본 논문에서는 직류링크전류를 기반으로 SRM의 상전류를 추정하였고 이를 이용한 SRM 에 대한 속도제어법을 제안하였다. 또한 직류링크전류검출회로를 제안하여 전류검출분해능을 높일 수 있었으며 오프셋에 의한 영향을 최소화시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 상전류 정보를 이용한 SRM 구동방식과 직류링크전류정보를 이용한 SRM 구동방식을 실제실험을 통하여 비교함으로서 본 논문에서 제안한 상전류 추정알고리즘과 이에 관련된 직류링크전류 검출회로에 대한 유효성이 검증되었고 직류링크전류를 이용한 SRM 속도제어시스템은 속도응답이 3 상 전류정보를 이용한 시스템만큼 빠른 응답특성이 있음을 확인하였다.
Source localization is an important problem in the field of sonar and radar, etc. For the purpose of source localization, two or more spatially separated sensors are often used to measure the time difference of arrivals of a radiating source whose transmitted signal waveform is unknown. The NLS(Nonlinear Least Square) cost function with curve fitting method was proposed recently, which provide robust source localization performance by reducing estimation ambiguity. However, even this algorithm shows degraded performance in a multipath environment. To estimates source localization correctly, source localization algorithm that eliminate the effect of multipath signals is required. In this paper, PMP(Power Matching Procedure) is added to the algorithm, which provides improved source localization performance by properly cutting out the effect of multipath signals. Through simulation the performance of the proposed source localization algorithm is verified.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.573-581
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2021
The current study analyzed the impacts of fiscal decentralization (FD) on the economic stability of Pakistan. This study used time series data from 1981 to 2017. The collected data was first passed through the unit root analysis. ARDL estimation techniques were employed to scrutinize the data where long-run associations were tested through Wald F-statistics. The long-run estimates were extracted by applying Ordinary Least Square, and error correction mechanisms were employed to find the speed of adjustment for disequilibria between the long and the short run. Wald F-statistics confirmed the existence of long-run cointegration. Long-run elasticities suggested that fiscal decentralization because of limited institutional capabilities of provincial governments failed in bringing stability in the economy of Pakistan. Similarly, transparency issues and misspecification of projects hinder the outcome of investment to stabilize the economy. High service payments on debt cut the amount that can be used for skills improvements and destabilize the economy. High Population growth puts pressure on infrastructure and reduces production capacity, ultimately destabilizing the economy by increasing unemployment and inflation. Based on these findings, the government is suggested to improve the institutional capacity of lower governments for the desired outcome of power devolution.
The reference stations in a satellite-based augmentation system (SBAS) collect raw data from global navigation satellite system (GNSS) to generate correction and integrity information. The multipath signals degrade GNSS raw data quality and have adverse effects on the SBAS performance. The currently operating SBASs (WAAS and EGNOS, etc.) survey existing commercial equipment to perform multipath assessment around the antennas. For the multi-path assessment, signal power of GNSS and multipath at the MEDLL receiver of NovAtel were estimated and the results were replicated by a ratio of signal power estimated at NovAtel Multipath Assessment Tool (MAT). However, the same experiment environment used in existing systems cannot be configured in reference stations in Korean augmentation satellite system (KASS) due to the discontinued model of MAT and MEDLL receivers used in the existing systems. This paper proposes a test environment for multipath assessment around the antennas in KASS Multipath Assessment Tool (K-MAT) for multipath assessment. K-MAT estimates a multipath error contained in the code pseudorange using linear combination between the measurements and replicates the results through polar plot and histogram for multipath assessment using the estimated values.
West, Andrew;Knapp, Jordan;Lennox, Barry;Walters, Steve;Watts, Stephen
Nuclear Engineering and Technology
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제54권6호
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pp.2198-2203
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2022
As robotics become more sophisticated, there are a growing number of generic systems being used for routine tasks in nuclear environments to reduce risk to radiation workers. The nuclear sector has called for more commercial-off-the-shelf (COTS) devices and components to be used in preference to nuclear specific hardware, enabling robotic operations to become more affordable, reliable, and abundant. To ensure reliable operation in nuclear environments, particularly in high-gamma facilities, it is important to quantify the tolerance of electronic systems to ionizing radiation. To deliver their full potential to end-users, mobile robots require sophisticated autonomous behaviors and sensing, which requires significant computational power. A popular choice of computing system, used in low-cost mobile robots for nuclear environments, is the UP Core single board computer. This work presents estimates of the total ionizing dose that the UP Core running the Robot Operating System (ROS) can withstand, through gamma irradiation testing using a Co-60 source. The units were found to fail on average after 111.1 ± 5.5 Gy, due to faults in the on-board power management circuitry. Its small size and reasonable radiation tolerance make it a suitable candidate for robots in nuclear environments, with scope to use shielding to enhance operational lifetime.
