• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.3 no.3
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• pp.206-213
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• 1998

In this paper, an adaptive compensation technique for parameter variation is proposed which can perform quick torque response in vector control of an induction motors. To solve the problem of control performance degradation due to parameter variation in an induction motor, a rotor resistance estimation is performed by the model reference adaptive control(MRAC). The algorithm of rotor resistance estimation is composed of the error relationship which is generated between a motor real instantaneous reactive power and an estimated instantaneous reactive power. The advantage of such a real reactive power reference model is independence of the motor parameter variation. The estimation rotor resistance values are applied to the direct vector control system with a flux observer. Finally, the simulations and experiment are presented to validate the rotor resistance estimation algorithm of induction motor.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1373-1374
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• 2015

본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.3 no.2
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• pp.149-155
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• 1997

본 논문에서는 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 향상시키기 위한 새로운 적응제어 구조를 전개하였다. 주어진 플랜트가 선형 시불변이라는 가정하에 표준 기준 모델 적응제어기가 적용될 경우 발생되는 출력오차는 플랜트의 비선형 시변특성으로 인하여 점근적으로 0에 수렴되지 않는다. 이때 미지의 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 방법으로 퍼지보상기를 사용하였으며 결과적으로 플랜트의 비선형 시변 특성을 보상하는 효과를 얻을 수 있었다. 퍼지 보상기로는 출력오차등의 조건에 따라 이득이 변하는 퍼지 PID 보상기를 도입하여 안정하게 설계되도록 노력하였다. 또한 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 것은 표준 기준 모델 적응제어기 내부의 모든 파라미터와 신호가 유한하게 됨을 의미하기 때문에, 제어시스템 전체의 안정도를 보장할 뿐만 아니라 결과적으로 과도응답 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 몇가지 예제를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석함으로써 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 본 논문에서 전개된 새로운 적응제어 구조의 타당성을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.20 no.2
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• pp.129-137
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• 2010

This paper presents a position tracking control of a flexible beam using the piezoelectric actuator. This is achieved by implementing both feedforward hysteretic compensator of the actuator and PID feedback controller. The Preisach model is adopted to develop the feedforward hysteretic compensator. In the design of the compensator, estimated displacement of the piezoceramic actuator is used based on the limiting triangle database that results from collecting data of the main reversal curve and the first order ascending curves. Experimental implementation is conducted for position tracking control and performance comparison is made between a PID feedback controller without considering the effect of hysteresis, and a PID feedback controller integrated with the feedforward hysteretic compensator.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.6
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• pp.84-90
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• 2004

Many control techniques have been proposed in order to improve the control performance in the control system. In the feedback control system the output of controller is generally used as the input of a plant But the undesired noise is included in the output of a controller. Therefore, there is a need to use a precompensator for rejecting the undesired noise and improving the response characteristic of a system. In this paper, the design method of a precompensator is proposed for the model following control in the I-PD control system. The proposed precompensator is implemented with a neural network. The games of a precompensator are adjusted automatically to obtain a desired response of a system when the response characteristic of a system is changed under a condition.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.51-60
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• 2024

Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.9
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• pp.281-290
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• 2020

The Vision-and-Language Navigation(VLN) task is a complex intelligence problem that requires both visual and language comprehension skills. In this paper, we propose a new learning model for visual-language navigation agents. The model adopts a hybrid learning that combines imitation learning based on demo data and reinforcement learning based on action reward. Therefore, this model can meet both problems of imitation learning that can be biased to the demo data and reinforcement learning with relatively low data efficiency. In addition, the proposed model uses a novel path-based reward function designed to solve the problem of existing goal-based reward functions. In this paper, we demonstrate the high performance of the proposed model through various experiments using both Matterport3D simulation environment and R2R benchmark dataset.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.131_132
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• 2009

순간전압강하에 대한 다양한 전력품질 보상기기에 대한 투자 여부를 결정하기 위해서는 장비에 대한 기술적이고 경제적인 분석이 필요하다. 전력품질 보상기기에 대한 수명비용을 분석하기 위해 반복 수행에 있어 강력한 모델인 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 위험도 평가를 수행하였으며, 확정모델의 분석 결과와 비교하였다. 확률론적 분석을 통하여 불확실성을 반영한 보다 현실적인 위험도 평가 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of Power System Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.65-74
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• 2011

이 논문은 비선형 시스템에 대해 bilinear 강인제어기를 설계하는 새로운 방법을 제시한다. 이 설계방법은 골칫거리인 비선형 영향을 나타내는 무거운 질량을 가지고 진동하는 시스템을 제어하기 위한 새로운 대안이고 진전된 방법이다. 이 설계 과정에, hydrostatic 구동기로 구동되는 킬(용골)이 주어진다. 첫 단계로 킬은 물리적으로 여러 한정된 질량으로 모델화된다. 물리적 모델에 근거한 수학적인 모델을 유도하는 방법은 해밀턴 원리를 적용한 유한요소법을 사용하였다. 즉, 수학적 모델은 여러 서브시스템으로 구성된다. 이것은 주어진 물리적인 시스템에 대해 기준이 되는 시스템이다. 회전하는 구동기에 대한 물리적 모델에 근거하여, 과도 거동은 구동기의 베어링에서 측정되는 운동 현상으로부터 유도된다. 물리적인 시스템은 bilinear 시스템으로 구성하였다. 이 시스템에 근거하여, 요트 킬의 거동을 제어하도록 bilinear 관측기를 설계한다. 구동기의 속도, 토크, 밸브에서의 유량 등이 관측기를 구성하는데 필요한 데이터들이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 비선형성에 대한 추정과 보상을 통하여 무거운 질량을 갖는 회전축에 대한 위치와 힘을 제어하는 설계에 유용한 접근법임이 증명되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.149-150
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• 2016

STATCOM은 전력 계통에 병렬로 연결되어 역률 보상, 전압 보상 그리고 비선형 부하에 의해 야기되는 불필요한 고조파 전류를 보상하는 기능을 한다. 고조파 전류의 경우 대개 전원 주파수의 배수 형태로 발생하며, 이를 보상하기 위해 활용될 수 있는 다양한 제어기 중 하나로써 반복 제어기를 적용하였다. 공진 제어기의 무한한 합과 등가인 반복제어기의 경우, 모든 배수 고조파에 대한 제어가 가능하기 때문에 다양한 부하에 의한 예측 불가능한 고조파 전류를 보상해야 하는 STATCOM 제어에 적합하다. 본 논문에서는 반복제어기를 적용한 고조파 전류 제어기를 소개하고, 그 성능을 15kVA 축소 모델 실험으로 검증한다.