본 논문에서는 코로나 방전 처리를 위해서 PDM에 의한 전압원 직렬공진인버터의 제어와 동작을 위한 알고리듬을 제안한다. PDM 인버터는 동작주파수와 일정 DC 전압 상태에서 평균 출력 전력을 제어하기 위해서 AC 출력단자에 구형파 AC 전압과 영전압 상태를 생성한다. 또한 스위칭 손실의 최소화를 위해서 영전류 스위칭과 영전압 스위칭을 모든 동작 상태에서 이루어짐을 보인다. 또한 강한 비선형적인 특성을 가진 코로나 방전 부하에 대하여 $5%{\sim}100%$의 폭 넓은 방전 전력을 제어함을 보인다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.3
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pp.747-753
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1997
Function approximation from a set of input-output parirs has numerous applications in scientiffc and engineer-ing areas.Multiayer feedforward neural networks have been proposed as a good approximator of noninear function.The back propagation (BP) algorithm allows muktiayer feedforward neural networks oro learn input-output mappongs from training samples.However, the mapping acquired through the BP algorithm nay be cor-rupt when errorneous trauning data are employed.In this paper we propose a robust BP learning algorithm that is resistant to the errormeous data and is capable of rejecting gross errors during the approximation process.
TS 퍼지 모델은, 복잡한 비선형 시스템을 효과적으로 표현할 수 있는 주요한 근사 모델 중 하나이다. TS 퍼지 모델링을 위한 기존의 학습 방법론들은 대부분 전역적 근사 오차를 최소화하는 것을 목적으로 하는데, 이러한 경우에는 결과로서 얻어지는 75 퍼지 모델의 국소모델들이 근사 대상 시스템의 국소적 특성을 제대로 표현 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 새로운 학습 알고리즘을 제시함으로써 전역 지역적 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 TS 퍼지 모델을 구하고자 한다 모델을 구하는데 있어서는 LMI를 이용한 풀이를 이용한다. 그리고 간단한 예제를 통하여 그 성능을 입증한다.
In this study, the effectiveness of existing streamflow data collection networks in the Han and the Nakdong River Basin is evaluated for various gaging plans of 5, 10, 15 and 20years planning horizons by the nonlinear integer programming method, and also a technique for adjustment and planning of the existing network is provided for the purpose of increasing the efficiency of the network in terms of ecomony. The objective function is minimization of the average sampling mean square error of regional regression model with regression parameters estimated by generalized least squares method.
각종 신호의 디지털 전송에서 Modulation기법에 의해 발생되는 PAPR(Peak to Average Power Ratio)은 전송 신호의 선형성을 보장하기 위하여 고출력 증폭기의 Back-off를 요구하게 된다. 이러한 고출력 증폭기의 Back-off요구로 인하여 원하는 출력에 비해 높은 전력소모량이 필요하여 대출력을 요구하는 장비의 소형화는 크게 제한을 받게 된다. 본 논문에서는 PAR을 감소하기 위한 CFR(Crest Factor Reduction)기법을 위성 DMB용 Gap Filler에 적용하여 장비 크기를 소형화한 사례에 대해 소개한다. 전송신호의 품질에 대한 영향을 최소화 하면서 PAR을 감소하기 위한 방안을 위해 도입된 Simulation 결과와 CFR기법을 적용한 장비에 대한 성능시험 결과 및 필드 테스트 결과에 대해 소개한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.789-792
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2011
자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템, 교통 정보 수집 시스템 등 다양한 비젼 시스템에 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 최근에는 운전자의 편의를 위하여 광각 카메라의 비선형적인 방사 왜곡을 해결하는 왜곡 보정 작업 등의 영상처리 시스템이 많이 발전하여 운전자의 사각지대를 효율적으로 최소화하고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 보정하는데에 별도의 H/W인 DSP(Digital Signal Processes) 또는 SOC(System On Chp) 형태의 전용 H/W를 추가하여 임베디드 시스템의 성능을 보완하고 있다. 하지만 위와 같은 별도의 H/W를 추가하여 임베디드 시스템의 성능을 보완할 경우 시스템이 복잡해지고 가격이 비싸진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 왜곡 보정 알고리즘과 호모그래피(Homography) 알고리즘의 연산량을 감소시켜 임베디드 시스템 환경에서 추가의 H/W 비용없이 왜곡 보정을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 제안한 알고리즘을 구현하여 실제 시스템에 적용한 결과를 제시하여 구현 타당성을 검증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.809-812
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2002
가상 현실이나 게임 제작 분야에서는 체감에 의한 실재감을 실시간으로 처리하는 것이 요구되고 있다. 체감 효과를 표현하기 위한 일반직인 형태는 PhanTom에서 사용 가능한 햅틱 라이브러리를 사용하지만, 처리 속도의 문제 때문에 대화형 시스템(interactive system)에는 그 사용의 한계를 가진다. 본 논문에서는 햅틱 렌더링의 근본적인 문제인 실시간 렌더링 문제를 극복하기 위한 비선형 보간에 의한 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하이브리드 접근 방식으로, 캐릭터에 작용하는 동역학적 움직임을 햅틱 효과 생성을 위하여 기하학적으로 재구성함으로써 체감효과 생성에 필요한 시간을 최소화 할 수 있다. 본 논문의 결과로는 캐릭터의 빈번한 제어에서 발생되는 체감 효과를 빠르게 생성할 수 있음을 보이며, 안정적이면서 그럴 듯한 효과를 생성할 수 있음을 보인다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.3B
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pp.302-314
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2001
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
In this paper, we propose the non-contact gesture recognition algorithm using 4- channel electrometer sensor array. ELF(Extremely Low Frequency) EMI and PLN are minimized because ambient electromagnetic noise around sensors has a significant impact on entire data in indoor environments. In this study, we transform AC-type data into DC-type data by applying a 10Hz LPF as well as a maximum buffer value extracting algorithm considering H/W sampling rate. In addition, we minimize the noise with the Kalman filter and extract 2-dimensional movement information by taking difference value between two cross-diagonal deployed sensors. We implemented the DTW gesture recognition algorithm using extracted data and the time delayed information of peak values. Our experiment results show that average correct classification rate is over 95% on five-gesture scenario.
Kanghee Lee;Jae-Keun Yoo;In-Ho Bae;Seongchong Park;Dong-Hoon Lee
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.35
no.2
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pp.61-70
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2024
We demonstrate a laser power meter calibration system based on 12-diode laser sources coupled to single-mode fibres in a wavelength range from 400 to 1,600 nm. In our system, three laser power controllers ensure that the output power uncertainty of all laser sources is less than 0.1% (k=2). In addition, all laser beams are adjusted to have similar beam sizes of approximately 2 mm (1/e2-width) at the measurement position to minimise unmeasured laser power on a detector. As a reference detector, we use an integrating sphere combined with silicon and indium gallium arsenide photodiodes to minimise the non-uniformity and non-linearity of responsivity. The minimum uncertainty of the calibration system is estimated to be 1.1% (k=2) for most laser wavelengths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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