• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.3 no.4
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• pp.346-352
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• 1998

본 논문에서는 새로운 신경 회로망 유도 전동기 속도 추정 방법을 제안하고, 추정된 속도를 이용하여 속도 센서리스 벡터 제어를 구현한다. 제안된 신경 회로망 속도 추정 방법은 정상 상태뿐 아니라 과도 상태에서도 정확한 속도를 추정한다. 또한 off-line에 의해 사전 학습을 필요로 하지 않고, 유도 전동기의 구동과 동시에 on-line 학습을 통하여 속도를 실시간으로 추정함으로써 구현이 용이하다. 디지털 시뮬레이션과 2.2kW 유도 전동기 시스템을 이용한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성과 성능을 입증한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.195-212
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• 1998

본 연구는 새로운 설계일관성 검토기법의 정립을 위하여 수행되었으며, 이를 위해 속도추정 모형을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 차량의 주행속도에 가장 큰 영향을 미치는 주 요소를 고려한 장점을 지니고 있다. 즉 평면곡선에서는 운전자의 시각적 판단을 기초로 등판차량의 주행속도를 추정하였다. 또한 이러한 속도추정이 승용차뿐만 아니라 트럭의 경우로 나누어 이루어짐으로써, 차종별 고려가 가능하도록 하였다. 다음은 본 연구를 통해 이루어진 결과이다. 평면곡선에서는 승용차와 트럭의 속도가 같게 추정되었으며, 시거를 통해 산정된 추정속도는 곡선반경과 밀접한 관계를 갖는다. 종단선형에서 승용차의 속도는 구배의 영향을 받지 않으나, 트럭은 구배의 영향으로 속도가 감소한다. 이 때 트럭에 작용되는 가속도는 모두 세 종류로써, 첫째, crawl speed에 도달할 때까지 작용한 가속도$(a_1)$와 둘째, crawl speed 이후 작용한 가속도$(a_2)$ 그리고 셋째, 하향구배 주행시 작용된 가속도$(a_3)$로 구분된다. Watanatade가 제시한 것과 같이 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교 함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 합성선형의 속도를 추정하는 것은 합성선형이 차량의 주행속도에 미치는 영향을 간과한 것으로 판단할 수 있다. 그러나 본 모형에서는 합성선형의 영향을 고려하여 승용차와 트럭의 주행속도를 추정함으로써, 보다 현실적으로 주행속도를 추정하였다. 본 연구의 결과는 도로의 설계일관성을 검토하는데 매우 유용한 도구가 될 것이며 향후 운전자의 희망속도 결정, 감속율의 산정, 교통류의 고려, 도로설계의 전산화 자료와 연결 등을 통해 보다 실용적인 결과를 산출할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.04a
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• pp.315-318
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• 2007

본 논문에서는 이동로봇 바닥에 설치된 여유 개수의 광 마우스를 이용하여 주행 중인 이동로봇의 속도를 효율적으로 추정하는 방안에 대해 기술한다. 먼저, 이동로봇의 속도 벡터와 광 마우스의 속도 벡터간의 관계를 과결정 선형시스템(Overdetermined Linear System)으로 표현한다. 다음, 과결정 시스템에 대한 최소자승 해(Least Squares Solution)로써 이동로봇의 주행 속도를 효율적으로 추정한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안된 이동로봇 주행 속도 추정법의 유효성을 확인한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.41-43
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• 2014

본 논문은 전류모델과 전압모델의 장점을 취해 자속을 추정하는 고피나스(Gopinath) 모델 자속 추정기에 속도 피드백 오차가 미치는 영향에 대해 분석하였다. 속도 오차는 전류 모델의 위상 지연 및 크기 오차를 발생시키고, 이로 인해 고피나스 모델에 의해 추정 된 회전자 자속의 위상 및 크기에 오차가 발생하였다. 따라서 전류모델에 발생한 위상 지연을 통해 속도 오차를 보상하여 자속 추정 오차를 감소시키는 새로운 알고리즘을 제시하였고, 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.1A
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• pp.38-47
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• 2006

In this paper, we propose a velocity-adaptive channel estimation scheme using the simple zero-forcing technique in the frequency domain. Channel estimation is performed by removing frequency components that are higher than the maximum Doppler frequency in the received signal. The proposed scheme can be extended to the combined estimation scheme for channel coefficients and mobile velocity using one FFT/IFFT module. Simulation results show that the proposed scheme outperforms conventional schemes for a wide range of mobile velocities($3{\sim}300\;Km/h$). Finally, the MSE for the proposed channel estimation scheme is analyzed.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.162-162
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• 2011

