• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.506-507
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• 2013

본 논문은 단상 전원 시스템에서 입력전원의 위상각 추정에 2차 일반화 적분기(Second-Order Generalized Integrator - SOGI)를 기반으로 하는 적응 필터구조를 적용한다. SOGI 출력은 전원 위상각과 관련되고, 올바른 출력을 위해서는 중심 주파수 ${\omega}^{\prime}$이 전원 주파수를 빠르게 추정할 수 있도록 FLL(Frequency Locked Loop)제어가 필요하다. SOGI-FLL의 기존의 방법과는 다르게 비선형 특성이 강한 주파수 동기화 동특성 모델에 퍼지제어를 적용함으로써 복잡한 선형화 과정이 필요하지 않으며, 실시간 이득 조절로 빠르게 전원 주파수 추정을 할 수 있는데 이는 최종적으로 빠른 전원 위상각 추정을 의미한다. 제안된 방법에 대해서 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검증한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.50-56
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• 1999

본 연구에서는 시간영역에서 전력이 해석되어지므로 이해하기 쉽고, 비교적 계측하기 용이한 상관함수에 의한 순시전력이론에 대해서 고찰하였다. 상관함수에 의한 순시전력이론은 시간영역에서 전압과 전류의 자기상관함수와 상호상관함수에 의해서 전력과의 전압과 상관성에 따라 상관전력과 비상관 전력으로 분해된다. 분해된 두 가지 전력성분으로부터 비선형 부항의 특성에 따라 전력과 전류를 유효성분, 기본파 무효성분 그리고 고조파성분 등 3성분으로 분해한다. 능동전력필터는 그 보상특성상 전력과 전류의 3성분만을 다루며, 실시간 제어를 위해 그외의 여러 복잡한 그리고 구현의 어려움이 있는 전력모델은 경제적이지 못하다. 상관함수적인 순시전력이론에 의해 분석된 전력성분들의 타당성을 입증하기 위해서 전압형 DSP능동전력필터를 제작하였다. 싸이리스터 제어 유도전동기 구동시스템의 전력을 제안된 순시전력이론에 의해 3성분으로 분해한 후, 이들 성분중에서 보상기준전류로 고조파성분과 기본파 무효성분을 각각 제어하여 그 보상결과로부터 타당성을 입증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권4호
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• pp.495-502
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• 1999

본 연구에서는 내이의 손상에 의한 감각성 난청환자들의 청력회복을 위한 청각보철장치내의 가장 중요한 부분인 어음발췌기의 음성신호처리 알고리즘 및 하드웨어를 개발하였다. 증폭, 저역통과 필터, AGC의 역할을 수행하는 외이 및 중이는 아날로그 시스템으로 모델링하였고, 시간 지연된 다중 필터 및 변환기의 역할을 수행하는 내이는 실시간 처리가 가능한 고속 DSP 회로로 구현되었다. 특히 내이의 기저막특성은 비선형 자중 필터뱅크로 모델링한후, 피치와 동기화된 다중 스펙트럼을 출력할 수 있는 (pitch-synchronous multi-spectra : PSMS) 전략을 이용함으로서 청각계의 tonotopy와 periodicity를 만족시킬 수 있었다. 또한 주요, 음성신호처리의 대부분이 S/W로 수행되므로 다양한 실험을 위한 시스템 수정이 용이하며, C 언어로 프로그램이 개발되었기 때문에 다른 프로세스를 사용하는 H/W에도 쉽게 이식될 수 있다는 장점을 가진다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.233-242
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• 2023

본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권4호
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• pp.399-405
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• 2010

강력한 파지와 정밀 조작이 가능한 인간형 로봇 손에 대한 연구는 인간의 손동작을 파악하여 메커니즘을 분석하고, 로봇 손에 적절하게 응용하여야 한다. 본 논문에서는 최소의 자유도를 적용한 실용적인 인간형 로봇 손의 파지 동작을 모사하고자, 고속카메라를 사용하여 인간의 손동작에 대한 움직임을 추출하고, 이를 분석하였다. 이러한 촬영 데이터를 필터링하여 실험 데이터를 얻었으며, 이를 활용한 수학적 모델을 구하였다. 또한, 말절골(DIP)은 중절골(PIP) 및 기절골(MCP)의 움직임과 비선형 관계 모델을 고찰하여, 신경회로망 및 커널 회귀 모델을 사용한 인간형 로봇 손의 파지 모델을 얻었다. 신경회로망과 커널 회귀를 이용한 과정을 비교함으로써, 커널 회귀 알고리즘을 통한 모델링이 실험 데이터와의 근접성이 우수한 유효 모델임을 입증하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.82-89
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• 2012

본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.288-295
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• 2011

본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2019

본 논문에서는 기타 타브 악보에서 추출한 프렛 번호를 대상으로 학습 알고리즘의 분류 성능을 비교한다. 타브 악보로부터 세그먼트를 통해 추출된 타브 숫자 데이터는 타브 선과 악보 기호가 포함하기 때문에 레이블링 기법과 비선형 필터를 이용하여 프렛 숫자를 추출한다. 추가적인 데이터 확보를 위해 전처리가 수행된 데이터에 대해 4 방향으로 이동 연산을 수행한다. 선택된 학습 모델은 베이지안 분류기, 지지벡터기기, 프로토타입 기반 학습, 다층 신경망 그리고 합성곱 신경망 모델 등이다. 실험 결과 베이지안 분류기는 85.0% 평균 정확도를 보였고 나머지 분류기는 99.0% 이상의 평균 정확도를 보였다. 일반화 성능과 전처리 단계를 고려 시 합성곱 신경망이 다른 학습 모델들보다 우수하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권2호
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• pp.68-78
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• 2000

본 논문에서는 GPS에 의해 측정된 차량의 주행 궤적을 지도상의 도로와 매칭시키기 위한 새로운 지도매칭 알고리즘을 제안한다 이는 차량항법장치에서 중요한 기능인 차량의 위치 정밀도를 간접적으로 향상시켜 준다 제안한 알고리즘은 주행중인 차량을 Singer 모델의 상태방정식으로써 모델링한 후 칼만 필터를 적용하여 차량의 위치를 정확히 도로 위로 위치시킴과 동시에 위치정확도를 개선시켜 준다 그리고 교차로에서는 실제 주행경로를 정확히 판단하기 어렵기 때문에 칼만 필터링에 의해 추정된 위치값을 선형회귀(linear regression) 시킴으로써 차량의 진행 방향각을 결정한 다음 각 도로의 방향각과 비교하여 치량의 주행경로를 판단하도록 한다

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.