FTN (Faster-than-Nyquist) 전송 방식은 나이퀴스트 (Nyquist) 율보다 빠르게 신호를 전송할 수 있으나 필연적으로 ISI (Inter-Symbol Interference)가 발생하고 이로 인하여 성능이 열화된다. ISI로 인한 성능 열화를 최소화하기 위해서는 FTN 기법의 변수를 최적화하여 ISI의 양을 최소화할 수 있으나, 2차원 FTN 시스템에는 다양한 변수가 존재하므로 모든 변수에 대해 전산 실험을 수행하여 가장 우수한 성능을 나타내는 변수를 도출하는 것은 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 2차원 FTN 전송으로 인한 ISI를 수학적으로 모델링하여 ISI의 양을 최소화할 수 있는 2차원 FTN 시스템의 변수 도출 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 2차원 FTN 시스템을 최적화하기 위한 변수를 효율적으로 도출해 낼 수 있다. 또한 2차원 FTN 시스템에 최적화된 변수를 적용하여 기존의 나이퀴스트 시스템과 동일한 비트 오율 (bit error rate) 성능을 제공하면서 전송 효율을 증가시킬 수 있다.
In recent years, the energy storage systems such as LiB, NaS, RFB(Redox-Flow Battery), Super- capacitor, pumped hydro storage, flywheel, CAES(Compressed Air Energy Storage) and so on have received great attention as practical solutions for the power supply problems. They can be used for various purpose of peak shaving, load leveling and frequency regulation, according to the characteristics of each ESS(energy storage system). This paper will focus at 1 MWh RFB system, which is being developed through the original technology project of energy material. The output of ESS is mainly characterized by C-rate, which means that the total rated capacity of battery will be delivered in 1 hour. And it is a very important factor in the ESS operation scheduling. There can be several options according to the operation intervals 15, 30 and 60minutes. The operation scheduling is based on the optimization to minimize the daily electricity cost. This paper analyzes the cost-saving effects by the each operating time-interval in case that the RFB ESS is optimally scheduled for peak shaving and load leveling.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3904-3922
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2022
As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.
The purpose of this study is to demonstrate and verify the application of phase-control absolute-acceleration-feedback active tuned mass dampers (PCA-ATMD) to multiple-degree-of-freedom (MDOF) building structures. In addition, servo speed control technique has been developed as a replacement for force control in order to mitigate the negative effects caused by friction and inertia. The essence of the proposed PCA-ATMD is to achieve a 90° phase lag for a structure by implementing the desired control force so that the PCA-ATMD can receive the maximum power flow with which to effectively mitigate the structural vibration. An MDOF building structure with a PCA-ATMD and a real-time filter forming a complete system is modeled using a state-space representation and is presented in detail. The feedback measurement for the phase control algorithm of the MDOF structure is compact, with only the absolute acceleration of one structural floor and ATMD's velocity relative to the structure required. A discrete-time direct output-feedback optimization method is introduced to the PCA-ATMD to ensure that the control system is optimized and stable. Numerical simulation and shaking table experiments are conducted on a three-story steel shear building structure to verify the performance of the PCA-ATMD. The results indicate that the absolute acceleration of the structure is well suppressed whether considering peak or root-mean-square responses. The experiment also demonstrates that the control of the PCA-ATMD can be decentralized, so that it is convenient to apply and maintain to real high-rise building structures.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.311-326
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2024
The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.
건재 일체형 태양광발전(BIPV) 응용을 위해 광 입사각에 따른 태양전지의 변환 효율은 중요하다. 양자효율은 태양전지의 파장별 전자 수집효율을 말하며, 입사각별 양자효율 측정으로 입사각에 따른 태양전지 출력 변화 요인을 분석할 수 있다. 이러한 입사각별 양자효율은 태양전지 종류에 따라 차이를 보인다. 본 연구에서는 가장 많이 쓰이는 벌크형 단결정 실리콘 태양전지와 박막형 비정질 실리콘 태양전지의 입사각별 양자효율을 비교하였다. 그 결과, 단결정 실리콘 태양전지에서는 광 입사각이 증가함에 따라 전 파장영역에서 양자효율이 감소했다. 반면, 비정질 박막 실리콘 태양전지에서는 단파장 영역에서는 결정질 실리콘과 동일하게 감소하였으나, 그 이후의 흡수 영역에서 약 $40^{\circ}$의 입사각까지 증가 또는 일정한 양자효율을 보이다가 이후에 급격히 감소하는 결과를 얻었다. 이는 비정질 박막 실리콘 태양전지에서 입사각이 증가함에 따라 특정 파장 영역에서 산란과 박막 구조의 영향으로 예상된다. 따라서, 태양전지의 구조 및 광학 구조 최적화 등으로 BIPV 적용에 유리한 구조 태양전지 제작이 가능할 것으로 보인다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)과 협대역 간섭 (narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 다수의 부반송파들이 동위상으로 중첩되면서 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 위상회전 기법은 OFDM 신호에 위상 가중치를 곱하여 신호의 비선형 왜곡 없이 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 따라서 위상회전 기법의 위상 탐색 과정에 계산의 복잡도를 감소시키면서 효율적으로 위상 가중치를 구할 수 있는 기술의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최적해를 구하기 위하여 사용되는 Metaheuristic 알고리즘을 위상탐색 과정에 적용하기 위한 모델링 과정을 제시하고 PTS 기법에 최적화함으로써 PAPR을 감소시키는 구조를 제안한다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 효율을 시뮬레이션을 통해 분석했다.
