• 제목/요약/키워드: 상태공간벡터

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주거공간에서 수면 전후의 행동유형 분류 (Classification of Behavioral Patterns Associated with Sleeping in Residential Space)

  • 조승호;김우열;문봉희
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권4호
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    • pp.477-481
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    • 2010
  • 본 연구에서는 무선 센서 네트워크를 기반으로 침대 주변에서 사람의 행동유형을 분류하고자 한다. 침대 주변에서 사람의 다섯가지 행동유형과 세가지 상태들을 정의하고, 이들을 상태기계로 표현하였다. 움직임 감지 및 진동센서들을 통해 행동유형 관련 데이터들을 수집하고 이로 부터 특정벡터를 추출하였다. 행동유형별 특징벡터와 상태기계를 기초로 행동유형 모델을 정립하였고, 정립된 모델의 유효성 검증을 위해 실험을 실시한 후 행동유형 모델을 보정하였다. 이러한 실험결과들은 침대 주변에서 사람들이 행하는 행동유형들이 잘 분류될 수 있음을 보여준다.

간소화된 주성분 벡터를 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 얼굴표정 생성 (The facial expression generation of vector graphic character using the simplified principle component vector)

  • 박태희
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권9호
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    • pp.1547-1553
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    • 2008
  • 본 논문은 간소화된 주성분 벡터를 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 다양한 얼굴 표정 생성 방법을 제안한다. 먼저 Russell의 내적 정서 상태에 기반하여 재정의된 벡터 그래픽 캐릭터들의 9가지 표정에 대해 주성분 분석을 수행한다. 이를 통해 캐릭터의 얼굴 특성과 표정에 주된 영향을 미치는 주성분 벡터를 찾아내고, 간소화된 주성분 벡터로부터 얼굴 표정을 생성한다. 또한 캐릭터의 특성과 표정의 가중치 값을 보간함으로써 자연스러운 중간 캐릭터 및 표정을 생성한다. 이는 얼굴 애니메이션에서 종래의 키프레임 저장 공간을 상당히 줄일 수 있으며, 적은 계산량으로 중간 표정을 생성할 수 있다. 이에 실시간 제어를 요구하는 웹/모바일 서비스, 게임 등에서 캐릭터 생성 시스템의 성능을 상당히 개선할 수 있다.

비정상 상태 탐지 문제를 위한 서포트벡터 학습 (Support Vector Learning for Abnormality Detection Problems)

  • 박주영;임채환
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.266-274
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    • 2003
  • 본 논문은 비정상 상태 탐지 문제를 위한 점증적 서포트 벡터 학습을 다룬다. 비정상상태 탐지를 위한 서포트 벡터 학습 중 가장 잘 알려진 기법 중 하나는 SVDD(support vector data description)인데, 이 기법은 정상적인 데이터의 집합을 모든 가능한 비정상 개체로부터 구분하기 위하여 커널 특징공간(kernel feature space) 위에서 정의되는 볼(ball)을 이용하는 전략을 추구한다. 본 논문의 주된 관심사는 최적해와 점증적으로 주어지는 학습 데이터의 상관관계를 이용하는 방향으로 SVDD 기법을 수정하는 것이다. 본 논문에서는, 기존의 SVDD 기법을 상세히 복습한 후에, 라그랑제 쌍대 문제(Largrange dual problem)에 관한 관찰을 바탕으로 최적 해를 찾기 위한 점증적 풀이 기법을 제시한다. 그리고, 제시된 점증적 방법론의 적용 가능성이 예제를 통하여 보여진다.

간단한 사용자 인터페이스에 의한 벡터 그래픽 캐릭터의 자동 표정 생성 시스템 (Automatic facial expression generation system of vector graphic character by simple user interface)

  • 박태희;김재호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.1155-1163
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    • 2009
  • 본 논문에서는 가우시안 프로세스 모델을 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 Russell의 내적 정서 상태의 차원 모형을 근거로 재정의된 캐릭터의 26가지 표정 데이터로 부터 주요 특징 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 고차원의 특징 벡터에 대해 SGPLVM이라는 가우시안 프로세스 모델을 이용하여 저차원 특징 벡터를 찾고, 확률분포함수(PDF)를 학습한다. 확률분포함수의 모든 파라메타는 학습된 표정 데이터의 우도를 최대화함으로써 추정할 수 있으며, 이는 2차원 공간에서 사용자가 원하는 얼굴 표정을 실시간으로 선택하기 위해 사용된다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 표정 생성 프로그램은 얼굴 표정의 작은 데이터셋에도 잘 동작하며, 사용자는 표정과 정서간의 관련성에 관한 사전지식이 없이도 연속되는 다양한 캐릭터의 표정을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.

