• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.4
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• pp.9-17
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• 2012

In this paper, we show the memory effect of the high-power amplifiers for wied-band signals, present a compensation method for the nonlinearity combined with memory effect, and analyze its performance. For the modeling and the compensation of the nonlinear high-power amplifier with memory effect, we investigate the Volterra series model, the Wiener model, and the Hammerstein model. As a compensator scheme, we propose a digital feedforward technique. Compared to analog feed-forward scheme, the proposed scheme has better stability and adaptability to the environmental changes. It has a simpler structure than the conventional digital nonlinear compensation schemes. The result of computer simulations using ADS of the Agilent shows that spectral re-growth is suppressed by more than 20 dB, which amounts to at least 10 dB back-off. Considering the compensation performance, implementation complexity, and convergence rate, we could conclude the Wiener model is most suitable for the proposed scheme.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.51-55
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• 2019

This paper proposes a speech enhancement method utilizing the feature compensation gain for robust speech recognition performances in noisy environments. In this paper we propose a speech enhancement method utilizing the feature compensation gain which is obtained from the PCGMM (Parallel Combined Gaussian Mixture Model)-based feature compensation method employing variational model composition. The experimental results show that the proposed method significantly outperforms the conventional front-end algorithms and our previous research over various background noise types and SNR (Signal to Noise Ratio) conditions in mismatched ASR (Automatic Speech Recognition) system condition. The computation complexity is significantly reduced by employing the noise model selection technique with maintaining the speech recognition performance at a similar level.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1819-1820
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• 2006

사다리꼴 역기전력을 갖는 BLDC 모터 제어에 있어서, 전류 맥동의 문제가 가장 심각하다. BLDC 모터 제어의 많은 연구가 이 전류 맥동 문제를 개선하기 위하여 연구되어지고 있다. 맥동의 저감을 위하여 전류 전환 시간동안에 전류 전환시의 보상 PWM 듀티를 인가하는 방법으로 전류의 감쇠/상승 기울기를 같게 하여 맥동을 줄일 수 있는 방법이 연구되었다. 여기서 전류전환 시간을 측정하기 위해서는 전류 전환시작 시점의 상전류를 아는 것이 매우 중요하다. 상 전류를 측정하는 방법으로는 전류센서를 이용하는 방법이 보편적으로 사용되나 저항을 이용한 전류 검출 방법을 사용하면 스위치의 On/Off에 대하여 이산적인 전류를 측정하게 되는 문제점이 있을 수 있다. 다른 방법으로는 전기 모델을 이용하여 전류를 추정함으로서 전류 검출을 대신할 수 있다. 이러한 전류 추정기는 선형 방정식으로 모델을 구성할 수도 있고, 뉴럴네트웍으로 전류모델을 구성할 수도 있다. 선형방정식으로 구하여진 모델은 일반적으로 실제 시스템에 산재되어 있는 비선형 성분들을 모델 내에 포함시킬 수 없다. 본 연구에서는 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 안정적이면서 매우 정확한 비선형 모델을 이용하여 비교적 간단한 방법으로 전류를 추정하고 이를 전류 맥동 저감 방법에 적용하여 전류 맥동 보상에 유용함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.1
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• pp.33-38
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• 2002

In this paper, a Two-Degree-of-Freedom-Controller(TDFC) for DC motors based on inverse dynamics and the fuzzy technique is presented. The proposed controller includes the inverse dynamic model of a DC motor system, a prefilter and a fuzzy compensator. The model of the system is characterized by a nonlinear equation with coulomb friction. The prefilter eliminates high frequency effects occurring when the inverse dynamic model is implemented. The fuzzy compensator is designed for tracking the change of the reference input and simultaneously regulating the error between the reference input and the system output which can be caused by disturbances. The optimal parameters of both the model and the compensator are identified by a real-coded genetic algorithm. An experimental work on a DC motor system is carried out to verify the performance of the proposed controller.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.313-314
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• 2019

본 논문은 전력부하 불평형 개선을 위한 전기철도용 전력보상장치의 모델예측 전류제어 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 단상 3-Level 컨버터의 모델예측 전류제어 알고리즘 성능을 검증하였다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.68-74
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• 2004

This paper presents the design of DSTATCOM (Distribution Static Synchronous Compensator) controller. The results are verified by using PSCAD/EMTDC package. The state equation derived by decomposition analysis of DSTATCOM current component is applied to load model and the combined model which considered constraint condition. In case of single line to ground fault, the conventional method of Pl control is compared with LQR control technique. LQR control is shown to be superior in terms of response profile and composition of voltage sag.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.83-86
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• 2002

훈련과정과 인식과정에서의 주변환경 잡음과 채널 특성 등의 불일치는 음성인식 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 불일치를 보상하기 위해서 켑스트럼 영역에서의 다양한 전처리 방법이 시도되고 있으며 최근에는 stereo 데이터와 잡음 음성의 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용해 보상벡터를 구하는 SPLICE 방법이 좋은 결과를 보이고 있다(1). 기존의 SPLICE가 전체 발성에 대해서 음향학적인 정보만으로 Gaussian 모델을 구하는 반면 본 논문에서는 발성에 해당하는 음소정보를 고려하여 전체 음향 공간을 각 음소에 대해 나누어서 모델링하고 각 음소에 대한 Gaussian 모델과 그 음소에 해당하는 음성데이터만을 이용하여 음소별 보상벡터가 훈련되도록 하였다. 이 경우 보상벡터는 잡음이 각 음소에 미치는 영향을 보다 자세히 나타내게 된다. Aurora 2 데이터베이스를 이용한 실험결과, 제안된 방법이 기존의 SPLICE방법에 비해 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1979.08a
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• pp.142-146
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• 1979

전력용(電力用) 병렬(竝列) 콘덴서는 변전소(變電所)에서 설치되어 계통(系統)의 전압조정 및 역률개선에 사용되어 왔으며 콘덴서의 원-용(元-用) 범위를 송전전선(送電電線)의 직렬(直列)보상에까지 활용하게 되어 선로의 운용도(云誘導) reactance를 보상함으로서 등가적으로 선로의 길리을 단축시키게 되어 장거리, UHV 손전선(送電線) 및 배전선(配電線)에 채용(採用)되고 있다. 본(本) 연구는 각국에서 채용되고 있는 직렬(直列)콘덴서 보상방식을 우리나라의 모델 선로에 적용시켰을 경우에 대한 전압(電壓), 전류(電流) 전력(電力) 및 전력손실(電力損失) 등의 제특성에 대하여 고찰한 결과이다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.423-424
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• 2011

본 논문에서는 불평형 전원 사고시 풍력발전 시스템의 계통 저전압 보상기법을 제안한다. 계통규정이 강화됨에 따라 풍력발전 시스템은 영전압 및 불평형 사고 시에도 안정적인 운전을 유지할 수 있는 대책이 요구된다. 제안하는 계통 저전압 보상기법은 불평형 전원사고 시에도 안정적으로 운전을 유지하며 요구되는 유, 무효 출력제어가 가능하다. 본 논문은 2MW급 풍력발전 시스템의 시뮬레이션 모델을 통하여 제안하는 보상기법의 타당성 및 강인함을 보인다.