CS PWM converter is appropriate for the high power and high precision current control. The input/output filters of the CS PWM converter limit the output DC current range and may destroy the system with filter resonance, and make the system equation more complicated. In this paper, the systematic and simple filter design method which considers not only the harmonic attenuation but the total system performance also is proposed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.10
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pp.1079-1086
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2015
This paper introduces the architecture of OUTPUT module that is suitable using in safety related system having SIL4 and proposes the quantitative target that is required for OUTPUT module. Especially, only output type that is made up Relay output signal and analog signal among various output ways is applied in output module that is a part of safety related system. The FMEA(Failure Modes and Effect Analysis), FTA(Fault Tree Analysis) are used as analysis method. As a result, it proposes to the architecture and failure frequency of the Output module that is used in SIL4 safety related system.
In this study an output-only system identification technique for civil structures under ambient vibrations is carried out, mainly focused on using the Stochastic Subspace Identification (SSI) based algorithms. A newly developed signal processing technique, called Singular Spectrum Analysis (SSA), capable to smooth a noisy signal, is adopted for preprocessing the measurement data. An SSA-based SSI algorithm with the aim of finding accurate and true modal parameters is developed through stabilization diagram which is constructed by plotting the identified system poles with increasing the size of data matrix. First, comparative study between different approaches, with and without using SSA to pre-process the data, on determining the model order and selecting the true system poles is examined in this study through numerical simulation. Finally, application of the proposed system identification task to the real large scale structure: Canton Tower, a benchmark problem for structural health monitoring of high-rise slender structures, using SSA-based SSI algorithm is carried out to extract the dynamic characteristics of the tower from output-only measurements.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.740-745
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1994
In the actual situation of measuring the environmental noise, it is very often that only the resultant phenomenon fluctuation contaminated by the additional noise of arbitrary distribution type can be observed. Furthermore, the observed data is usually given in a sound level form the purpose of estimating only the undisturbed objective output response, some estimation method is necessary to reasonably remove the effect of the above additional noise. In this paper, first, a mathematical model of arbitrary sound insulation systems is introduced in the form of a linear system on intensity scale, by using the well-known additive property of energy quantities. Next, some estimation method of the output response under the existence of background noise is derived. Then, based on the expression of the above estimation method, a new prediction method of only the output response probability function form for arbitrary sound insulation systems without. a background noise is proposed by use of observed data contaminated by a background noise. Finally, the effectiveness of the proposed method is confirmed experimentally too by applying it to the actual various type sound wall systems.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5A
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pp.641-647
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2008
This paper introduces a new technique that can extract natural frequencies and damping ratios from output-only vibration data. Firstly, the free vibration data is obtained from the cross correlations of the output-only response data using a singular value decomposition process. Secondly, the well-known system identification algorithm is applied to extract the natural frequencies and damping ratios from the extracted free vibration data. Comparing to ERADC technique, the accuracy of the proposed modal parameter identification algorithm has been numerically examined. Furthermore, the practicability of the proposed algorithm has been examined through the output-only acceleration data collected from the Seohae cable-stayed bridge. Using the proposed technique, total 24 modes have been identified for the deck plate motions of the bridge.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.459-466
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1999
I broadband ISDN every packet will show different result if it would be processed according to its usage by the server. That is, normal data won't show big differences if they would be processed at normal speed. But it will improve the quality of service to process some kinds of data - for example real time video or voice type data or some data for a bid to by something through the internet - more fast than the normal type data. solution for this problem was suggested - priority packets. But the analyses of them are under way. Son in this paper a switching system for an output queuing model in a single server was assumed and some packets were given priorities and analysed. And correlation, simulating real life situation, was given too. These packets were analysed through three cases, first packets having no correlation, second packets having only correlation and finally packets having priority three cases, first packets having no correlation, second packets having only correlation and finally packets having priority and correlation. The result showed that correlation doesn't affect the mean delay time and the high priority packets have improved mean delay time regardless of the arrival rate. Those packets were assumed to be fixed-sized like ATM fixed-sized cell and the contention strategy was assumed to be short bus contention method for the output queue, and the mean delay length and the maximum 버퍼 length not to lose any packets were analysed.