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QZSI를 이용한 유도 전동기 구동 시스템에서 인덕터 전류 리플을 최소화하기 위한 변형공간벡터변조방법 (Modified space vector modulation for minimum inductor current ripple in QZSI fed induction motor drive system)

  • 한상협;김흥근;차헌녕;전태원;노의철
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.515-516
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    • 2016
  • QZSI(Quasi Z-Source Inverter)를 이용한 유도전동기 제어 시스템은 암단락 상태를 제어에 이용할 수 있어서 추가 컨버터 없이도 단일 구조로 가변 배터리 전압을 일정하게 승압할 수 있다. 암단락을 이용한 승압은 직류단 전압제어가 보장되어야 하며 전압 제어기 성능이 인버터 출력 전류 제어에 상당한 영향을 미친다. 본 논문은 QZSI에서 직류 전압을 승압시키기 위한 암단락 시간을 효율적으로 제어하여 인덕터 전류 리플을 감소시키는 변형 공간벡터방식을 이용하여 유도 전동기를 제어하고 시뮬레이션과 실험을 통해 이를 검증한다.

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변형 공간벡터변조방식을 적용한 QZSI 유도 전동기 구동 시스템 (Induction Motor Drive System Using QZSI With Modified Space Vector Modulation)

  • 한상협;김흥근;차헌녕;전태원;노의철
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.181-182
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    • 2015
  • QZSI(Quasi Z-Source Inverter)를 이용한 유도전동기 제어시스템은 암단락 상태를 제어에 이용할 수 있어서 추가 컨버터 없이도 단일 구조로 가변 배터리 전압을 일정하게 승압할 수있다. 암단락을 이용한 승압은 직류단 전압제어가 보장되어야 하며 전압 제어기 성능이 인버터 출력 전류 제어에 상당한 영향을 미친다. 본 논문은 QZSI에서 직류 전압을 승압시키기 위한 암단락 시간을 효율적으로 제어하기 위한 변형 공간벡터방식을 이용하여 유도 전동기를 제어하고 시뮬레이션과 실험을 통해 이를 검증한다.

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옵셋 전압을 이용한 3레벨 인버터의 불연속 PWM 방법 구현 (Discontinuous PWM Method for Three-Level Inverters Using Offset Voltage)

  • 조형준;김현식;설승기
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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    • pp.180-182
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    • 2019
  • 본 논문에서는 옵셋 전압을 이용한 3레벨 인버터의 불연속 PWM 방법을 제안한다. 스위칭 상태에 따른 3레벨 인버터의 출력전압을 벡터공간에서 도시하여 전압 변조 지수에 따른 DC 레일 및 중성단 클램핑 가능 영역을 분석한다. 이를 바탕으로, 3상 전압 지령 크기를 입력으로 받아 중성단의 클램핑 가능 여부를 판별하고 원하는 지점으로 클램핑 시켜주는 옵셋 전압 생성부를 제안한다. 제안된 방법은 공간 벡터 전압 변조 방식에 비해 간단하며, 기존 2레벨 인버터의 불연속 PWM 방식을 기반으로 하므로 구현에 용이하다. 시뮬레이션 및 실험으로 이론의 타당성 및 효과를 검증하였다.

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신경망을 이용한 언어장애인용 문장발생장치의 동사예측 (Verb Prediction for Korean Language Disorders in Augmentative Communicator using the Neural Network)

  • 이은실;민흥기;흥승홍
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.32-41
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    • 2000
  • 본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 통사예측을 적용하는 방법을 제안하고 유용성을 확인하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되었으며 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 방법과는 다르게 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 의미심볼을 누르면 의미심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며 입력에 따른 동사예측의 중복성을 막기 위하여 신경망을 이용하여 클래스화한 후 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 $20\%$ 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

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CCA 투영기법을 사용한 모션 데이터의 대화식 얼굴 표정 애니메이션 (Interactive Facial Expression Animation of Motion Data using CCA)

  • 김성호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.85-93
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    • 2005
  • 본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이들 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 CCA 투영기법을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다 얼굴 애니메이션은 사용자 인터베이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.

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확장칼만필터 이론을 응용한 속도센서없는 유도전동기의 벡터제어 (Vector Control of sensorless induction motor using Extended Kalman Filter theory)

  • 오원석;임남혁;홍찬희
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제9권6호
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    • pp.41-48
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    • 1995
  • 본 연구에서는 Extended Kalman Filter(EKF)를 이용한 속도센서없는 우도전동기의 벡터제어의 구현을 제안하였다. 또한 회전자 저항의 변동을 보상 할 수 있도록 회전자 저항도 추정한다. 이산화된 유도전동기의 모델을 통해 유도 전동기의 속도와 회전자 저항을 포함한 상태 변수를 정의하고 벡터 제어에 필요한 자속각을 추정하여 노이즈 환경에 놓인 시스템의 동작 특성을 안정되게 하였다. EKF알고리즘의 연산을 위하여 DSP를 이용하고, 전류제어 장치로 공간 전압벡터 변조 방식의 적용이 용이한 마이크로 콘트롤러를 체용하고, 인버터는 IPM(Intelligent Power Module)으로 실험 장치를 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 속도 추정 특성과 회전자 저항 특성을 살펴본 결과, 본 논문의 EFK 알고리즘이 속도 센서없는 유도전동기 벡터제어에 적합함을 입증할 수 있었다.

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