풍력이나 태양광 같은 재생에너지의 활용은 온실가스 감축과 경제성 확보를 얻기 위해서 많은 나라에서 피할 수 없는 선택이 되고 있다. 그러나 재생에너지의 간헐성 때문에 계통으로 연계되는 재생에너지의 비중이 커지게 되어 얻어지는 문제가 더욱 크게 부각되고 있다. 복합에너지시스템은 일반적으로 2개 이상의 재생에너지원이 서로 함께 사용되면서 시스템 효율을 증가시킬 뿐만 아니라 에너지 공급에서 더욱 안정적이다. 전력시스템을 비교해 보면 복합에너지시스템의 제어 및 최적화는 모델링, 운전 및 운영계획의 요소가 더욱 어려워진다. 마이크로그리드시스템을 갖는 삼마도에 대한 복합에너지시스템 성능개선의 주 목적은 다양한 분산전원, 에너지저장장치, 전력계통의 신뢰성을 확보하기 위해서 상호 조화롭게 조정하는 것으로 운전비용을 줄이고 최상의 경제적인 이득을 얻기 위한 것이다. 본 논문은 최적의 마이크로그리드시스템을 갖는 개선된 삼마도 복합에너지시스템을 제안한다. 시험운전결과 ESS의 SOC 변동폭이 약 12%로 낮아졌으며, 태양광 발전제약이 제거되었고, 디젤발전기의 운전시간이 감소함을 확인할 수 있었다.
전기자동차는 가솔린 자동차와는 달리 배출가스가 없어 친환경 차량을 대표하지만, 장착된 축전지에 충전된 전기로 구동되기 때문에, 1회 충전으로 갈 수 있는 거리가 전지의 에너지 밀도에 의해 좌우된다. 따라서 높은 에너지 밀도를 갖는 리튬이온 전지가 전기자동차용 전지로 유력한 후보이다. 리튬이온 전지의 효율을 지배하는 중요한 구성품은 전극이므로 전극 제조공정은 리튬이온 전지 전체 생산 공정에서 중요한 역할을 한다. 특히 전극의 제조 공정 중 코팅 공정은 성능에 큰 영향을 미치는 매우 중요한 공정이다. 본 논문에서는 전극 제조에서 코팅 공법의 효율성 및 생산성 증대를 위한 혁신적인 공정을 제안하고, 장비 설계 방법 및 개발 결과에 대하여 기술하였다. 구체적으로, 극판 핵심 코팅 품질 25% Upgrade 기술, 제품 고출력/고용량화 에 따른 조립 마진 감소 대응 가능 기술, 그리고 제품 용량 품질 및 조립 공정 수율 향상 기술들에 대한 설계 절차 및 개발방법을 제시하였다. 결과로 리튬이온 배터리의 셀의 제품 수명 개선 효과를 확보 하였다. 기존의 코팅 공정과 비교할 때 양극 용량 유지 위해 Target Loading Level 유지, 산포를 향상시켰다(${\pm}0.4{\rightarrow}{\pm}0.3mg/cm^2r$감소).
무기체계발 및 운영 간 지속적으로 발생하는 부품단종 문제를 해소하고, 비용대비 가장 효과적인 부품단종 대응방안을 선정하기 위해, 총수명주기 비용분석을 통해 정량적 성능개량 시점판단 기준을 제시한다. 이를 위해 국내외 비용분석 방안을 조사하고, 본 연구를 검증하기 위해 국내 운영장비 1종에 시범적용 하였다. 부품단종(DMSMS)이 발생하는 가장 큰 원인은 긴 수명주기를 갖는 무기체계에 비해 과학의 발전에 따라 부품의 빠른 교체주기와 짧은 수명주기 때문이다. 특히 군수품 양산 및 전력화단계 이후 운영유지 단계 시에는 이러한 부품수급문제가 더욱더 심화된다. 부품의 수명주기 초기 단계에는 신기술과 기능으로 인해 부품의 수정이 빈번하며 사용도는 낮은 반면 비용은 고가이다. 성숙 단계에서는 사용도는 최고이나 비용은 최저가 되며 이후 부품의 쇠퇴 단계를 거쳐 단종에 가까워지면 가격은 다시 상승하는 경향을 나타낸다. 또한 운용유지단계 장비의 경우 부품단종에 대한 소극적인 대응(재고확보 위주)으로 인해 소요군 장비유지 필수품목의 조달이 제한되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 부품단종관리를 위한 수명주기비용 분석을 통해 정량적 성능개량 시점 판단기준을 수립하여 부품단종 문제에 대응하고 군수품의 총수명주기 소요비용 절감에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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