Since fuzzy controllers are nonlinear, it is more difficult to set the controller gains and to analyse the stability compared to conventional PID controllers. This paper proposes a fuzzy PD+I controller for tracking control which uses a linear fuzzy inference(product-sum-gravity) method based on a conventional linear PID controller. In this scheme the fuzzy PD+I controller works similar to the control performance as the linear PD plus I(PD+I) controller. Thus it is possible to analyse and design an fuzzy PD+I controller for given systems based on a linear fuzzy PD controller. The scaling factors tuning scheme, another topic of fuzzy controller design procedure, is also introduced in order to fine performance of the fuzzy PD+I controller. The scaling factors are adjusted by a real-coded genetic algorithm(RCGA) in off-line. The simulation results show the effectiveness of the proposed fuzzy PD+I controller for tracking control problems by comparing with the conventional PID controllers.
In an attempt to solve multiobjective optimization problems, weighted sum method is most widely used for the advantage that a designer can consider the relative significance of each object functions by weight values but it can be highly sensitive to weight vector and occasionally yield a deviated optimum from the relative weighting values designer designated because the multiobjective function has the form of simple sum of the product of the weighting values and the object functions in traditional approach. To search the design solution agree well to the designer's weighting values, we proposed new multiobjective function which was the functional of each normalized objective functions and considered to find the design solution comparing the distance between the characteristic line and the ideal optimum. In this study, proposed multiobjective function was applied to design high efficiency and low noise axial flow fan and the result shows this approach is effective for the case that the quality of the design can be highly affected by the designer's subjectiveness represented as weighting values in multiobjective design optimization process.
In an attempt to solve multiobjective optimization problems, weighted sum method is most widely used for the advantage that a designer can consider the relative significance of each object functions by weight values but it can be highly sensitive to weight vector and occasionally yield a deviated optimum from the relative weighting values designer designated because the multiobjective function has the form of simple sum of the product of the weighting values and the object functions in traditional approach. To search the design solution well agree to the designer's weighting values, we proposed new multiobjective function which is the functional of each normalized objective functions and considered to find the design solution comparing the distance between the characteristic line and the ideal optimum. In this study, proposed multiobjective function was applied to design high efficiency and low noise axial flow fan and the result shows this approach will be effective for the case that the qualify of the design can be highly affected by the designer's subjectiveness represented as weighting values in multiobjective design optimization process.
Matching Pursuit Algorithm은 저 전송 채널에서의 비디오 부호화에 뛰어난 효과를 나타내고 있지만, 주어진 입력 영상을 가장 유사하게 표현 하는데 필요한 구성 신호들을 찾아내기 위한 연산량이 많다는 현실적 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 영상에 열화를 주지 않고 연산량을 크게 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 전체적인 Matching Pursuit Algorithm중에서 가장 많은 연산을 요구하는, 영상을 구성하는 기본 신호들을 찾아내는데 필요한 내적 연산을 줄이는데 기초한다. 이를 위해 첫번째 과정으로 기존의 고속 방법인 분리성(Separable property)을 이용한 방법을 사용하여 주어진 입력영상과 수직성분의 1차원 기본 신호를 내적 하여 생성되는 결과값들을 저장한다. 두 번째 단계에서는 수평성분의 1차원 신호와의 내적 연산에 적용되는 부분들로 이루어진 1차원 신호들을 위치벡터의 개념을 도입하여 벡터길이를 측정한 후, 그 길이 값과 현재까지의 최대 내적 절대값을 서로 비교한 후 수평성분과의 내적 연산을 수행할지 하지 않을지를 판단한다. 대부분의 신호들은 다음단계의 내적 연산을 필요로 하지 않기 때문에 내적 연산랑을 크게 줄일 수 있다. 실험결과에 나타난 바와 같이, 대부분의 영상에서 화질에 전혀 열화를 수반하지 않고 기존 Neff의 고속방법보다 약 70%정도의 내적 연산량이 줄어듦을 알 수 있다.
This paper describes an optimal synthesis method of binary neural network(BNN) for an approximation problem of a circular region and synthetic image having four class using a newly proposed learning algorithm. Our object is to minimize the number of connections and neurons in hidden layer by using a Newly Expanded and Truncated Learning Algorithm(NETLA) based on the multilayer BNN. The synthesis method in the NETLA is based on the extension principle of Expanded and Truncated Learning (ETL) learning algorithm using the multilayer perceptron and is based on Expanded Sum of Product (ESP) as one of the boolean expression techniques. The number of the required neurons in hidden layer can be reduced and fasted for learning pattern recognition.. The superiority of this NETLA to other algorithms was proved by simulation.
