformation method. The digitized body landmarks were smoothed using a Butterworth second order with low pass digital filter and a cutoff frequency of 10Hz. 1. A skitter, got a high score for performance, showed shorter time and faster horizontal velocity than a less-skitter at the board contact. also, a skitter extended quickly his knee and hip joint after contacting board for preflight phase. 2. A skitter revealed faster time and horizontal velocity the vault from taking off board than a less-skiller. A skitter took a long time and high distance to get the vertical peak compared with a less-skiller. 3. For the second phase, a skitter, who executes the most optimal motions among the subjects, displayed a long flight time, a high height, and a far flight distance as well as maintaining consistent horizontal speed even at the peak of post flight. On the other side, a less-scorer displayed a slow vertical velocity, distance and a short time at the point of take-off from vault as well as low height at the peak of post flight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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