• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.3
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• pp.328-335
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• 2005

This paper proposes a frequency domain independent component analysis (ICA) algorithm to separate the mixed speech signals using a multiple microphone array By estimating the delay timings using a input cross-correlation, even in the delayed mixture case, we propose a good initial value setting method which leads to optimal convergence. To reduce the calculation, separation process is performed at frequency domain. The results of simulations confirms the better performances of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.155-159
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• 2003

최근 들어 SVM(support vector machines)은 기계학습의 분야에서 많은 응용이 이루어지고 있으며 특히 분류(classification)나 회귀(regression)분석의 영역에서 많은 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 입력영상자료(image data)를 분류하고자 한다. RGB 컬러 영상자료가 입력되면 이미지 크기에 관계없이 이미지 자체를 입력패턴으로 인식하고 SVM을 통한 훈련(training)을 거친 결과(weight 들과 bias 추정치)를 이용하여 입력영상자료가 사람인가를 분류할 수 있는 문제를 다룬다. 제안된 방법의 타당성은 152개의 영상자료에 적용하여 분석되었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.140-143
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• 2011

본 연구에서는 준능동형 제진장치로 복합형 제진장치(HMD, Hybrid Mass Damper)의 운용에 요구되는 제어알고리즘 개발에 대한 연구를 진행하였다. 제어력을 산정하기 위한 알고리즘 내장화 과정에서 구조물의 상태를 피드백하기 위해서는 구조물의 가속도를 계측하고 이로부터 변위, 속도를 추정하게 되는데 여기서 발생하는 오차의 문제점을 개선하기 위하여 GPS의 실시간 변위측정기술을 활용하여 변위를 직접 입력하면서 구조물의 응답을 제어할 수 있는 알고리즘을 구성하려 한다. 이 때 측정된 데이터의 값에는 잡음이 발생하고 미분기의 동적특성을 가지고 있는 HMD에 입력신호로 사용하는 경우 상당한 오차가 생기는 변위 되먹임(Feedback)의 문제점을 확인하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 제진장치 입력신호의 시간간격(Time-interval)을 조정하여 오차를 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 수치해석결과, 입력신호에는 최적의 시간간격(Time-Interval)이 존재하였으며 이를 적용할 경우 건물의 변위와 가속도 응답을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3115-3117
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• 2000

기존의 LMS 알고리듬을 이용한 적응필터에 비해 연산횟수를 줄이고 입력신호의 통계적 특성에 덜 민감한 적응필터를 제안한다. 입력 신호와 기준신호에 대한 고속 하다마드 변환을 수행한 후 하다마드 변환 영역에서 LMS 알고리듬을 적용한다 기존의 적응필터와 비교하여 필터의 입력신호 추정 성능은 유지하면서 고속 하다마드 변환으로 인해 적응과정에서의 곱셈연산이 크게 줄어드며 잡음의 분산값 변화와 같은 입력신호의 변화에 대한 필터의 안정도와 강인성이 크게 향상됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.319-319
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• 2020

최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1954-1958
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• 2006

본 연구에서는 관개블럭에서의 유출량을 추정할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 관개량 자료, 기후 자료, 강우량 자료, 토양특성 자료 등을 입력받아 관개블럭의 담수심, 증발산량, 심층 침루량, 측방침윤량, 지표배수량 등을 모의하여 유출량을 추정할 수 있도록 구성하였다. 논에서의 물수지방정식을 기본으로 담수심을 추정하고, FAO 수정 Penman식을 이용하여 증발산량을 산정하며, 근역(root zone)의 토양수분을 고려하여 실제증발산량을 산정할 수 있도록 하였다. 심층 침루량(deep percoloation)은 정상상태의 흐름방정식과 Richard식을 이용하여 산정하며, 지표배수량은 광정웨어공식과 Runge Kutta법을 이용하여 추정한다. 관개블럭에서의 최종유출량은 지표배수 관개량, 지표배수량, 침윤손실량의 합으로 계산하도록 모형을 구성하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.95-96
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• 1986

시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.5
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• pp.637-642
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• 2011

In this paper, a new technique to estimate the distances between a vanishing point and moving objects is proposed. A vanishing point for an input image is estimated and it use to extract distance form the vanishing point to a moving object. Using the obtained distances, moving objects is extracted. In simulation results, several performances for a test image sequnce is shown.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.183.1-183.1
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• 2012

인공위성의 자세 제어 및 자세 결정에 사용되는 센서들의 정렬오차는 자세명령생성 오차, 자세제어 오차, 자세결정 오차 등과 더불어 지향정밀도를 저하시키는 하나의 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 자이로 센서에만 정렬오차가 존재한다고 가정하는 상황에서 별추적기와 자이로 센서를 이용한 자세결정 필터에 의해 추정되는 자이로 바이어스 값만을 이용하여 자이로 센서의 정렬오차를 확인(Identification)하는 방법 및 결과에 대해 기술한다. 이를 추정하는 다른 방법으로는 여러 가지가 있으며 대표적으로 위성의 다축기동 정보를 입력으로 사용하는 확장칼만필터를 이용한 궤도상 보정(On-orbit Calibration) 방법이 있으나 본 연구에서는 위성의 기동 또는 많은 계산량을 소모하지 않고 비교적 간단하게 자이로 정렬오차를 추정하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 궤도상 위성의 거동 데이터를 이용하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 결과적으로, 제안된 방법을 이용했을 때 소수점 둘째 자리 이하의 정확도를 가지고 정렬오차가 추정됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.05a
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• pp.45-49
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• 2005

본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.