The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.6
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pp.1120-1125
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2010
In the speech system, for example hearing aid as well as speech communication, speech quality is degraded by environmental noise. In this study, to enhance the speech quality which is degraded by environmental speech, we proposed an algorithm to reduce the noise and reinforce the speech. The minima controlled recursive averaging (MCRA) algorithm is used to estimate the noise spectrum and spectral weighting factor is used to reduce the noise. And partial masking effect which is one of the human hearing properties is introduced to reinforce the speech. Then we compared the waveform, spectrogram, Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and segmental Signal to Noise Ratio (segSNR) between original speech, noisy speech, noise reduced speech and enhanced speech by proposed method. As a result, enhanced speech by proposed method is reinforced in high frequency which is degraded by noise, and PESQ, segSNR is enhanced. It means that the speech quality is enhanced.
This paper proposes a dynamic recursive model with the effect analysis of machine state considering human factor(human skillfulness) In a single lot man-machine production system. This model obtained using Kalman Filtering Algorithm Is based on input state, output state, machine state. For sensitivity analysis, this model constructed is examined according to the impact of human skillfulness with computer simulation. The model studied in this paper has a great advance from the point of view a combination of three factors( human engineering, dynamic control theory, quality control ) and can also be extended in several applications.
This paper presents an improved dynamic programming (IDP) approach to solve the economic power dispatch problem including transmission losses in power systems. A detailed mathematical derivation of recursive dynamic programming approach for the economic power dispatch problem with transmission losses is presented. The transmission losses are augmented with the objective function using price factor. The generalized expression for optimal scheduling of thermal generating units derived in this article can be implemented for the solution of the economic power dispatch problem of a large-scale system. Six-unit, fifteen-unit, and forty-unit sample systems with non-linear characteristics of the generator, such as ramp-rate limits and prohibited operating zones are considered to illustrate the effectiveness of the proposed method. The proposed method results have been compared with the results of genetic algorithm and particle swarm optimization methods reported in the literature. Test results show that the proposed IDP approach can obtain a higher quality solution with better performance.
In this paper, the Go-Back-N ARQ protocol with decoding in communication network is considered. The time delay and throughput are respectively analyzed as a function of window size and decoding time out. Packets arrive continuously at the decoder, and are stored in a buffer if the decoder is busy upon its arrival. The decoder devotes no more than a time-out period of predetermined length to the decoding of any single packet. If packet decoding is completed within that period, the packet leaves the system. Otherwise, it is retransimitted and its decoding starts anew. The time delay and throughput are obtained using recursive formula and difference equation. An appropriate time out and window size that satisfies the grade of service can be determined.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1516-1528
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2015
We introduce attribute set based signature (ASBS), a new cryptographic primitive which organizes user attributes into a recursive set based structure such that dynamic constraints can be imposed on how those attributes may be combined to satisfy a signing policy. Compared with attribute based signature (ABS), ASBS is more flexible and efficient in managing user attributes and specifying signing policies. We present a practical construction of ASBS and prove its security in the standard model under three subgroup decision related assumptions. Its efficiency is comparable to that of the most efficient ABS scheme.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2001.10a
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pp.295-299
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2001
To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.35
no.5
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pp.193-198
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1986
In this paper, 1-168 hours ahead load prediction algorithm is developed for power system economic weekly operation. Total load is composed of three components, which are base load, week load and weather-sensitive load. Base load and week load are predicted by moving average and exponential smoothing method, respectively. The days of moving average and smoothing constant are optimally determined. Weather-sensitive load is modeled by linear form. The paramiters of weather load model are estimated by exponentially weighted recursive least square method. The load prediction of special day is very tedious, difficult and remains many problems which should be improved. Test results are given for the day of different types using the actual load data of KEPCO.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.4
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pp.364-370
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1990
In this paper, we propose a self-tuning PID controller for unknown systems with time-varying delay. Using pole placement equations, we derive the controller that can be extended to the multi-step time delay case. The time-varying delays are estimated by a prediction error delay method using multiple predictors. Since the order of the estimation vector is not increased, the persistant exciting condition of control input is alleviated. Since the least square method gives biased parameter estimates for colored noise cases, the recursive instrumental variable method is used to estimate system parameters. The computational burden of the proposed method is less than the conventional adaptive methods. Computer simulations are performed to illustrate the efficiency of the proposed method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.932-940
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1999
In this paper, a new neural networks and neural network based sliding mode controller are proposed. The new neural networks are an mor self-recurrent neural networks which use a recursive least squares method for the fast on-line leammg. The error self-recurrent neural networks converge considerably last than the back-prollagation algorithm and have advantage oi bemg less affected by the poor initial weights and learning rate. The controller for suspension system is designed according to sliding mode technique based on new proposed neural networks. In order to adapt shding mode control mnethod, each frame dstance hetween ground and vehcle body is estimated md controller is designed according to estimated neural model. The neural networks based sliding mode controller approves good peiformance throllgh computer sirnulations.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.7
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pp.261-268
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1996
Hardware-software codesign becomes improtant to effectively sagisfy perfomrance goals, because designers can trade-off in the way hardware and software components work teogether to exhibit a specified behavior. In this paper, a hardware-software pratitioning algorithm is presetned, in which the system behavioral description containing a mixture of hardware and software components is partitioned into hardware part and software part. The partitioning algorithm tries to minimize the given cost function under constraints on hardware resources or latency. Recursive moving of operations between the hardware and software parts is used to find a near optimum partition and the list scheduling approach is used to estimate the hardware area and latency. Since memory may take substantial protion of the hardware part, memory cost is included in sthe hardware cost. Experimental resutls show that our algorithm is effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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