This study presents an input-powered high-efficiency interface circuit for energy harvesting systems, and introduces a zero standby power design to reduce power consumption significantly while removing the external power supply. This interface circuit is composed of two stages. The first stage voltage doubler uses a positive feedback control loop to improve considerably the conversion speed and efficiency, and boost the output voltage. The second stage active diode adopts a common-grid operational amplifier (op-amp) to remove the influence of offset voltage in the traditional comparator, which eliminates leakage current and broadens bandwidth with low power consumption. The system supplies itself with the harvested energy, which enables it to enter the zero standby mode near the zero crossing points of the input current. Thereafter, high system efficiency and stability are achieved, which saves power consumption. The validity and feasibility of this design is verified by the simulation results based on the 65 nm CMOS process. The minimum input voltage is down to 0.3 V, the maximum voltage efficiency is 99.6% with a DC output current of 75.6 μA, the maximum power efficiency is 98.2% with a DC output current of 40.4 μA, and the maximum output power is 60.48 μW. The power loss of the entire interface circuit is only 18.65 μW, among which, the op-amp consumes only 2.65 μW.
Recently, numbers of long span pedestrian suspension bridges have been constructed worldwide. While recent tragedies regarding pedestrian suspension bridges have shown how these bridges can wreak havoc on the society, there are no specific guidelines for construction standards nor safety inspections yet. Therefore, a structural health monitoring system that could help ensure the safety of pedestrian suspension bridges are needed. System identification is one of the popular applications for structural health monitoring method, which estimates the dynamic system. Most of the system identification methods for bridges are currently adapting output-only system identification method, which assumes the dynamic load to be a white noise due to the difficulty of measuring the dynamic load. In the case of pedestrian suspension bridges, the pedestrian load is within specific frequency range, resulting in large errors when using the output-only system identification method. Therefore, this study aims to develop a system identification method for pedestrian suspension bridges considering both input and output of the dynamic system. This study estimates the location and the magnitude of the pedestrian load, as well as the dynamic response of the pedestrian bridges by utilizing artificial intelligence and computer vision techniques. A simulation-based validation test was conducted to verify the performance of the proposed system. The proposed method is expected to improve the accuracy and the efficiency of the current inspection and monitoring systems for pedestrian suspension bridges.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.7
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pp.675-679
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2001
In this paper, we present a new competitive learning algorithm called Dynamic Competitive Learning (DCL). DCL is a supervised learning method that dynamically generates output neurons and initializes automatically the weight vectors from training patterns. It introduces a new parameter called LOG (Limit of Grade) to decide whether an output neuron is created or not. If the class of at least one among the LOG number of nearest output neurons is the same as the class of the present training pattern, then DCL adjusts the weight vector associated with the output neuron to learn the pattern. If the classes of all the nearest output neurons are different from the class of the training pattern, a new output neuron is created and the given training pattern is used to initialize the weight vector of the created neuron. The proposed method is significantly different from the previous competitive learning algorithms in the point that the selected neuron for learning is not limited only to the winner and the output neurons are dynamically generated during the learning process. In addition, the proposed algorithm has a small number of parameters, which are easy to be determined and applied to real-world problems. Experimental results for pattern recognition of remote sensing data and handwritten numeral data indicate the superiority of DCL in comparison to the conventional competitive learning methods.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.3
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pp.257-264
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2005
This paper suggests a heuristic algorithm for the clustering problem. Clustering involves grouping similar objects into a cluster. Clustering is used in a wide variety of fields including data mining, marketing, and biology. Until now there are a lot of approaches using Self-Organizing Feature Maps(SOFMs). But they have problems with a small output-layer nodes and initial weight. For example, one of them is a one-dimension map of k output-layer nodes, if they want to make k clusters. This approach has problems to classify elaboratively. This paper suggests one-dimensional output-layer nodes in SOFMs. The number of output-layer nodes is more than those of clusters intended to find and the order of output-layer nodes is ascending in the sum of the output-layer node's weight. We can find input data in SOFMs output node and classify input data in output nodes using Euclidean distance. We use the well known IRIS data as an experimental data. Unsupervised clustering of IRIS data typically results in 15 - 17 clustering error. However, the proposed algorithm has only six clustering errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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