• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.1-1
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• 2000

본 논문에서는 3축이 연성되어 비선형 운동 방정식으로 표현되는 3축 안정화 인공위성 시스뎀에 입릭외란과 시스템의 불확실성이 존재할 경우에도 자제 정밀도를 유지하는 제어기를 설계한다. 비선헝 운동 방정식으로 표현되는 운동 방정식을 선형화하고 PID제어기를 구성하였다 선형화에 의한 시스템의 불확실성과 입력 외란을 신경회로망으로 추정하여 외란의 엉향을 제거하도록 구성된 PR제어기의 제어입력을 수정한다 수정된 제어입력은 외란을 상쇠시켜 시스템 출력에서 외란의 효과를 제거하게 된다. 신경회로망은 제어입력과 시스템 출력, 기준 운동 방정식간의 관계를 이용하여 외간과 시스템의 불확실성을 추정하며, 역전파 알고리즘을 사용한 학습 알고리즘으로 신경 회로망을 교육한다. 제안된 신경회로망을 이용한 외란 제거 제어기는 시뮬레이션을 통하여 자세 정밀도의 향상을 검증한다

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.64-67
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• 1998

여러 해 동안 많은 연구자들에 의해서 코히런트한 간섭신호가 있는 환경에서 신호 의 도래각을 추정하는 방법에 대한 연구가 진행 되어왔다. 이런 방법들은 대부분 공간 평활 (Spatial Smoothing)류의 방법을 사용하고 있으나 Pillai에 의해서 각 센서에 들어오는 신호 의 평균을 이용한 방법이 제안되었다. 이 방법에서는 특별히 복소수의 입력에 대해서는 대 칭형 배열을 사용하도록 했기 때문에 실수 입력을 다룰 때 보다 약 2배의 센서 개수가 필요 하다[S.U.Pillai,Array Signal Processing,Springer-Verlang New York, 1989]. 본 논문에서는 Pillai의 방법을 사용할 때 복소수 입력에서도 실수 입력의 경우와 같은 개수의 센서를 사용 하는 방법을 제안한다.

• Journal of IKEEE
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• v.9 no.1 s.16
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• pp.72-78
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• 2005

This paper describes the design of a robust output-feedback controller for a single-input single-output nonlinear dynamical system with a full relative degree. While all the previous research works on the output-feedback control are based on dynamic observers, a new state estimator which uses the past values of the measurable system output is proposed. We name it backward-difference state estimator since the derivatives of the output are estimated simply by backward difference of the present and past values of the output. The disturbance generated due to the error between the estimated and real state variables is compensated using an additional robustifying control law whose gain is tuned adaptively. Overall control system guarantees that the tracking error is asymptotically convergent and that all signals involved are uniformly bounded. Theoretical results are illustrated through a simulation example of inverted pendulum.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.4
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• pp.32-37
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• 2014

The panorama is a good alternative to overcome narrow FOV under study in robot vision, stereo camera and panorama image registration and modeling. The panorama can materialize view with angles wider than human view and provide realistic space which make feeling of being on the scene based on realism. If we use all correspondence, it is too difficult to find strong features and correspondences and assume accurate homography matrix in geographic changes in images as load of calculation increases. Accordingly, we used SURF algorithm to estimate overlapping areas with high similarity by comparing and analyzing the input images' histograms and to detect features. And we solved the problem of input order so we can make panorama by input images without order.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.78-80
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• 1998

본 논문은 일차원의 시계열 데이터를 입력을 하여 위상공간 재구성 과정을 거쳐 다차원 위상공간상에서 프랙탈 차원을 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 프랙탈 차원의 추정에 소요되는 계산량을 줄이기 위해 로그 연산을 비트 연산으로 대체하고, 거리계산의 순서를 바꿈으로써 위상공간의 차원에 무관한 상수 시간의 계산복잡도를 가지는 알고리즘을 구현하였다. 또한 최소절단자승 추정기법을 적용하여 로그-로그 그래프 상에서의 기울기 추정을 함으로써 프랙탈 차원의 추정치에 대한 정확도를 높였다. 참값이 알려진 시계열 데이터에 대한 차원 추정 실험을 통하여 제안된 방법의 정확성을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.2
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• pp.90-94
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• 2000

In this paper, we propose an efficient method of estimating a critical threshold which is used to reject unreliable patterns in a HMM based recognition system. The rejection methods based on the anti-models which are formulated as the statistical hypothesis determine whether or not to accept an input pattern by comparing the likelihood ratio of HMM and anti-models to a critical threshold. It is quite difficult to fix a threshold for the probability of a HMM because the range of such probabilities varies severely depending on the chosen class model. We estimate the critical threshold, which is very class-dependent, using the likelihood scores for the training database. In our experiments, we applied the proposed estimating method of the threshold to the HMM based 3D hand gesture recognition system. We found that this method can be used successfully for rejecting unreliable input gestures regardless of the types of anti-models.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.2
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• pp.24-29
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• 2009

