• 제목/요약/키워드: 선형계수확장

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선형계수확장 기반의 새로운 웨이블릿 워터마킹 (A New Wavelet Watermarking Based on Linear Bit Expansion)

  • 박영일;김석태
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.167-170
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    • 2006
  • 본 논문에서는 선형계수확장 기반의 웨이블릿 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크의 안정성을 위하여 먼저 워터마크에 대하여 Amold 변환을 진행한다. 다음 워터마크와 원 영상에 웨이블릿 변환을 진행한다. 워터마크의 크기를 원 영상의 1/4 정도로 선택하였기 때문에 선형계수확장을 적용하여 워터마크를 원 영상 크기만큼 확대한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 웨이블릿 변환된 영상의 저주파대에 일정한 강도로 워터마크를 삽입한다. 워터마크의 추출 시에 기존 방법과 달리 F 노름(norm) 함수를 적용하여 추출된 워터마크와 원 워터마크의 유사도를 비교한다.

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선형계수확장 기반의 새로운 웨이블릿 워터마킹 (A New Wavelet Watermarking Based on Linear Bit Expansion)

  • 박영일;김석태
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권1C호
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    • pp.16-22
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    • 2007
  • 본 논문에서는 선형계수확장 기반의 웨이블릿 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크의 안정성을 위해 먼저 워터마크에 대해 Arnold 변환을 한 후, 선형계수확장을 적용하여 확대된 워터마크를 웨이블릿 변환 된 영상의 저주파대에 일정한 강도로 삽입하였으며 추출 시에는 기존 방법과 달리 F-노름(norm) 함수를 적용하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법은 충실도와 강인성 측면에서 우수한 특성을 가짐을 확인하였다.

확장 칼만 필터를 이용한 직류 모터 모델의 실용적인 계수 동정 기법 (Practical Parameter Identification Method for DC Motor Model using the Extended Kalman Filter)

  • 김민정;이혜진;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.884-886
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    • 2005
  • 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력 전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE (Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.

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확장 칼만 필터를 이용한 직류 모터 모델의 실용적인 계수 동정 기법 (Practical Parameter Identification Method for DC Motor Model using the Extended Kalman Filter)

  • 김민정;이혜진;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.3096-3098
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    • 2005
  • 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 동해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력 전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE (Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.

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확장 칼만 필터를 이용한 직류 모터 모델의 실용적인 계수 동정 기법 (Practical Parameter Identification Method for DC Motor Model using the Extend Kalman Filter)

  • 김민정;이혜진;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.2444-2446
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    • 2005
  • 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE (Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.

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확장 칼만 필터를 이용한 직류 모터 모델의 실용적인 계수 동정 기법 (Practical Parameter Identification Method for DC Motor Model using the Extended Kalman Filter)

  • 김민정;이혜진;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.1802-1804
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    • 2005
  • 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력 전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE(Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.

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광대역 LSP 계수의 패턴 추론을 위한 연판정 기반 개선된 조합 매핑 설계 (Designing on improved combined mapping based on soft-decision for wideband LSP coefficients pattern estimation)

  • 전종근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.805-807
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    • 2018
  • 본 논문은 인공 대역 확장에서 스펙트럼 포락선 확장 시 발생하는 스펙트럼 왜곡을 줄이는 개선된 조합 매핑(Improved combined mapping) 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화를 기반으로 하는 코드북 매핑(Codebook mapping)과 스펙트럼 포락선(Spectrum Envelope)의 선형 의존도를 이용한 선형 매핑(Linear mapping)을 사용하여 각각 확장된 광대역 LSP(Line Spectrum Pair)를 추론하고, 연판정(Soft-decision)을 통해 최적화된 LSP를 추론한다. 제안된 알고리즘으로 합성된 음성신호의 스펙트럼 왜곡(Spectrum Distortion)이 기존 조합매핑으로 얻은 음성 신호의 스펙트럼 왜곡보다 더 적은 왜곡을 갖는 결과를 나타내었다.

신경회로망을 이용한 유도전동기의 속도 센서리스 방식에 대한 비교 (Comparison of Different Schemes for Speed Sensorless Control of Induction Motor Drives by Neural Network)

  • 국윤상;김윤호;최원범
    • 전력전자학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.131-139
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    • 2000
  • 일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

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VUS와 HUM 최적화를 이용한 선형함수의 모수추정 (Parameter estimation of linear function using VUS and HUM maximization)

  • 홍종선;원치환;정동길
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권6호
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    • pp.1305-1315
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    • 2015
  • ROC 곡선을 구성하는 한 개의 스코어 변수로 이루어진 분류모형을 확장하여 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하기 위한 방법으로 AUC를 최대화하는 방법을 사용한다. 이런 AUC 접근방법으로 구한 스코어의 계수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 다항범주로 분류되어 현실적인 판별 및 예측 상황을 고려하여 AUC 접근방법을 확장한 VUS와 HUM 접근방법을 제안한다. 연결함수로는 로짓, complementary log-log와 로짓을 변형한 함수의 세 종류와 그리고 다양한 분류점의 분포인 경우에 대하여도 모의실험을 실시하였다. 본 논문에서는 다항범주 판별결과에 대하여 VUS와 HUM 접근방법도 AUC 접근방법과 유사하게 다양한 연결함수에 대하여 로지스틱모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.

수중벽면 주행로봇에 대한 강인한 비선형 예측제어기 설계 (Robust Nonlinear Predictive Control of Underwater Wall-Climbing Robot)

  • Ghee Yong Park;Ji Sup Yoon;Young Soo Park
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제4권6호
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    • pp.772-779
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    • 1998
  • 본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.

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