• 대한기계학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.509-517
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• 1985

작업 공간내에서 원하는 속도와 가속도로, 주어진 경로를 따라 이동하는 k차원 좌표계를 구성하고, 메니퓰레이터의 운동 방정식을 이 좌표계로 변환하여 운동 경로에 대한 선형화 식을 구하였다. 이 시스템의 입력을 변위와 속도의 함수로 정의한 후 안정성을 고려하여 이득을 결정하여 비례-적분제어 시스템을 구성하였다. 이와 같이 구한 적응 제어 알고리즘은 메니퓰레이터의 동적 특성에 대한 정확한 지식을 요하지 않고 또 계산이 간단하여 실시간 응용이 가능하다. 예로서 3차원 공간상의 반경 10cm의 원궤도에 적용하였을 때 최대 오차는 대략 1mm이었으며 상황 변화에 무감각함을 보였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권3호
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• pp.199-206
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• 1990

연구 I에서 수행한 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN)의 분석 결과와 제안된 능률적 학습 알고리즘들에 의거하여 이차원 비선형 함수치의 출력 모의시험과 팔의 형태에 따라 두개의 목적치를 갖는 2 자유도 머니퓨레이터의 동작지령 산출 모의시험을 행하였다. 특히 2 자유도 머니퓨레이터의 경우, 작업공간에 적절한 입력네트의 변수를 선정하고 하나의 입력공간을 공유하는 두개의 세부 소뇌모델 선형조합 신경망을 서로 연결하는 구조로써 팔의 형태와 목적 지점에 따라 네트를 선정하는 구조를 갖도록 하였다. 제안한 학습 알고리즘의 성능 및 CMLAN의 학습에 따른 효과를 학습이득에 따라 컴퓨터로 모의시험하였으며 그 결과를 분석하였다. 잘 알려진 신경망인 BACK-PROPAGATION 다층(Multi-Layer) 신경망과 함수연결 신경망(Functional Link Net)을 이용한 모의시험 결과를 비교 분석하였다. CMLAN의 학습 능률성은 학습에 소요되는 컴퓨터의 cpu시간과 학습 중의시스템의 최대 편차와 RMS 편차의 변이도 및 최종 시스템 수렴치로서 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.439-443
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• 1998

본 연구에서는 50% Tukey 창함수를 이용하여 위너필터를 설계하고 표면결함의 영상을 개선하였다. 이 위너필터는 높은 공간주파수 성분에 대해 낮은 잡음이득을 주며 안정된 필터 동작 특성을 보였다. 실험을 위하여 쿼드러춰 방식의 초음파현미경을 구성하고 시편으로 10원주화를 사용하였다. 실험결과 개선된 영상은 블러링 효과가 제거되어 우수한 영상 화질을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.125-128
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• 2001

본 연구에서는 음성신호의 왜곡에 대해 음성 부재 확률을 고려한 MMSE(Minimum Mean Square Error) STSA(Short-Time Spectral Amplitude Estimator)를 전처리기로 도입하여 HMM(Hidden Markov Model)에 기반 한 음성인식시스템의 인식성능을 평가하였다. 음성인식 시스템의 실시간 구현을 고려하여, MMSE STSA 기법을 음성개선을 위한 전처리기로 사용할 때 MMSE STSA의 이득계산 과정에서 많은 계산량이 요구되는 modified Bessel 함수를 근사 화하여 사용하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제3권2호
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• pp.59-64
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• 1971

각 상태변수의 출력에서 일정한 이득의 신호를 다시 궤환시키는 최선의 제어방법을 실제에 적용시켜 보았다. 이러한 궤환 신호의 값은 계 전체의 전달함수를 구하고 우리가 원하는 계의 전달함수와 비교하여 s의 같은 차수끼리 서로 같도록 놓음으로서 결정하였다. 이 방법은 복잡한 원자로의 궤환 계수를 매우 간단하게 결정할 수 있으며 특히 PWR의 제어에 간편 방법으로 사용하여 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.113-120
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• 1999

Chua 발진기의 카오스 신호를 선형 상태 피드백 제어 이론을 적용하여 평형점, 1주기, 2주기의 신호로 제어하는 방법을 제안하였다. 제안한 선형 상태 피드백 이득 값을 리아프노프 함수를 이용하여 Chua 오실레이터가 나타내는 모든 카오스 현상을 제어할 수 있도록 파라미터 부호의 조합에 의해 4가지로 분류하였다. 본 논문의 상태 피드백 제어 기법은 시스템의 카오스 상태에서 얻고자 하는 상태(평형점, 주기 신호등)로 효율적으로 제어 가능하고, 매우 간단한 구조로 파라미터의 변화 없이 최소의 입력으로 가능케 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1821-1827
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• 2007

