전류 동기 검출법은 3상이 불평형된 전원 시스템하에서도 전원전류를 평형된 정현파로 보상해 줄뿐 만 아니라 순시전력이론에 비해서 단상에도 적용 가능한 이론이다. 그러나 종전의 전류 동기 검출법은 능동전력필터가 고조파 성분과 기본파 무효성분을 독립 제어하는 하이브리드형 능동전력필터 시스템에는 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 불평형 전원 시스템하에서도 비선형 부하전류를 유효성분 기본파 무효성분 그리고 왜형성분으로 분해하여 제어 가능한 확장된 전류 동기 검출법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법의 타당성을 입증하기 위해, 불평형 교류 전원하에서 평균전력이론 동기 전류 검출법 그리고 제안된 방법을 실험에 의하여 비교 검토하였다.
영상은 일반적으로 임펄스 또는 AWGN에 의해 훼손되는 경우가 많으며, 두 가지 잡음이 동시에 첨가될 경우도 있다. 영상에 첨가되는 잡음을 제거함에 있어서 기존의 메디안 필터는 임펄스 잡음제거에 효과적이고 평균필터는 AWGN 제거에 효과적이다. 그러나 기존의 방법은 복합잡음이 첨가될 경우 잡음제거특성이 미흡하며, 이에 따라 본 논문에서는 복합 잡음제거를 위한 비선형 필터 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.
본 연구에서는 비선형 지속 모음 모델링을 위한 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 소개하고 분석하였다. 비주기적인 파형 특성을 갖는 양성 후두 질환자 43명의 지속 모음을 대상으로 한 실험에서 제안된 비선형 합성기는 거의 완벽하게 혼란한 지속 모음을 생성하고 선형 예측 코딩은 할 수 없는 주파수 변동과 같은 자연스러운 음의 특성 또한 보존할 수 있었다. 하지만 일부 모음의 합성 결과 실제 원음과 다른 차이점을 보였다. 이러한 결과들은 단일 밴드 모델이 음의 고주파 성분을 조정, 분해 못하기 때문에 발생한 것이라 가정된다. 그러므로 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한 멀티 밴드 모델을 단일 밴드 모델과 대치하여 실험을 수행한 결과 향상된 안정성을 보였다. 결과적으로 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법은 성공적으로 원음에 가까운 합성음을 생성할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 시각 동기 위상 측정 정보를 이용하여 전력계통에 나타나는 여러 가지 동요 현상을 검출하기 위한 기초 연구로써, 시계열 데이터 분석 분야로 분류된다. 제시한 방법은 비선형 동특성에 해석 기반으로 접근하여 전력계통에 나타날 수 있는 여러 동요 현상을 범용적으로 검출해 낼 수 있다. 비선형 동요 현상의 신호적 패턴을 수학적으로 기본 순시치 파형으로부터 피크치 샘플링을 통해 전개하여 계통 요소간 간섭으로 인한 원하지 않는 진동 모드를 검출하고자 한다. 계통의 변화로 진동 모드가 나타날 때, 2차원 평면에 실효치로 환산한 시계열 전압 데이터와 선형화된 플로퀘트 상수(Floquet multiplier)를 맵핑하여 도시하고, 정상상태 지점으로부터 거리를 계산하여 최대 리아프노프 지수 계산을 통해 계통이 불안정하게 되는 시간을 시계열 데이터 분석으로 추정하는 것이 본 방법의 핵심이다. 이러한 접근으로 제시한 비선형 동요 검출 알고리즘을 적용하여 디지털 필터 적용 또는 주파수 영역 해석과 같은 오프라인 Study와 달리 온라인으로 신속하게 계통의 현재 상태를 알 수 있게 된다.