본 논문에서는 상용 차량에 많이 쓰이는 GNSS, 비전 센서, 레이더 센서를 이용한 협력 항법시스템을 제안하였다. 기존의 무선신호(예:UWB) 기반의 협력 항법시스템 (Hybrid-Sum Product Algorithm over Wireless Network, H-SPAWN)을 바탕으로 하여 무선신호 방식 대신 비전 센서와 레이더 센서를 모델링하여 알고리즘을 구성하였다. 모의실험을 통해, 사용하는 센서에 따른 성능을 비교분석하였으며, 특히 레이더 센서를 사용할 시 다른 두 센서(비전, UWB) 대비 최대 50%의 오차저감 효과를 보임을 확인하였다. 따라서 상용 차량에 쓰이는 센서 기반의 협력 항법시스템은 기존의 협력항법 시스템의 정확도를 향상시키면서 적용비용을 줄일 수 있는 기술이 될 수 있을 것이다.
This paper investigates the user selection problem of successive zero-forcing precoded multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) downlink systems, in which the base station and mobile receivers are equipped with multiple antennas. Assuming full knowledge of the channel state information at the transmitter, dirty paper coding (DPC) is an optimal precoding strategy, but practical implementation is difficult because of its excessive complexity. As a suboptimal DPC solution, successive zero-forcing DPC (SZF-DPC) was recently proposed; it employs partial interference cancellation at the transmitter with dirty paper encoding. Because of a dimensionality constraint, the base station may select a subset of users to serve in order to maximize the total throughput. The exhaustive search algorithm is optimal; however, its computational complexity is prohibitive. In this paper, we develop two low-complexity user scheduling algorithms to maximize the sum rate capacity of MU-MIMO systems with SZF-DPC. Both algorithms add one user at a time. The first algorithm selects the user with the maximum product of the maximum column norm and maximum eigenvalue. The second algorithm selects the user with the maximum product of the minimum column norm and minimum eigenvalue. Simulation results demonstrate that the second algorithm achieves a performance similar to that of a previously proposed capacity-based selection algorithm at a high signal-to-noise (SNR), and the first algorithm achieves performance very similar to that of a capacity-based algorithm at a low SNR, but both do so with much lower complexity.
CS(Compressed Sensing)는 오늘날 신호 처리 영역에서 많은 주목을 받고 있는 이론 중의 하나이다. 이 CS 분야에서 효과적인 복구 알고리즘을 설계하는 것은 가장 큰 도전적 연구 중의 하나로 인식되고 있다. 이에 따라 다양한 복구 알고리즘이 많은 문헌을 통해서 제안 되었으며 최근에 Maleki와 Donoho에 의해 제안된 AMP(Approximation Message Passing) 알고리즘은 기존에 제시된 알고리즘에 비해 간단한 구조를 가지고 있지만 좋은 성능을 보여줌으로써 상당한 주목을 받고 있다. 기존의 (BP) Belief Propagation 알고리즘은 오직 희소(Sparse) 센싱 행렬에서만 좋은 성능을 보여 준 것에 반해, AMP 알고리즘은 밀집(Dense) 센싱 행렬에 기초를 둔 Belief Propagation 알고리즘임에도 불구하고 이와 비슷한 성능을 보여준다. 본 논문은 다양한 영역에서 AMP 알고리즘이 적용되기 위하여 이에 대한 지침 및 기존의 고전적 Message Passing 알고리즘과의 관계에 대해 분석하였다. 또한 기존의 알고리즘과의 비교 분석을 통해 AMP 알고리즘의 우수성을 제시하였다.
The conversion efficiency of a cesium iodine coated micro-channel plate is studied. We use the EGS4 code to transport photons and generated electrons until their energies become less than 1keV and 10keV respectively. Among the generated electrons, the emission from the secondary electrons located within the escape depth of 56nm from the photo-converter boundary is estimated by integrating the product of the secondary electrons with a probability depending only on their geometric locations. The secondary electron emission from the generated electrons of energy higher than 100eV is estimated by the 'universal yield curve'. The sum of these provides an estimate for the secondary electron yield and we show that results of applying this algorithm agree with known experimental results. Using this algorithm, we computed secondary electron emissions from a micro-channel plate used in a gas electron multiplier detector that is currently being developed at Korea Atomic Energy Research Institute.
The semiconductor, which is precision product, requires many inspection processes. The surface conditions of the semiconductor chip affect on the functions of the semiconductors. The defects of the chip surface are cracks or voids. As general inspection method requires many inspection procedure, the inspection system which searches immediately and precisely the defects of the semiconductor chip surface is required. We suggest the detection algorithm for inspecting the surface defects of the semiconductor surface. The proposed algorithm first regards the semiconductor surface as random texture and point spread function, and secondly presents the character of texture by linear estimation theorem. This paper assumes that the gray level of each pixel of an image is estimated from a weighted sum of gray levels of its neighbor pixels by linear estimation theorem. The weight coefficients are determined so that the mean square error is minimized. The obtained estimation window(two-dimensional estimation window) characterizes the surface texture of semiconductor and is used to discriminate the defects of semiconductor surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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