• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제28권4호
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• pp.641-647
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• 2004

By most sensorless speed control schemes for induction motor. the control performances in high speed range are good, but it is difficult to obtain satisfactory results in low speed region. This paper proposes a new method controlling the low and the high speed regions separately to attain the stable operation in the overall range. The current error compensation method, in which the controlled stator voltage is applied to the induction motor so that the error between stator currents of the numerical model and the actual motor can be forced to decay to zero as time proceeds. is used in the low speed region In the high speed region. the method with adaptive observer is utilized. This control strategy contains an adaptive state observer for flux estimation. The rotor speed can be calculated from the rotor flux and the motor currents. The experimental results indicate good speed and load responses from the very low speed range to the high, and also show accurate speed changing performance between the low and the high speed range.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.317-319
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• 2000

문서는 자연어로 구성된 비정형화된 데이터이다. 이를 처리하기 위하여 문서를 정형화된 데이터로 표현하여 저장할 필요가 있는데, 이를 문서 대용물(Document Surrogate)라 한다. 문서 대용물은 대표적으로 인덱싱 과정에 의해 추출된 단어 리스트를 나타낸다. 문서 내의 모든 단어가 내용을 반영하지 않는다. 문서의 내용을 반영하는 중요한 단어만을 선택할 필요가 있다. 이러한 단어를 키워드라 하며, 기존에는 단어의 빈도와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)에 근거한 공식에 의해 키워드를 선택하였다. 실제로 문서내 빈도와 역문서 빈도뿐만 아니라 제목에 포함 여부, 단어의 위치 등도 고려하여야 한다. 이러한 인자를 추가할 경우 이를 수식으로 표현하기에는 복잡하다. 이 논문에서는 이를 단어의 특징으로 추출하여 특징벡터를 형성하고 이를 학습하여 키워드를 선택하는 신경망 모델인 역전파의 접근을 제안한다. 역전파를 이용하여 키워드를 판별한 결과 수식에 의한 경우보다 그 성능이 향상되었음을 보여주고 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.210-215
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• 2014

도시철도의 표정속도를 증대시키기 위해 여러 가지 방안이 연구되고 있는데 출입문 폭 확장을 통한 정차시간 단축은 이러한 방안 중 하나이다. 그러나, 출입문 폭을 확장하였을 때 단축되는 승객 승하차시간을 예상하기 위해 적합한 국내 모델과 수식은 아직 수립되지 않은 형편이다. 승하차 동작은 사람의 행동 방식에 영향을 많이 받고 이는 국가 별로 상이하다는 점을 고려한다면 승하차시간에 대한 외국 모델을 따른 다는 것은 적합하지 않다. 본 연구에서는 국내에서 측정 및 실험한 데이터를 바탕으로 국내 환경에 적합한 모델을 세우고 관련 수식과 변수를 유도함으로써 출입문 폭 확장 시 승하차시간 단축효과를 예상할 수 있도록 한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제15권3호
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• pp.124-132
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• 2010

해양 식물플랑크톤 일차생산력의 전 지구적 중요성에도 불구하고 자료 처리상의 어려움 때문에 국내에서는 신뢰할만한 자료가 많지 않다. 식물플랑크톤 일차생산력은 시간-수심 적분 과정을 거쳐 최종적으로 단위 면적당 하루 일차생산력을 구하지만, 시간 적분에 대한 연구결과는 많지 않은 편이다. 본 연구에서는 단위 시간당 일차생산력을 시간 적분하여 하루 일차생산력을 계산하는 수학적 모델을 제시하고 새만금호를 대상으로 모델의 실효성을 검정해 보았다. 검정 결과, 시간 적분 모델이 일사량 실측치를 대입하여 합산한 결과와 잘 일치하였다. 일차생산력 계산을 위한 기초 광량 자료는 변화가 심한 일 자료보다 한 달 또는 한 주간 평균 자료를 대입하는 것이 더 신뢰성 있는 결과에 도움이 되는 것으로 판단되었다. 일차생산력 수직적분은 수직적으로 불균일한 식물플랑크톤 분포 때문에 어려움이 있으나, 엽록소 분포를 몇 가지 유형으로 분류하여 수식화한 다음, 각 수식을 시간 적분한 일차생산력 모델과 합성하여 적분하면 해결할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.171-177
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• 2005