15개의 광섬유 격자를 이용하여 전력설비의 온도변화를 상시 감시하는 분배형 광섬유 온도센서 시스템을 제작하였다. MEMS 파장가변 필터를 사용하는 복조시스템의 비선형 동작특성에 의한 측정오차를 보상하기 위하여 Fabry-Perot ITU 필터의 투과파장을 기준으로 하는 다항식 피팅 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 보상알고리즘이 구동주파수와 무관하게 센서시스템의 정밀도를 유지하는 것을 확인하였으며 기준 온도계로 사용한 써모커플과의 선형화 오차는 약 0.18[%]로 측정되었다.
본 논문에서는 화력발전소 보일러-터빈 제어시스템의 고장검출 시스템을 설계한다. 이를 위하여 보일러-터빈의 비선형 동특성을 측정 가능한 시변 파라메터를 갖는 T-S 퍼지시스템으로 나타내고 관측기 기반의 고장검출 필터를 사용하여 오차발생기를 설계한다. 고장발생 측정기를 식별하기 위하여 고장검출 필터 출구에 근사적인 역시스템을 연결하였다. 제시한 방법의 효용성을 컴퓨터 모의실험을 통하여 입증한다.
본 논문에서는 배경잡음이 섞여 있는 QRS 파의 증대를 위해 신경망에 근거한 적응라인증대기(ALE) 적용을 다루고 있다. Elman과 Jordan RNN 구조의 합성형태를 갖는 수정된 완전연결 리커런트 신경망이 ALE의 비션형 적응필터로 사용되고 있다. 신경망 노드사이의 연결계수와 이득, 기울기, 지연과 같은 노드 활성함수의 변수들이 기울기 강하 알고리즘을 사용하여 학습이 반복될 때마다 갱신된다. 수정된 신경망은 먼저 미지의 선형과 비선형 시스템 identification을 수행함으로써 평가하였다. 그리고 미약한 QRS를 증대시키기 위해서 적당한 크기의 잡음과 매우 심한 잡음이 포함된 실제의 ECG 신호를 비선형 신경망 적응필처를 사용하는 ALE에 입력하였다. 수정된 신경망은 시스템 identification에 사용하기가 적합함을 확인하였으며, 시뮬레이션 결과에 의하면 신경망 ALE는 잡음 ECG 신호로부터 QRS 파를 증대를 잘 수행하였다.
본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 양방향 필터와 (bilateral filter) 선형 사상 함수를 (linear mapping function) 이용한 역 톤매핑 (inverse tone mapping, iTMO) 알고리즘을 제안한다. 상용 HDR (high dynamic range) 디스플레이가 (display device) 보급됨에 따라 이미 존재하는 수 많은 LDR (low dynamic range) 영상을 활용하여 HDR 디스플레이에서 시청할 수 있도록 동적 범위를 (dynamic range) 확장하는 (expand) 역 톤 매핑 방법이 개발 되어야 한다. 여러 논문을 통해 다양한 역 톤 매핑 방법이 제안되어 왔는데, 대부분의 방법이 HDR 디스플레이의 동적 범위에 맞춰 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것에 그쳤다. 확장하는 방법은 다양하지만, 동적 범위의 한계로 인해 LDR 영상에서 사라진 세부 사항을 (detail) 복원하는 것에는 전혀 효과적이지 않았다. 이에 본 논문에서는 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것뿐만 아니라 LDR 영상에서 표현되지 못한 디테일을 복원하는 방법을 제안한다. 이를 위해 입력 영상에 양방향 필터를 적용하여 영상을 기본 계층과 (base layer) 세부 계층으로 (detail layer) 분해한 후 기본 계층에 대해서는 동적 범위에 맞게 확장하고, 세부 계층에 대해서는 디테일을 복원하기 위해 선형 사상 함수를 적용하였다. 실험을 통해서 다른 iTMO 방법에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 필드 기반 영상 워핑을 위한 Pseudomedian 필터 기반 영상 보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석$\cdot$평가함에 그 목적이 있다. 대표적인 영상 워핑 기술 중 하나인 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 기반 영상 워핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있었다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 영상을 대상으로 주간적인 화질 측면에서 그 성능을 분석$\cdot$평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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