Using the Kalman filtering technique, we propose a novel method for estimating the missing video frames to monitor the activities inside the control room of a nuclear power plant (NPP). The purpose of this study is to reinforce the existing security and safety procedures in the control room of an NPP. The NPP control room serves as the nervous system of the plant, with instrumentation and control systems used to monitor and control critical plant parameters. Because the safety and security of the NPP control room are critical, it must be monitored closely by security cameras in order to assess and reduce the onset of any incidents and accidents that could adversely impact the safety of the NPP. However, for a variety of technical and administrative reasons, continuous monitoring may be interrupted. Because of the interruption, one or more frames of the video may be distorted or missing, making it difficult to identify the activity during this time period. This could endanger overall safety. The demonstrated Kalman filter model estimates the value of the missing frame pixel-by-pixel using information from the frame that occurred in the video sequence before it and the frame that will occur in the video sequence after it. The results of the experiment provide evidence of the effectiveness of the algorithm.
Cosmic-ray protons (CRp) are efficiently produced at starburst galaxies (SBGs), where the star formation rate (SFR) rate is high. In this talk, we present estimates of gamma-ray and neutrino emissions from nearby SBGs, M82, NGC253, and Arp220. Inside the starburst nucleus (SBN), CRp are accelerated at supernova remnant (SNR) shocks as well as at stellar wind (SW) termination shocks, and their transport is governed by the advection due to starburst-driven wind and diffusion mediated by turbulence. We here model the momentum distributions of SNR and SW-produced CRp with single or a double power-law forms. We also employ two different diffusion models, where CRp are resonantly scattered off large-scale turbulence in SBN or self-excited waves driven by CR streaming instability. We then calculate gamma-ray/neutrino fluxes. The observed gamma-ray fluxes by Fermi-LAT, Veritas, and H.E.S.S are well reproduced with double power-law distribution for SNR-produced CRp and the CRp diffusion by self-excited turbulence. The estimated neutrino fluxes are <~10-3 of the atmospheric neutrino flux in the energy range of Eneutrino <~100 GeV and <~10-1 of the IceCube point source sensitivity in the energy range of Eneutrino >~60 TeV.
Seo Ra Yang;Jin Hong Lee;Jae Hwan Yang;Geun-Il Park
Nuclear Engineering and Technology
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제56권8호
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pp.2906-2915
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2024
Radiocarbon (14C), with a radioactive half-life of approximately 5730 years, poses a long-term environmental contamination risk when released into the atmosphere. The quantification analysis of its release estimates plant-specific generation rates based on factors such as plant power, core neutron flux distribution, and the volume of water exposed to this flux. Utilizing the improved estimation method, the 14C production rate for several Korean Pressurized Water Reactors (PWRs) was calculated. Also, improvements in measurement methods through sampling have also been made. These enhancements include the verification of the absorption method versus the mixing method. The results of this study indicate that plant-specific 14C production rates range from 0.213 to 0.317 TBq/yr, which are comparable to the global range observed in PWRs. Furthermore, the study evaluated a quenching correction curve for a liquid scintillation counter using two quenching correction methods: the external standard method and the internal standard method. The accuracy of these methods with 72 samples was validated with an average relative error within ±2.5%. The relative error of the mixing method, when compared to the direct absorption method, was found to be within ±20%. This finding underscores the validity of the improved measurement technique.
본 논문에서는 비선형 전력증폭기(PA:power amplifier)의 AM/PM 비선형 왜곡특성을 포함하는 군 지연을 보상하는 새로운 등화기를 제안한다. 군 지연 특성은 각 주파수 성분에 따라 서로 다르게 나타나는 상수가 아닌 비선형 시간지연이다. 전력증폭기에서 발생되는 AM/PM 특성으로 인한 위상 왜곡 현상은 군 지연을 증가시키는 주요한 요인이다. 이러한 군 지연 왜곡으로 신호 성상도에서 신호는 퍼지면서 회전하게 된다. 위와 같은 문제점을 고려하여 각 주파수 성분에 따라 다르게 나타나는 비선형 시간지연을 정적인 군지연으로 구분하고, PA의 AM/PM 특성인 입력신호 크기에 따라서 위상 천이가 다르게 발생하는 것을 동적인 군 지연으로 구분한다. 정적인 군 지연은 주파수 영역에서 Type-Based 방법으로 위상 왜곡을 추정 및 보상하고 동적인 군 지연은 시간영역에서 위상회전을 보상한다. 제안된 군 지연 보상기법으로 전력증폭기의 AM/PM 특성을 포함한 군 지연 특성을 충분히 보상할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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