본 논문에서는 복잡한 다중경로를 갖는 가정 전력선에 대한 채널 모델을 분석적 방법으로 전달함수를 분석하였다. 전력선의 배경잡음을 고려한 채널 모델 전달함수를 OFDM 시스템에 적용하였으며, QPSK 및 16-QAM 변조신호에 대한 BER 관계를 분석하였다. 광대역 전력선 통신시스템에 대한 OFDM 변조의 이득 관계를 제시함으로서 OFDM을 적용한 특성 파라미터를 예측할 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권4호
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• pp.319-327
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• 1990

시스템의 적응 제어함수를 산출하는 네트워크인 소뇌모델 선형조합 회로망을 이용한 학습제어 기법은 시스템에 영향을 주는 제어인자들의 불확실성 및 모델링의 결여에도 불구하고 오히려 안정한 실시간 제어의 구현을 가능하게 함으로써 대단한 관심을 불러 일으켜 왔다. 그러나, 센서로부터의 정보처리와 인식 그리고 복잡한 비선형 시스템의 제어에 적용하기에는 회로망 자체의 내재적 문제점들이 여전히 남아있다. 소뇌모델 선형조합 회로망을 기지 또는 미지의 시스템 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 네트워크에 영향을 주는 제어인자가 시스템에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다. 분할 블럭의 크기, 학습이득, 입력편이 그리고 입력변수들의 영역과 같은 네트 제어인자들은 시스템의 학습 능률 및 소요 기억용량의 크기에 중대한 영향을 미침에도 불구하고 충분히 조사되지 못한 실태이다. 물론 이들 제어인자들의 결정에는 학습 대상이 되는 시스템 함수의 형태와 적용 학습 알고리즘이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 학습 능률성에 미치는 이들 제어인자들의 상호영향도를 저자가 제안하였던 기본 학습 알고리즘에 의거하여 조사하였다. 분석적인 방법만으로 이러한 상호영향성을 조사하기는 매우 힘들거나 거의 불가능하다고 보아지기 때문에 학습 대상함수를 먼저 규정하여 다양한 컴퓨터 모의시험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 컴퓨터 모의시험의 결과에 의하여 회로망의 시스템 적용시 고려할 설계 지침을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권11호
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• pp.50-55
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• 2009

본 논문에서는 분포정수 회로합성을 이용하여 최적의 정전용량 흡수 능력을 갖는 분포증폭기를 설계한다. 증폭기를 구성하는 여파기의 전달함수는 저역통과 Chebyshev 근사로 합성하며, 이의 정전용량 흡수 능력은 최소 삽입손실(MIL)과 리플의 함수로 계산한다. 분포증폭기의 능동 소자는 S-퍼래미터를 이용하여 등가회로로 모델링하며, 이의 정전용량은 전달함수의 MIL과 리플을 적절히 조정함으로써 여파기 구조로 흡수한다. 이의 응용 예로써, 0.1~7.5GHz의 주파수 대역에서 약 12.5dB의 이득을 갖는 분포증폭기를 설계하며, 실험을 통하여 정전용량 흡수 능력을 고려한 분포정수 회로합성이 분포증폭기의 설계에 유용하게 이용될 수 있음을 입증한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권10호
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• pp.77-83
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• 2016

본 논문에서는 칼라 영상의 대조비 개선을 위한 비대칭도 특성을 이용한 적응적인 대조비 개선 레티넥스 방식을 제안한다. 입력 영상 휘도 성분의 저조도 정도를 예측하기 위해 휘도 성분의 비대칭도 함수로 표현되는 매개변수를 정의하고, 정의된 매개 변수 및 예측 반사 성분을 이용하여 반사 성분을 보정하기 위한 비선형 함수를 제안한다. 더불어, 추정된 반사 성분의 통계 특성을 이용하여 비선형 함수의 이득 및 오프셋을 결정하는 방식에 대해 기술한다. 연산량 절감을 위해 색차 성분의 보정 과정을 위해 입력 영상의 휘도 성분과 보정된 휘도 성분을 이용한다. 실험을 통해 색신호 성분의 대조비 및 색신호 왜곡의 개선이 효과적으로 이루어짐을 확인할 수 있었다.