• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.198-205
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• 2002

ARQ 방식들에 대한 연구는 대부분 고정 채널의 제한된 에러율 하에서 이루어진다. 고정 채널이 아닌 경우에는 에러율의 변화가 다양하며, 에러율의 변화 범위가 광범위하다. 본 논문에서는 에러율의 변화가 느린 채널에서 수신한 확인메시지에 근거해 간단한 방법으로 채널 상태를 판단하고, ARQ의 동작 모드를 적응적으로 교환시킬수 있는 효과적인 stop-and-wait ARQ 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 에러율의 변화 범위가 광범위한 조건하에서 다른 비교할 수 있는 stop-and-wait ARQ 방식보다 높은 전송효율을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.591-598
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• 2021

도시철도 열차의 요구 사항 중 하나가 정위치 정차 성능이다. 이는 열차가 승강장의 지정된 위치에 정확히 정차할 수 있도록 하는 것이며 정위치 정차를 만족시키지 못할 경우 스크린도어와의 간섭이 발생하여 승객 불편 및 운행 지연을 초래한다. 자동운전 열차의 경우 열차의 현재 속도 정보를 가지고 현재의 위치를 파악한 후 이에 맞게 가감속 명령을 내려 제어를 수행하므로 속도 정보의 오차가 클 경우 정확한 제어가 불가능하게 된다. 도시철도에서는 위치 오차를 보정하기 위해 PSM(Precision Stop Marker)가 있어 특정 지점에서 위치 오차를 보정하여 정차제어의 오차를 줄이도록 한다. 그러나 PSM 자체는 위치정보만 가지고 있으므로 속도 오차에 대한 보정은 수행하지 않는다. 본 논문에서는 PSM 경과 정보를 가지고 속도를 추정하여 정위치 정차제어를 수행하는 방안에 대하여 제안한다. 등감속도로 열차를 운행하면 속도를 추정할 수 있고 이에 따라 목표 감속도를 구하여 정차제어를 수행할 수 있다. 수치적 시뮬레이션을 통해 제안한 방안의 실현 가능성과 우수성을 보인다.

• 정보학연구
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• 제8권3호
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• pp.105-115
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• 2005

The CMA and MMA blind equalization algorithm has the inevitable large residual error caused by mismatching between the symbol constellation at a steady state after convergence. Stop-and-Go algorithm has a very superior residual error characteristics at a steady state but a relatively slow convergence characteristics. In this paper, we propose a SAG-Flagged MMA as a new adaptive blind equalization algorithm with a Stop-and-Go flag which follows a flagged MMA in update scheme of tap weights as appling the flag obtaining from Stop-and-Go algorithm to MMA. Using computer simulation, it is confirmed that the proposed algorithm has an enhancing performance from the viewpoint of residual ISI, residual error and convergence speed in comparison with MMA and Stop-and-Go algorithm. Algorithm has a new error function using the decided original constellation instead of the reduced constellation. By computer simulation, it is confirmed that the proposed algorithm has the performance superiority in terms of residual ISI and convergence speed compared with the adaptive blind equalization algorithm of CMA family, Constant Modulus Algorithm with Carrier Phase Recovery and Modified CMA(MCMA).

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.110-119
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• 2012

초고층 건축물의 수요가 늘어나면서 수직 양중 계획과 장비에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 경제적이고 효율적인 리프트 사용을 위하여 무인 리프트의 사용 비중이 늘어나고 있다. 하지만 리프트의 정지위치 에러가 발생하거나 누적되는 경우 작업 효율성이 떨어지고, 문제 해결을 위해 리프트 업체가 리프트를 재 세팅 하는 동안 리프트 사용이 불가하게 되어 공사 진행에 장애가 된다. 본 연구에서는 리프트 정지위치 에러에 의한 시간 및 비용 손실을 방지하기 위해 리프트 정지위치 감지장치를 개발하였다. 실험을 통해, 정지위치 에러 발생 시 이를 보정하는 기능을 검증하였고, 정확도도 약 9.75mm 증가하는 것을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.205-215
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• 2012

A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car's location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권5호
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• pp.143-152
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• 1994

The velocity trajectory profile of trolley is designed to minimize both swinging while transportation of load and the stop position error at the final stop position. This profile is designed to be automatically programmed by the digital control algorithm when the length of chain and the desired travel distance are given as a priori. Also, to minimize both swinging and the stop position error the anti-swing controller which improves poor damping characteristics of the crane and the stop position controller are employed. The experimentalresults of sequential adaptation of the velocity trajectory profile and these two controllers show that this control scheme has excellent control performance as compared with that of the uncontrolled crane system.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6B호
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• pp.1074-1081
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• 2000

In this paper, in order to speed up the convergence process and improve the steady mean square error simultaneously, we propose the Stop-and-Go Dual Mode Modified Constant Modulus Algorithm(SAG DM MCMA) for adaptive blind channel equalization of high order QAM. The proposed algorithm is a hybrid scheme of the Modified CMA that treat error signals with real and imaginary components of the equalizer output, the concept of dual mode CMA, and Stop-and-Go algorithm. As a result it can prevent blind equalization from converging to incorrect direction and simultaneously operates reliably for tap weight adaptation. We demonstrate via simulation that the proposed algorithm achieves lower steady state mean square error and residual ISI than the conventional algorithms under high order QAM signals and severe channel environment.

• 설비공학논문집
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• 제13권1호
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• pp.30-37
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• 2001

The purpose of this study is to present the method to determine the optimal stop time of HVAC using Artificial Neural Network model, one of the learning methods. For this, the performance of determining the stop time of HVAC for unexperienced learning data was evaluated, and time interval for measurement of input data and permissible error needed for practical application of ANN model were presented using the results of daily simulation.

• International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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• 제13권1호
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• pp.22-30
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• 2005

The purpose of this study is to present a method to determine the optimal stop time of HVAC using the Artificial Neural Network model, which is one of the learning methods. For this, the performance of determining the stop time of HVAC for unexperienced learning data was evaluated, and time interval for measurement of input data and permissible error needed for practical application of ANN model were presented using the results from daily simulation.

• 한국음향학회지
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• 제15권6호
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• pp.33-40
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• 1996

이 논문에서는 CATV 수신기에서 QAM 복조에 널리 이용되는 stop-and-go 알고리즘을 기본으로 한 블라인드 등화기의 상호 절충(trade-off)문제를 해결하였다. Stop-and-go 알고리즘은 탭 가중치의 적응 과정에서 최소 제곱 평균(least mean square) 알고리즘을 이용하였기 때문에 등화기의 구조가 간단하기는 하지만 전형적인 최소 제곱 평균 알고리즘과 같이 수렴 속도와 정상 상태 오차 사이에 상호 절충 문제가 존재한다. 정상 상태 오차를 일정한 수준으로 유지하면서 수렴 속도를 높이기 위해 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용하였다. 동일 수준의 정상 상태 오차를 기준으로 하였을 때, 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용한 stop-and-go 알고리즘이 상수 스텝 크기를 이용한 알고리즘에 비해 수렴 속도가 $36%{\sim}56%$ 향상되었다.