• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.138-139
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• 2014

3레벨 NPC 인버터는 구조상 DC Link가 두 개의 커패시터로 직렬 구성되어 있어 두 커패시터 간의 전압 불균형의 문제가 발생한다. 중성점의 변동으로 인하여 스위치 소자의 소손과 제어기의 오작동 등 시스템의 안정도가 떨어지게 된다. 기존의 중성점 전압을 제어하는 오프셋 전압 인가 방식은 zero point 지점에서 불연속 스위칭 구간이 존재하기 때문에 중성점 제어가 불가능하다. 본 논문에서는 중성점 전압을 제어하기 위하여 DPWM 기법에서 중성점 전압을 제어하는 방식을 제안하였다. DC Link의 두 커패시터 전압 불균형이 발생하면 $60^{\circ}(+30^{\circ})$ DPWM 기법으로 Positive 벡터와 Negative 벡터의 스위칭 인가 시간을 조절하여 두 커패시터의 전압 균형을 이루게 한다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방식에 대한 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.255-256
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• 2015

본 논문에서는 새로이 제안되는 불연속모드 양방향 부스트-포워드 컨버터를 사용하는 셀 밸런싱 방법을 제안한다. 이 컨버터는 다중입력과 다중출력의 양방향 배터리 충방전을 다루고, 다중직렬 배터리의 전압 셀 밸런싱에 초점을 두었다. 여러 입력 배터리의 전압 차가 나지 않을 때는 부스트 컨버터가 작동하고, 레퍼런스가 되는 입력 배터리와 다른 입력 배터리의 전압이 불균형이 생길 때 포워드 컨버터가 작동하여 밸런싱을 맞추는 새로운 불연속모드 부스트-포워드 컨버터 토폴로지를 제안한다. 전압 불균형 에 따른 밸런싱 조건에 대한 식을 증명하였고, 실제로 80W급 하드웨어를 제작하여 제안된 회로를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.215-218
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• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.113-114
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• 2019

클라우드 환경에서는 가상머신의 고성능 연산을 지원하기 위해 Graphic Processing Unit(GPU)를 사용한다. 가상머신들은 공평성을 위해 독립적인 가상머신 스케줄러를 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원의 초과 사용으로 인한 성능 저하가 발생해도 동일한 작업을 수행하는 가상머신들의 성능은 균등하게 측정된다. 하지만 GPU 연산의 경우 다중 작업을 수행할 때 하드웨어 기반 스케줄러를 사용하며 가상머신의 입출력 작업을 위한 하이퍼바이저의 First In First Out(FIFO) 기반 스케줄링 기법으로 인해 가상머신 사이의 공평성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 GPU 메모리를 초과 사용하는 환경에서 가상머신들의 성능을 측정하고 성능 불균형으로 인한 문제를 분석한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.165-166
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• 2016

본 논문에서는 병렬 UPS 모듈용 배터리의 효율 향상을 위해 추가적인 밸런싱 회로의 구성 없이 SOC 밸런싱을 수행하는 제어 기법을 제안한다. 각각의 UPS 모듈은 배터리와 인버터로 구성되어 있으며 출력단이 병렬 구조로 이루어져 있다. 배터리간 SOC 불균형은 전체 시스템의 효율을 저하시키는데, 본 논문에서는 시스템의 효율을 향상시키기 위하여 각각의 인버터의 출력을 제어하여 배터리 SOC간의 불균형을 제어하는 제어 기법을 제안한다. 제안하는 SOC 밸런싱 제어 방법은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.131-132
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• 2016

3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 high-power medium voltage(MV)에서 많이 응용된다. 하지만 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 각 스위치 소자에서 손실이 불균형하게 발생하게 되어 스위치 소자 간 성능이 불균형하게 된다. 따라서 본 논문에서는 단상 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터의 기존 모델 예측 제어의 스위칭 패턴을 분석 및 스위칭 순환방식을 이용한 효율적인 스위칭 상태를 갖는 모델 예측 제어를 제안한다. 이를 통해 PI 제어기 기반의 펄스 폭 변조 방법과 기존 모델 예측 제어 방법의 손실 비교를 통하여 제안하는 모델 예측 제어 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.148-149
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• 2018

카메라 기술의 발달로 나노 단위의 유해물질 영상을 간단한 광학장치를 장착한 휴대폰을 사용해 손쉽게 획득할 수 있게 되었다. 하지만, 유해물질 영상 관찰을 위하여 실제 사용되는 현미경에 비하여는 영상 전역에 원치 않는 잡음이 현저하게 발생한다. 특히 대중적인 저가의 광학계를 사용할 경우, 광량이 불균등하게 조사됨에 따라 얻어진 유해물질 영상에 왜곡이 발생할 수 있는데 이로 인해 기존의 유해물질 농도 검출 알고리즘을 적용하는 경우 좋지 못한 결과를 얻을 수 있다. 따라서 영상 전체에 조사되는 불균형한 조명에 의한 영향을 최소화할 필요가 있으며, 이에 착안하여 본 논문에서는 가우시안 모델에 기반한 조명 정규화 방법을 제안한다. 이는 영상 전역에 발생한 불균형 조명에 대한 영향을 최소화하여 찾고자 하는 유해물질 영역의 경계 특성을 더욱 명확하게 할 수 있는 효과가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.362-365
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 AI를 통해 공정에 들어가는 시간과 비용을 줄이고 품질을 최적화 하려는 시도를 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정 변수 위주의 조합에 대한 데이터만을 우선적으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정환경 차이로 인해 동일 방사조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 AI 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물성 단위 및 허용오차를 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 불균형 정도 및 물성과의 상관성을 고려한 오버샘플링 기법을 물성 예측 모델에 적용한다. 두 기법들을 모델에 적용한 결과 그렇지 않은 모델에 비해 물성 예측 오차와 방사 공정 데이터에 대한 모델의 적합도가 개선됨을 보인다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.137-147
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• 1995

The unbalance response analysis is one of the essential area in the forced vibration analysis of rotor-bearing systems. Local bearing parameters in rotor-bearing systems are the major sources which give rise to a difficulty in unbalance response computation due to the complicated dynamic properties such as rotational speed dependency and anisotropy. In the present paper, an efficient method for unbalance responses is proposed so as to easily take into account bearing parameters in computation. An exact matrix condensation procedure is proposed which enables the present method to compute unbalance responses by dealing with condensed, small matrices. The proposed method causes no errors even though the computation procedure is based on the small matrices condensed from the full matrices. The present method is illustrated through a numerical example and compared with the conventional method.