• 한국항공우주학회지
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• 제42권11호
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• pp.937-946
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• 2014

본 논문에서는 단일 틸트윙 무인기의 시스템 식별기법과 결과를 제시하였다. 주파수 영역의 시스템 식별 기법인 Modified Equation Error Method(MEEM)와 시간 영역의 시스템 식별 기법인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 사용하였다. 시스템 식별 기법의 검증을 위해 단일 틸트윙 방식 무인기인 CNUX-3의 모델을 통해 획득한 수직모드의 선형 시뮬레이션 결과에 센서 특성을 반영한 노이즈를 합성하여 가상의 비행데이터를 생성했다. 설계 변수의 변화에 따른 MEEM의 시스템 식별 성능 변화를 분석하였다. 또한 고정밀 푸리에 변환(High accuracy Fourier Transform)을 MEEM에 적용하여 정확도를 향상시켰다. MEEM과 EKF의 시스템 식별 결과를 비교하고, 최상의 성능지수를 갖는 설계 변수값과 초기값을 최적화를 통해 결정하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.79-88
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• 1999

본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권3호
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• pp.262-272
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• 2023

A polymer-based mechanical low-pass filter(m-LPF) for high-g accelerometers makes it possible to remove high-frequency transient noises from acceleration signals, thus ensuring repeatable and reliable measurement on high-g acceleration. We establish a prediction model for performance of m-LPF by combining a fundamental vibration model with the fractional derivative standard linear solid(FD SLS) model describing the storage modulus and loss modulus of polymers. Here, the FD SLS model is modified to consider the effect of m-LPF shape factor (i.e., thickness) on storage modulus and loss modulus. The prediction accuracy is verified by comparing the displacement transmissibility(or cut-off frequency) estimated using our model with that measured from 3 kinds of polymers(polysulfide rubber(PSR), silicone rubber(SR), and polydimethylsiloxane(PDMS)). Our findings will contribute a significant growth of m-LPF for high-g accelerometers.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 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 고요한 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 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 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. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.102-107
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• 2006

본 논문에서는 가야금의 안족과 몸통의 임펄스 응답을 이용하여 가야금의 사운드를 합성하였다. 디지털 도파관을 이용한 물리적 모델링에서 가야금의 소리를 제어하는 부분은 현과 몸통, 안족의 세 가지 시스템으로 구성되며, 이 시스템은 직렬 선형적으로 결합된다. 가야금 현의 모델은 지연라인만으로 구현되었고, 몸통과 안족은 각각의 임펄스 응답으로부터 추정하였다. 몸통의 임펄스 응답으로부터 3 개의 공명 주파수를 찾아 이를 공명기로 구현하여 몸통으로 대체하고, 안족은 기본 주파수 대역에 대하여 고역통과필터 특성을 갖는 시스템으로 구현하였다. 합성된 가야금 사운드의 오차(RMSE)는 주로 0.01-0.03 의 아주 작은 값의 분포를 보였다.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2000년도 추계학술발표대회 및 bio-venture fair
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• pp.233-236
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• 2000

Bacillus thuringiensis (bt)는 생물학적 살충제 시장에서 가장 널리 사용되는 미생물 살충제이다. Bt의 고농도로 세포배양을 하면 생물반응기에서 원하는 생산물의 농도를 이룰 수 있을 뿐만 아니라 생산물의 생성속도도 이룰 수 있다. 이런 목적 하에서 우리는 세라믹 막 모듈을 반응기 내부에 장착한 새로운 형태의 생물반응기를 개발하였다. 이 새로운 형태의 생물반응기에서 포도당 제한 상태하의 운전을 통해서 bt의 세포와 포자 수율을 현저하게 증가시킬 수 있었다. 최대로 $1.2\;{\times}\;10^{10}\;CFU/ml$의 포자 수율을 달성할 수 있었다. 세라믹 막 모듈 생물반응기에서 포도당 제한 상태 하에서 bt의 성장특성을 연구하였다. 포도당 제한 상태에서는 세포의 성장은 선형 (linear) 성장특성을 보였는데 이것은 간단한 비구조적 수학적 모델의 결과와 잘 일치하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-18
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• 2003

본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.147-152
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• 1995

실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제4권4호
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• pp.201-207
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• 1992

Yeo(1987)에 의하여 유도된 평균된 비선형괴의 표현식을 이론 및 실험적 분석을 통하여 난류구조의 특성을 밝혔다. 일반 평균정의식으로부터 가우스형 필터함수를 사용하여 얻어진 이 식에 의하면 종래와 같이 비선형항을 4개의 항으로 분리하여 각각을 해석할 필요가 없으며 기존 난류모형이 갖는 Closure문제로 인한 한계성도 극복할 수 있는 가능공을 보여주고 있다. 새로이 유도된 표현식으로부터 종래 개염적으로만 인식되어 왔던 vortex stretching현상을 이논적으로 도출할 수 있었으며 실제 난류자료의 분석결업 이들의 영향이 지배적임을 입증하였다. 따라서 vortex stretching의 영향을 무시한 난류모형은 그 타당성을 상설하게 된다. 또한 LES모형에 적용시킨 결과 일반적 형태의 에너지 표현식을 얻을 수 있었으며 기존의 Smagorinsky모형, 회전모형및 SGS에너지 모형은 완전히 별개의 것이 아니라 난류에너지 중 변형 및 회전에 의한 영향의 고려 가부에 따라 구분되어짐을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.176-187
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• 1996

본고는 로보트 팔의 선단에 부착된 카메라에 의하여 촬영된 일련의 스테레오 영상을 이용하여 운동물체의 3차원 자세 (위치와 방향)를 정확히 추정하는 방법을 다룬다. 본고는 이미 발표된 바 있는 연구결과를 확장한 것으로서[1], 2차원 영상의 측정잡음 뿐만아니라[1], 또한 로보트 팔의 죠인트 각도의 랜덤잡음이 함께 존재할 경우 world 좌표계 (또는 로보트 기지좌표계)를 기준으로 한 운동물체의 3차원 자세의 추정에 중점을 둔다. 이를 위하여, 다음 사항에 근거하여 선형 Kalman 필터를 유도한다. (1) 2차원 영상의 측정잡음이 3차원 공간으로 전파되는 것을 분석함으로써, 이에 기인한 물체좌표계의 방향오차를 카메라 좌표계를 기준으로 하여 모델링한다; (2) 죠인트 각도 오차에 의한 로보트 선단좌표계의 방향오차를 (1)의 결과와 결합하여 extended Jacobian matrix를 유도한다; 그리고 (3) 본질적으로 비선형인 물체의 회전운동을 quaternion을 도입함으로써 선형화 한다. 운동 파라메터는 추정된 quaternion으로부터 반복 최소자승 방법을 이용하여 계산된다. 모의실험 결과, 추정오차가 상당히 감소되고, 실제의 운동 파라메터가 참 값으로 정확히 수렴함을 알 수 있다.