본 논문에서는 Forward Kinematics의 개념을 이용하여 각도변화에 따른 좌표계산 방법을 설명하고, Workspace 생성을 위한 반복적 방정식 (Recursive Equation)을 동차좌표계를 이용하여 수식으로 표현한다. 그리고 이 반복적 방정식(Recursive Equation)과 인체모델 관절의 한계 각도를 접목시켜 인체모델의 Workspace생성을 위한 알고리즘을 제시하고, 제시한 알고리즘을 이용하여 인체모델의 Workspace 생성결과를 그래픽으로 표현하였으며 알고리즘의 적절성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.388-390
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• 2001

본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.608-610
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• 2018

한국어 의존 구문 분석(Dependency Parsing)은 문장 어절의 중심어(head)와 수식어(modifier)의 의존관계를 표현하는 자연어 분석 방법이다. 최근에는 이러한 의존 관계를 표현하기 위해 주의 집중 메커니즘(Attention Mechanism)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합한 모델들이 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 개선된 Biaffine Attention 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 Biaffine Attention에서 의존성과 의존 관계를 결정하는 방법을 개선하였고, 한국어 의존 구문 분석을 위한 입력 열의 형태소 표상을 확장함으로써 기존의 모델보다 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.15%p 더 높은 성능을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권1E호
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• pp.64-70
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• 1994

예측신경회로망 모델은 패턴 예측에 의한 매우 효과적인 음성인식 모델이다. 그러나, 그러한 모델은 유사한 어휘간에서 변별력이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위한 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최소 분류 오차 수식화와 GPD 알고리즘으로부터 유도외면 그에 따라서 인식 오차의 수를 직접 최소화하는 것이 가능하다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 기존의 알고리즘에서 발생하는 오인식의 30%를 줄일 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.176-180
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• 1999

미지 플랜트의 인식방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있으며, 하나는 연역적 방법으로서 대상 플랜트에 대한 열적·유체 역학적 법칙을 사용하여 물리적으로 모델을 수식화하는 방식이고, 다른 하나는 귀납적 방법으로서 측정된 입출력데이터에 의해 역으로 구조를 찾아가는 방식이다. 본 논문에서는 후자의 방법으로 가스터빈 발전소의 배기가스 온도계통 모델을 구하기 위해 현장에서 운전 데이터를 취득하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 경험적으로 구현한 모델이 실제 운전데이터와 유사한 특성을 보임을 알 수 있었다. 이렇게 구현된 모델은 향후 발전소용 가스터빈 제어시스템을 새로이 구축하거나 튜닝하고자 할 때 배기가스 온도제어계통을 설계하는데 기초자료로 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.224-227
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• 2015

상호참조해결은 특정 개체에 대해 다르게 표현한 단어들을 서로 연관지어 주며, 이러한 개체에 대해 표현한 단어들을 멘션(mention)이라 하며, 이런 멘션을 찾아내는 것을 멘션탐지(mention detection)라 한다. 멘션은 명사나 명사구를 기반으로 정의되며, 명사구의 경우에는 수식어를 포함하기 때문에 멘션탐지를 순차 데이터 문제(sequence labeling problem)로 정의할 수 있다. 순차 데이터 문제에는 Recurrent Neural Network(RNN) 종류의 모델을 적용할 수 있으며, 모델들은 Long Short-Term Memory(LSTM) RNN, LSTM Recurrent CRF(LSTM-CRF), Bidirectional LSTM-CRF(Bi-LSTM-CRF) 등이 있다. LSTM-RNN은 기존 RNN의 그레디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결하였으며, LSTM-CRF는 출력 결과에 의존성을 부여하여 순차 데이터 문제에 더욱 최적화 하였다. Bi-LSTM-CRF는 과거입력자질과 미래입력자질을 함께 학습하는 방법으로 최근에 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 멘션탐지에 Bi-LSTM-CRF를 적용할 것을 제안하며, 각 딥 러닝 모델들에 대한 비교실험을 보인다.