• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.6
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• pp.7-14
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• 2020

A Battery Monitoring System capable of State-of-Charge(SOC) estimation using the Extended Kalman Filter(EKF) is described in this paper. In order to accurately estimate the SOC of the battery, the battery cells were modeled as the Thevenin equivalent circuit model. The Thevenin model's parameters were measured in experiments. For the Battery Monitoring System, we designed a battery monitoring device that can calculate the SOC estimation using the EKF and a monitoring server that controls multiple battery monitoring devices. We also develop a web-based dashboard for controlling and monitoring batteries. Especially the computation of the monitoring server could be reduced by calculating the battery SOC estimation at each Battery Monitoring Device.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.292-293
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• 2018

최근 증강현실 산업 분야가 많은 각광을 받고, 시장이 성장함에 따라 보다 쉽게 증강현실을 구현 할 수 있도록 많은 SDK(Software Development Kit)들이 발표되었다. 기존에 발표 된 SDK들이 대부분 강체 추적만을 제공한다. 이는 현재 추적 알고리즘의 기반이 되는 이론이 강체에 한정되어 있기 때문이다. 그러나 제안하는 프레임워크는 강체 추적뿐만 아니라 비강체 추적 또한 가능하다. 이를 위하여, 제안하는 프레임워크는 증강현실의 핵심 기술인 추적 엔진과 보다 넓은 확장성을 가지도록 추적하고자 하는 물체를 사전에 분석하고 실시간으로 모델 변형 정보를 추정하는 시뮬레이션 엔진으로 구성된다. 추적 엔진은 기본적으로 물체의 표면에 존재하는 특징점 정보를 이용하여 추적을 진행 하되, 비강체 추적을 위하여 시뮬레이션 엔진의 도움을 받는 형태로 구성된다. 시뮬레이션 엔진에서는 물체의 역학 파라미터를 추정하여 이를 추적을 진행 할 때, 추적 엔진의 물체 표면 특징점 정보를 이용하여 물체의 변형 정보를 추정한다. 또한 제안하는 프레임워크는 성능 상의 장점 외에도 오픈소스로 공개되기에 국내 증강현실 시장 성장에 발판이 될 것으로 기대된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.9
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• pp.17-23
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• 2016

실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1129-1140
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• 2001

본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.552-559
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• 2005

Recurrent neural networks(RNNs) trained with gradient based such as real time recurrent learning(RTRL) has a drawback of slor convergence rate. This algorithm also needs the derivative calculation which is not trivialized in error back propagation process. In this paper a derivative free Kalman filter, so called the unscented Kalman filter(UKF), for training a fully connected RNN is presented in a state space formulation of the system. A derivative free Kalman filler learning algorithm makes the RNN have fast convergence speed and good tracking performance without the derivative computation. Through experiments of nonlinear channel equalization, performance of the RNNs with a derivative free Kalman filter teaming algorithm is evaluated.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.10C
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• pp.1013-1022
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• 2003

This paper implemented the real-time object tracking algorithm that extracts and tracks the moving object adaptively to input frame sequence by using non-parametric image processing method and Kalman filter-based dynamic AR(2) process method. By applying non-parametric image processing to input frames, the moving object was extracted from the background adaptively to diverse environmental conditions. And the movement of object was able to be adaptively estimated and tracked by modeling the various movement of object as dynamic AR(2) process and estimating based on the Kalman filter the parameters of AR(2) process dynamically changing along time. The experiments of the implemented object tracking system showed that the proposed method tracked the moving object as more approximately as the estimation error became about l/2.5∼1/50 of one of the traditional tracking method based on linear Kalman filter.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.225-228
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• 2011

