• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.357-360
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• 2002

혈관에 흐르는 혈류 속도의 측정은 혈압 및 심박수와 관련된 혈류의 역학적 변화를 관찰하는 데 있어서 주로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 혈류 속도는 일반적으로 도플러 효과에 의하여 주파수가 변화하는 현상을 이용하여 추정하게 된다. 그런데 기존의 주파수 추정 방법들은 시불변 시스템을 가정하고 있지만 실제 혈관 속은 혈구가 일정하지 않은 속도를 갖는 시변 시스템이라 할 수 있기 때문에 이러한 시변 특성이 강한 경우 기존의 방법을 이용하게 되면 그 성능이 저하되는 경향을 보인다. 또 피시험자의 몸 상태에 따라서 서로 다른 주파수 변화 추이를 보이므로 하나의 고정 변수로써 최적화된 성능을 기대하기도 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 시변 시스템에서 좋은 성능을 갖는 가변 망각 인자(variable forgetting factor, VFF)를 사용한 순환적인 완전 최소 자승법(recursive total least squares, RTLS) 기법을 이용한 주파수 추정 방법을 제안한다. RTLS란 TLS 기법을 순차적으로 계산하는 방법으로 시변 적응력을 향상시키는 방법이다. 또한 이 기법에 가변 망각 인자(VFF)를 적용시키는 것은 시변 시스템에서 외부적인 변화에 대하여 좀더 효율적으로 대응할 수 있기 위함이다. 기존의 방법과 성능 비교를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 그 결과 시변 시스템에서 본 논문에서 제안한 VFF를 이 용한 RTLS 기법이 보다 향상된 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.297-300
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• 2006

본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 또한 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크와 적응 상호작용 다중모델 기법을 이용하였다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.39 no.2
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• pp.95-103
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• 2002

This paper deals with the H$_{\infty}$ control problems for discrete-time linear systems with time-varying delays in states. The existence condition and the design method of the H$_{\infty}$ state feedback controller are given. In this paper, the H$_{\infty}$ control law is assumed to be a memoryless state feedback, and the upper-bound of time-varying delay and S-procedure are used. Through some changes of variables and Schur complement, the obtained sufficient condition can be rewritten as an LMI(linear matrix inequality) form in terms of all variables.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1682-1683
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• 2007

본 논문은 시변 파라미터를 갖는 직류 모터의 적응 제어를 위한 온라인 상태궤환 제어시스템을 구성한다. 모터의 전기자 저항은 공칭값에 대하여 가우시안 랜덤변수로 가정하고 온라인 최소자승 추정법을 이용하여 실시간으로 추정한다. 모터의 부하 토크 또한 시변 특성을 가지며 이런 시스템 환경의 변화에 대해서도 설정치를 잘 추종하는 특성을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제어기법의 타당성을 검증하며 기존의 상태궤환 제어기법과 비교분석하여 성능의 우수성을 입증한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.23 no.6
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• pp.577-583
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• 2019

A dynamic system is called positive if any trajectory of the system starting from non-negative initial states remains forever non-negative for non-negative controls. In this paper, we consider the new stability condition for the positive time-varying linear discrete interval systems with time-varying delay and unstructured uncertainty. The delay time is considered as time-varying within certain interval having minimum and maximum values and the system is subjected to nonlinear unstructured uncertainty which only gives information on uncertainty magnitude. The proposed stability condition is an improvement of the previous results which can be applied only to time-invariant systems or had no consideration of uncertainty, and they can be expressed in the form of a very simple inequality. The stability conditions are derived using the Lyapunov stability theory and have many advantages over previous results using the upper solution bound of the Lyapunov equation. Through numerical example, the proposed stability conditions are proven to be effective and can include the existing results.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.22 no.6
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• pp.630-635
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• 2018

In this paper, we consider the stability condition for the linear discrete systems with time-varying delay and unstructured uncertainty. The considered system has time invariant system matrices for non-delayed and delayed state variables, but its delay time is time-varying within certain interval and it is subjected to nonlinear unstructured uncertainty which only gives information on uncertainty magnitude. In the many previous literatures, the time-varying delay and unstructured uncertainty can not be dealt in simultaneously but separately. In the paper, new stability conditions are derived for the case to which two factors are subjected together and compared with the existing results considering only one factor. The new stability conditions improving many previous results are proposed as very effective inequality equations without complex numerical algorithms such as LMI(Linear Matrix Inequality) or Lyapunov equation. By numerical examples, it is shown that the proposed conditions are able to include the many existing results and have better performances in the aspects of expandability and effectiveness.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2007.04a
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• pp.221-223
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• 2007

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2004.02a
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• pp.128-128
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• 2004

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.26 no.6
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• pp.504-509
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• 2022

In this paper, we deal with the stability condition of linear time-varying interval discrete systems with time-varying delays and unstructured uncertainty. For the time-varying interval discrete system which has interval matrix as its system matrices, time-varying delay time within some interval value and unstructured uncertainty which can include non-linearity and be expressed by only its magnitude, the stability condition is proposed. Compared with the previous result derived by using a upper bound solution of the Lyapunov equation, the new result is derived by the form of simple inequality based on Lyapunov stability condition and has the advantage of being more effective in checking stability. Furthermore, the proposed condition is very comprehensive, powerful and inclusive the previously published conditions of various linear discrete systems, and can be expressed by the terms of magnitudes of the time-varying delay time and uncertainty, and bounds of interval matrices. The superiority of the new condition is shown in the derivation, and the usefulness and advantage of the proposed condition are examined through numerical example.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.4
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• pp.472-478
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• 2006

This paper presents a new fuzzy-neural-network based interacting multiple model (FNNBIMM) algorithm for tracking a maneuvering target. To effectively handle the unknown target acceleration, this paper regards it as additional noise, time-varying variance to target model. Each sub model characterized by the variance of the overall process noise, which is obtained on the basis of each acceleration interval. Since it is hard to approximate this time-varying variance adaptively owing to the unknown acceleration, the FNN is utilized to precisely approximate this time-varying variance. The error back-propagation method is utilized to optimize each FNN. To show the feasibility of the proposed algorithm, a numerical example is provided.