Sound source localization system is used in a robot, a video conference and CCTV(Closed-circuit television) systems. In this Sound source localization systems are applied to human and they can receive a number of sound data frames during speaking. In this paper, we propose methods which is reducing angle estimation error by selecting sound data frame which can more precisely compute the angles from inputted sound data frame. After selected data converted to angle, the error of sound source localization recognition system can be reduced by applying to medium filter. By the experiment using proposed system it is shown that the average error of angle estimation in sound source recognition system can be reduced up to 31 %.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.431-431
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• 2015

일반적으로 유량을 계산하는 수문모형은 강우에서부터 유출에 이르는 수문현상을 해석하는 방법에 따라 하나 이상의 매개변수가 이용된다. 이러한 수문모형의 보정은 계산된 유량과 관측 유량을 비교하고, 계산된 유량이 관측유량을 잘 재현할 수 있도록 모형의 매개변수를 반복적으로 수정하는 과정을 통해서 이루어진다. 수문모형의 매개변수는 수문학적으로 의미가 있는 값을 가지며, 매개변수를 수정하기 위해서는 대상 매개변수가 모형내에서 수문학적으로 어떠한 의미를 가지에 대한 이해가 필요하다. 또한 하나의 매개변수는 다른 매개변수와 함께 복합적으로 유량계산에 작용하므로, 다수의 매개변수를 함께 추정하여 최적 계산결과를 도출하는 과정은 일반적으로 전문성과 함께 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 범용 매개변수 추정모형인 PEST와 GRM 모형을 연계하여 GRM 모형의 매개 변수를 자동으로 추정할 수 있는 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈에서는 GRM 모형의 보정을 위한 PEST 모형의 입력파일을 자동으로 생성하고, PEST 혹은 병렬 PEST를 실행할 수 있다. 사용자는 GRM 모형의 추정대상 매개변수 선택, 관측자료 설정, 자동으로 생성된 PEST 입력파일을 확인 및 수정하며, 병렬 PEST를 실행할 경우에는 slave PEST 개수 등을 설정한다. 본 연구에서 개발된 모듈은 OpenGIS인 MapWindow GIS의 Plug-in으로 개발된 GRM(MW-GRM)에서 메뉴로 제공되며, GUI를 통해서 편리하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 물리적 분포형 모형인 GRM의 보정시 다수의 매개변수를 편리하게 추정할 수 있는 방안을 마련하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출 해석 분야에서 GRM 모형이 좀 더 쉽게 활용되는 데 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.466-468
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• 2000

이 논문에서는 Helmholtz machine을 사용하여 데이터의 분포 추정을 함으로써 문서 분류기를 학습하는 방법 제안한다. Helmholtz machine 은 생성 모델과 인식 모델로 구성된 그래프 모델로서, 그래프 모델에서의 분포 추정을 보다 가능하게 하기 위한 근사 방법 중의 하나이다. Helmholtz machine에서의 각 입력 노드는 문서를 구성하는 하나의 단어에 대응하는 이진 노드이다. 입력 노드의 개수가 많아지면 그만큼 학습 시간이 증가하기 때문에, 학습 시간을 줄이면서 적정 수준의 성능을 유지하기 위해 자질 선정이 필요하다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 정보획득량(information gain)기준을 이용하였으며, 뉴스 그룹 데이터에 대해 그 성능을 측정하고 Naive Bayes를 이용한 것과 비교한다.

• Publications of The Korean Astronomical Society
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• v.4 no.1
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• pp.53-62
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• 1989

낱별의 광전측광 관측을 위하여 두 가지 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 하나는 자료수집 (data aquisition), 자료의 표시, 통계처리, 오차추정, 대기상태의 모니터링 등을 다루는 실시간(實時間, real time) 측광제어 프로그램이고, 다른 하나는 하룻밤 관측의 도중 또는 관측 종료 직후에 수집된 자료 전체를 입력 파일로 만들어 주면 대기소광계수 결정과 표준계 변환 및 오차 추정을 해 주는 자료분석(資料分析, data reduction) 프로그램이다. 두 프로그램은 모두 임의의 다색측광계(多色測光系)에 대해서 입력 과일에 필터의 갯수, 색지 수의 정의 등 필요한 자료만 써주면 수행 가능하도록 일반화되어 있다.