동영상을 고효율로 압축할 수 있는 중요한 기술 중의 하나가 움직임 추정 기술이다. 움직임 추정 기술에서 가장 널리 사용되는 탐색 방식과 정합오차를 판단하는 기준은 각각 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬과 Sum of Absolute Differences(SAD)이다. 하지만, FS와 SAD를 사용한 움직임 추정기술은 인코더 전체 계산량의 50%이상을 차지하게 된다. 무선 통신 및 인터넷 환경에서 사용되는 응용프로그램에 대해서는 많은 계산량이 실시간 전송을 어렵게 만든다. 이러한 이유로, 동영상 압축 기술에서 계산량을 줄이는 방법이 중요하게 되었다. 그 결과로, SAD대신 다른 정합 오차 기준을 사용하여 움직임 추정기술의 계산량을 줄이는 알고리듬들이 제안되었다. 본 논문에서는 계산량을 줄이면서 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 (One-bit Transform, 1BT)알고리듬과 1비트 변환의 성능을 향상시킨 제한된 1비트 변환(Constrained one-bit transform, C-1BT)을 소개하고 C-1BT방법에 있어서 기존 방식의 빠른 인코딩속도를 유지하면서 PSNR을 증가시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 기존 C-1BT에서 고정해서 사용한 파라미터 D값을 대신에 현재블록과 동일한 위치에 있는 참조영역의 블록과 그 주변블록의 움직임벡터 정보를 이용해서 블록의 움직임 정도를 판단하고, 블록단위로 D값을 적응적으로 결정한다. 실험결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬과 비교하여 평균 0.11dB PSNR 증가를 보여 준다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.16 no.1
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• pp.37-45
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• 2012

In an effort to further exploit the peak ground-motion acceleration (PGA) information per second available in real time by the enacted law, bracketed summations of the PGA per second ($BSPGA_k$) for 30 seconds based on the records with a rate of 100 samples were compared with the cumulative absolute velocity (CAV) and earthquake intensities based on a worldwide database of records from small-to-large earthquakes. The CAV, currently in use as an earthquake damage indicator for nuclear power plants due to its strong correlation with the earthquake intensity, has the disadvantage of requiring a massive amount of digital data with a rate of more than 100 samples per second. The comparative study shows that the $BSPGA_k$ is well correlated with the CAV over the wide range of strong ground-motion levels, which suggests that the $BSPGA_k$ is one of the new promising ground-motion parameters especially useful for rapid earthquake alert notifications through an earthquake monitoring network. Based on the domestic database of records from small-to-moderate earthquakes with felt reports, it is also observed that the $BSPGA_k$ is comparable to the CAV and better than the PGA in predicting the intensity by using the correlation relation.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.29 no.6
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• pp.403-413
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• 2020

A mathematical model comprised with eight simultaneous quasi-linear partial differential equations was suggested to provide optimal chlorination strategy. Upstream weighted finite element method was employed to construct multidimensional numerical code. The code was verified against measured concentrations in three type of reactors. Boundary conditions and reaction rate were calibrated for the sixteen cases of experimental results to regenerate the measured values. Eight reaction rate coefficients were estimated from the modeling result. The reaction rate coefficients were expressed in terms of pH and temperature. Automatic optimal algorithm was invented to estimate the reaction rate coefficients by minimizing the sum of squares of the numerical errors and combined with the model. In order to minimize the concentration of chlorine and pollutants at the final usage sites, a real-time predictive control system is imperative which can predict the water quality variables from the chlorine disinfection process at the water purification plant to the customer by means of a model and operate the disinfection process according to the influent water quality. This model can be used to build such a system in water treatment plants.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.7 no.4
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• pp.13-24
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• 2008

Real-time traffic data are readily obtainable by traffic surveillance systems of intelligent transportation systems (ITS). Such data greatly support further applications in the field of traffic operations, planning, and safety. However, traffic data should be appropriately processed to fully exploit the benefits of data collection capability. Rather than developing individual data processing techniques, which is major concern of existing studies, this study proposes a novel methodology for evaluating data processing techniques in an integrated manner. Also, a tool for implementing the proposed methodology is developed. Users can extract useful and more reliable traffic data based upon their ultimate purpose of data usage by the evaluation tool developed in this study. Actual freeway traffic data are, as an example, fed into the evaluation tool, and results are discussed.