• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.109-114
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• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.20 no.4
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• pp.1-9
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• 1983

In designing the adaptive recursive filter using the MRAS hyperstable output-error identifier, the most crucial point is the design of the error-smoothing filter In this paper, it is shown that by modifyins the HARF algorithm properly, we can obtain an algorithm which requires no error-smoothing filter and has relatively high convergence rate.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.1
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• pp.42-46
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• 2002

In this paper, a new pre-processing algorithm is proposed to improve the performance of stereo acoustic echo canceller. The proposed algorithm has the improved performance by the estimation error reduction of filter coefficient using input signal which was reduced reverberation of room in the basis MINT (Mu1tip1e-input/output Inverse Theorem) filtering. For real stereo speech signal and real room impulse response the results of simulation, we showed that the proposed method could improved 3∼5 dB ERLE (Echo Return Loss Enhancement) regardless of NLMS (Normalized Least Mean Square) and Projection adaptive algorithm.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.113-116
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• 2006

지표 변수는 지면 근처의 기후변화 및 상태를 파악하는데 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다. 하지만 이러한 지표 변수는 구름과 눈, 그리고 강수등에 의해서 그 값이 변화하게 된다. 이러한 오차 값을 줄이기 위해 구름제거, 지리보정, 대기보정 등의 위성 전처리 과정이 수행되었다. 하지만 위성 전처리 과정을 수행한 이후에도 정규식생지수 시계열 자료에는 여전히 노이즈가 남아 있기 때문에 이전에 연구에서는 이동 평균등과 같은 다양한 방법으로 노이즈를 제거하고자 하였다. 하지만 이동평균 방법은 참값에 가까운 최고값도 제거하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다중 다항회귀식을 이용하여 정규식생지수 시계열 자료 산출시 발생하는 노이즈를 제거 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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• v.35D no.10
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• pp.13-21
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• 1998

In this paper, we analyze the main-carrier cancellation characteristics of the nulling loop control circuit which is used for the main-carrier cancellation circuit of the feedforward linear power amplifier. A new nulling loop error control method is proposed to improve the linear power amplifier characteristics. With this analysis, the main carrier cancellation ratio can be estimated and the required specifications of the main and auxiliary amplifiers can be optimized for the economic and power efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.298-300
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• 2003

동영상이나 정지영상에서 사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 신경망(Neural Network)과 얼굴의 기하학적 특징 중에 하나인 눈과 입을 사용하여 얼굴 영역을 추출하는 방법을 사용한다 신경망은 얼굴 인식을 비롯한 여러 분야에서 쓰이는 좋은 방법 중의 하나 이지만 신경망이 가지고 있는 특성상 많은 오차를 가질 수 있기 때문에 얼굴을 구성하고 있는 요소인 눈과 입을 사용해서 오차를 제거하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.223-224
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• 2013

본 논문은 차등 위상 편이 변조(DPSK) 시스템에서 파일럿 없이 주파수 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 주파수 동기오차 추정 방식은 파일럿을 사용하지 않고 DPSK 변조 방식에서 연속되는 신호의 차등 위상신호를 전송하는 특성을 사용하는 블라인드 기법이다. DPSK 신호의 위상 차분은 주파수 오차 추정을 실행 할 때 페이즈를 증가시켜 왜곡으로 작용하게 되는데, 본 논문에서는 간단한 상관기와 제곱기로 이러한 특성을 제거하여 주파수 추정 성능을 증가 시킨다. 알고리즘의 검증은 수식과 컴퓨터 시뮬레이션으로 수행한다.

• Water for future
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• v.17 no.4
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• pp.269-272
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• 1984

우선 홍수유량은 강우가 수문유출계를 통하여 변환된 것이므로, 원리적으로는 유량데이터만으로, 즉 강우데이터 없이도 홍수예측이 가능함을 기술한다. 다음에는 강우유출계의 강한 비선형성은 유량을 수치휠터에 의해 2~3의 성분으로 분리할 때 각성분계부터는 제거되는 것(단, 강우의 분리법칙이 비선형이 된다. "휠터 분리 AR법")에 대하여 기술한다. 제삼으로, 실측유량과 예측유량의 오차가 가장 신뢰도가 높은 정보임을 지적하고, 이 오차를 이요하는 휠터링의 방법으로서 세가지의 고찰법이 있음을 제시한다. 마지막으로 역산강우에 칼만.휠터를 적용하는 방법을 제안하고, 그 방법을 효과적으로 하는 여러 가지 기법을 기술한다. 기법을 기술한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.324-329
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• 2000

본 논문에서는 잡음환경에서의 음질향상(Speed Ehnacement) 시스템 구현을 목적으로 한다. 이를 위한 적응필터로서 LSM(Least Mean square)알고리즘 FIR필터를 적용한다. 또 정밀 필터로서 다충신경망(MLP, Multi-Layer Perceptorn) 필터를 적용한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 및 음질향상 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 신경망 필터는 오차 역전과 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화 하는 방향으로 필터의 피라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구서오하고, 실험을 필터의 성능을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.102-105
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• 2000

본 논문에서는 잡음환경에서의 음성신호복원(Speech Enhancement) 시스템 구현을 목적으로 한다 이를 위한 적응필터로서 LMS(Least Mean Square)알고리즘 FIR필터를 제안한다. 또 정밀 필터로서 신경망 필터를 제안한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 일반적으로 잡음은 시변특성과, 비선형적인 전달특성을 갖는다. 그러므로 파라미터가 고정된 필터로는 제어하기가 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서는 LMS알고리즘 적응필터를 적용한다. 신경망 필터는 오차 역전파 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화하는 방향으로 필터의 파라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구성하고, 실험을 통해 필터의 성능을 확인한다.