• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1234-1236
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• 2011

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

• 전기산업
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• v.8 no.1
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• pp.70-75
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• 1997

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.1
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• pp.634-638
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• 2015

Phase currents should be measured in real time for vector control of a 2-phase induction motor. Generally, the phase currents of the motor are measured using two Hall current sensors installed at the output terminal of an inverter. Unfortunately, Hall current sensors are expensive and uneconomical because a vector-controlled inverter for 2-phase induction motor is mainly used in low-power and low-price applications. This paper proposes a low-cost current measurement method using two shunt resistors instead of expensive Hall current sensors. The proposed method can measure the phase currents under all operating conditions of the motor. This method was applied to an experimental vector-controlled inverter for 2-phase induction motor of 220[V]/360[W] and was verified through computer simulations and experimentation.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.2
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• pp.225-236
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• 2010

This study proposes a method for the recognition of emergency situation according to the bimodal information of camera image sensor and gravity sensor. This method can recognize emergency condition by mutual cooperation and compensation between sensors even when one of the sensors malfunction, the user does not carry gravity sensor, or in the place like bathroom where it is hard to acquire camera images. This paper implemented HMM(Hidden Markov Model) based learning and recognition algorithm to recognize actions such as walking, sitting on floor, sitting at sofa, lying and fainting motions. Recognition rate was enhanced when image feature vectors and gravity feature vectors are combined in learning and recognition process. Also, this method maintains high recognition rate by detecting moving object through adaptive background model even in various illumination changes.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.477-481
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• 2010

In this paper, we try to classify behavior patterns of a person around a bed based on a wireless sensor network system. We define five behavioral patterns and three states of a person around a bed which is described by a state machine. We collected data sensed by motion detection and vibration sensors installed around a bed from which a feature vector was extracted. Based on feature vector corresponding to behavioral patterns and the state machine, we established a model for behavioral patterns. To validate the model, experiments on subjects were performed and the model was fixed. These experimental results revealed that behavior patterns of a person around a bed can be classified well.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.10
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• pp.74-81
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• 2006

This paper proposes the sensorless vector control scheme of a Non-salient permanent-magnet synchronous motor (SPMSM) using programmable low pass filter (PLPF) to estimate a stator flux with the information of a rotor position and speed. The sesorless vector control of PMSM using PLPF can solves the dc drift problem associated with a pure integrator and a LPF. Also, the PLPF has the phase and gain compensator to estimate exactly rotor position and speed. Therefore, the information of a position and speed is exactly estimated because the drift and offset problems are solved by the PLPF. The experimental results show good performance over the 10[%] of the rated speed and under load condition.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.283-284
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• 2016

산업계에 널리 쓰이고 있는 회전자 자속기준 벡터제어(FOC)와 달리 직접토크제어(DTC)는 고정자 자속기준으로 토크와 자속을 직접 제어한다. 토크는 전류센서를 이용하여 검출한 고정자 전류와 고정자 자속을 곱하여 구한다. 고정자 자속은 매우 빠르게 스위칭되는 전압벡터지령을 이용하여 얻게 되므로, 고정자 자속각을 이용한 속도추정에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문은 관측기를 이용한 직접토크제어의 속도 센서리스 구현기법을 제안하고, 기존의 속도추정 기법과 제안하는 기법을 시뮬레이션을 통해 비교한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.973_974
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• 2009

본 연구는 영구자석 AC 동기전동기의 초기 기동제어에 대하여 연구하였다. 회전자 위치 검출용 센서는 홀센서를 사용하였고 전동기 운전을 벡터제어를 사용하기 위해 전동기가 정지된 상태에서 홀센서 신호에 따른 회전자 위치를 계산하였다. 견인전동기가 주행저항 보다 큰 견인력을 내기 위해 전동기를 BLDC로 기동한 후 안정적 운전을 위해서 벡터제어로 전환하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.04b
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• pp.100-102
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• 2009

밴드패스필터를 사용하여 센서리스 벡터제어에 영향을 주는 6차고조파 성분을 제거하여 안정적인 제어를 제안하였다. 비정현적인 역기전력을 가진 IPMSM모터의 센서리스 벡터 제어에서 유기전압에 고조파가 포함되는 경우에 그 영향이 추정연산에 나타나게 된다. 삼상 모델에 나타나는 5차, 7차 고조파의 경우는 d, q축 모델로 변환 시 6차 고조파 성분으로 나타나게 된다. 이 6차 고조파 성분은 위치 추정과 속도추정에 영향을 주어서 토크 맥동을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 6차 고조파의 영향으로 추정연산에 미치는 영향들을 알아보고. 이 영향을 고조파 제거를 위한 복잡한 계산을 하지 않으면서 간단한 밴드패스필터를 통해 고조파가 위치추정에 미치는 영향을 최대한 줄이는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.110-111
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• 2014

2상 유도전동기(2PIM ; 2-Phase Induction Motor)의 벡터제어를 위해서는 전동기로 입력되는 상전류를 실시간으로 측정해야 한다. 본 논문에서는 가전제품과 같은 저전력 응용분야를 대상으로 고가의 홀전류센서 대신에 2개의 션트저항과 연산 증폭기를 사용하여 모든 운전영역에서 정밀하게 전류를 측정하는 방법을 제안한다. 2상 유도전동기용 인버터는 주로 저전력 응용분야를 대상으로 연구가 진행되고 있으므로 홀전류센서를 사용하여 전류를 측정하는 방법은 경제성 측면에서 부적합하다. 따라서, 본 논문에서는 인버터의 출력단에 홀전류센서 대신에 션트저항을 삽입하고, 양단전압을 차동증폭기로 증폭하여 전류를 측정한다. 실험을 통하여 제안된 방법의 유효성을 검증한다.