표면파 속도 측정은 근래 토목분야에서는 비파괴 지반조사기법으로 활용되고 있다. 최근에는 디지털 신호처리기술의 발달과 함께, 더욱 정확해진 자료분석 알고리즘을 통하여 표면파 탐사관련 기술이 향상되어 3차원의 공간연속적인 시험이 가능해졌다. 본 연구는 표면파의 분산 특성을 이용하여 콘크리트 구조물의 깊이별 강성평가를 하는 SASW(Spectral Analysis of Surface Waves)기법과 STFT(Short time Fourier Transform)과 HWT(Harmonic Wavelet Transform)를 이용한 주파수영역에서의 공진주파수를 통한 부재평가 기법인 IE(Impact Echo)기법을 이용하여 대상부재의 강도평가를 수행하기 위한 시제품 개발을 수행하였다. 시제품은 메인프레임과 2개의 센서로 이루어져 측정을 수행하며 측정장치와 DAQ장치 및 S/W로 구성되어 있다. 메인프레임의 진동특성영향을 제거하기 위하여 2개의 센서는 프레임과 띄움구조로 설계하였고 센싱하는 위치는 대상 재료의 밀착되어 계측할 수 있도록 설계하였다. 탄성파를 계측하여 대상 재료의 깊이별 측정된 표면파의 속도를 계측하며 개발된 시제품의 구조물별 적용성 평가를 위한 실험을 수행하였고 평균 표면파 속도를 통해 추정한 콘크리트 두께와 결함 및 강도 추정의 적용성을 평가하였다. 시제품을 이용해 시험콘크리트 표면파를 측정한 결과 SASW기법을 이용하여 깊이에 대한 위상속도 분포와 IE기법의 결과로 개발된 시제품의 합리적 적용성이 평가되었다. 그러나 재료의 강도추정에 있어서는 각각 알고리즘의 주파수분석 요소들에 의해 변동되는 경향을 보여 추후 많은 테스트를 통해 속도-강도 추정의 회귀곡선식을 S/W에 탑재시키고 다양한 방법으로 조합하는 알고리즘으로 신뢰성있는 강도추정을 위한 알고리즘을 개발하여야 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.927-928
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• 2006

본 논문에서는 전동기의 속도제어에 필요한 관성과 마찰계수를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 속도관측기에서 발생하는 추정속도와 실제속도로부터 최소자승법을 이용하여 관성과 마찰계수를 동시에 추정한다. 모의실험을 수행하여 추정관성과 추정마찰계수가 제안된 방법에 의하여 각각 실제값에 수렴함을 보인다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.2
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• pp.100-107
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• 2009

Velocity estimation is one of important issues for efficient system management in mobile cellular systems. In this paper, a modified velocity estimation scheme which works in Adaptive Antenna System (AAS) is proposed. The proposed scheme estimates user velocity based on moving distance information and sojourn time information. From numerical results, it is shown that the proposed scheme can estimate user velocity accurately with low cost.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.2 no.4
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• pp.36-44
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• 1997

For high performance ac drives, the speed sensorless vector control and the stator flux orientation concept have received increasing attention. This paper describes a speed and flux sensorless vector-controlled induction machine(IM) drive based on the stator flux-oriented control. To improve the accuracy and operating range, the control system employs the previously presented speed and flux estimation methods, and then we present a developed method of estimating the speed of IM. In the proposed method all differential and integral terms have been eliminated by giving a very fast, low-cost, effective and practical alternative to the methods currently available. The effectiveness of the proposed method is verified by simulations and experimental results.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.1
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• pp.104-113
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• 2022

In this paper, we propose deep learning-based target distance and velocity estimation technique for OFDM radar systems. In the proposed technique, the 2D periodogram is obtained via 2D fast Fourier transform (FFT) from the reflected signal after removing the modulation effect. The periodogram is the input to the conventional and proposed estimators. The peak of the 2D periodogram represents the target, and the constant false alarm rate (CFAR) algorithm is the most popular conventional technique for the target's distance and speed estimation. In contrast, the proposed method is designed using the multiple output convolutional neural network (CNN). Unlike the conventional CFAR, the proposed estimator is easier to use because it does not require any additional information such as noise power. According to the simulation results, the proposed CNN improves the mean square error (MSE) by more than 5 times compared with the conventional CFAR, and the proposed estimator becomes more accurate as the number of transmitted OFDM symbols increases.