• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.998-1004
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• 2016

3상 PWM 컨버터는 입력 전류를 정현적으로 제어할 수 있어 입력 전류의 고조파 성분을 감소시킬 수 있고 입력 전압에 대하여 입력 전류의 위상을 제어할 수 있다. 본 논문은 3상 PWM 컨버터의 역률개선을 위하여 전원전압센서를 사용하지 않고 가상자속기반 벡터제어를 적용한 새로운 센서리스 제어방식을 연구하였다. 직류출력전압은 칼만 필터를 적용하여 추정한 가상자속에 의해 제어되며, 동기위상은 추정된 가상자속을 이용하여 위상을 얻는다. 제시한 PFC 알고리즘은 역률개선 및 가변영역에서 직류출력전압, 부하변동에서 직류출력전압을 정밀하게 제어할 수 있는 우수성을 가진다. 본 논문에서 제안한 가상자속추정 알고리즘을 적용한 칼만 필터 성능은 실험과 시뮬레이션을 통해서 검증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권11호
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• pp.1423-1428
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• 2011

본 논문은 비선형 구동기를 포함한 유연시스템의 잔류변위저감을 위한 학습입력성형제어기를 제시한다. 제시되는 제어기는 비선형 구동기에 대한 입력성형제어기, 반복최소자승법 및 설계변수 updating rule 을 통합하여 개발된다. 비선형 구동기에 대응한 입력성형제어기 설계변수의 updating mechanism 을 개선하기 위한 잔류변위 측정함수가 제시된다. 제시된 제어방법을 pendulum system 에 적용하여 변수추정의 수렴성과 변위저감제어성능의 평가를 통해 수치해석적으로 실용성이 검증된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2003

본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1455-1461
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• 2012

고속 이동통신 시스템의 핵심 기술인 다중입력 다중출력(MIMO; Multi-Input Multi-Output) 직교주파수분할(OFDM ; Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술은 신뢰성 있는 데이터 수신을 위하여 낮은 추정 오차와 복잡도를 가지는 효과적인 채널추정 기법을 필요로 한다. 본 논문은 MIMO-OFDM 통신시스템에서 주로 사용되어 왔던 LS(Least Square)와 같은 기존의 채널추정 방식에 비해 낮은 채널추정 오차를 가지면서, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기반의 채널추정 방식과는 유사한 추정 오차를 가지고 복잡도는 MMSE보다 월등히 낮은 채널추정 기법과 이를 위한 프리앰블(preamble) 파일럿 구조를 제안한다. 제안된 방식은 시간영역에서 LMS (Least Mean Square) 적응 알고리즘을 기반으로 채널을 추정하고, 추정된 채널벡터는 FFT(Fast Fourier Transform)를 거쳐 검파기로 보내진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 MIMO-OFDM 채널추정 방식의 성능을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.163-166
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• 2010

본 논문에서는 현재 상용화 되어있는 WCDMA용 ICS (Interference Cancellation System) 중계기의 성능 개선을 위한 개선된 LMS 알고리즘을 연구하였다. ICS 중계기의 수신으로 입력되는 신호는 수신 신호와 궤환되어 입력되는 신호로 구성된다. 이렇게 입력되는 궤환 신호를 LMS와 같은 적응형 채널 추정 알고리즘을 통해 제거하는 기술이 ICS 중계기의 핵심 요소이다. 중계기의 저비용 및 단순화를 위해서는 기존에 사용되어온 적응형 채널 추정 알고리즘의 단순화가 필요하다. 실험을 통해 기존 NLMS 알고리즘 및 계산 복잡도 감소를 위해 수정된 LMS 알고리즘을 MSE (Mean Square Error) 기준에서 성능 비교를 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.250-253
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• 2017

본 논문에서는 동시적 위치 추정 및 지도 작성 (simultaneous localization and mapping)에서 루프 폐쇄 검출을 딥러닝 방법의 일종인 variational autoencoder 를 이용하여 수행하는 방법에 대해 살펴본다. Autoencoder 는 비감독 학습 방법의 일종으로 입력 영상이 신경망을 통과하여 얻은 출력 영상과 동일하도록 신경망을 학습시키는 모델이다. 이 때 autoencoder 중간의 병목 지역을 통과함에도 불구하고 입력과 동일한 영상을 계산해야 하는 제약조건이 있기 때문에 이는 차원 축소나 데이터 추상화의 목적으로 많이 사용된다. 여기서 한 단계 더 발전된 variational autoencoder 는 기존의 autoencoder 가 가진 단점인 입력 변수의 분포와 잠재 변수의 분포 사이에 상관관계가 없다는 단점을 해결하기 위해 Kullback-Leibler divergence 를 활용한 손실 함수를 정의하여 사용했다. 실험결과에서는 루프 폐쇄 검출에서 많이 사용되는 City-Centre 와 New College 데이터 집합을 사용하여 평가하였으며 루프 폐쇄 검출의 결과는 정밀도와 재현율을 계산하여 나타냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.826-829
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• 2005

유역의 수자원 분석을 위해서는 선정된 모형의 입력자료와 이를 바탕으로 추정된 매개변수의 결정이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 수문모형의 입력자료인 유역의 시간자료와 공간자료를 구축하고 이를 대상유역의 기준자료로 선정하여 HyGIS(Hydrological Geographic Information System)의 시$\cdot$공간DB에 저장하였다. 또한 TOPMODEL을 HyGIS와 연계시킴으로서 저장된 DB로부터 모형 구동에 필요한 시$\cdot$공간자료를 손쉽게 사용할 수 있는 시스템을 개발하였으며 이를 HyGIS-TOPMODEL이라고 한다. 연구결과 HyGIS-TOPMODEL은 HyGIS의 시$\cdot$공간DB를 이용하여 효과적으로 입력자료를 구성할 수 있었다. 또한 개발된 HyGIS-TOPMODEL을 시험유역에 적용한 결과 실측유량을 적절히 모의하는 것으로 나타났으며, 이에 따라 유전자 알고리즘을 이용한 매개변수의 추정 및 이의 적용 또한 타당한 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.31-39
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• 1979

본 연구에서는 주파수 체배기의 공통점을 종합하여 "시 불변 시스템(time invarient system)에서 입력 파형이 반파대칭 특성을 가질 때, 출력이 입력의 우함수로 표시 된다면 출력 주파수는 입력 주파수의 체배가 된다." 추정 하였으며 이를 증명 하였고, 추정한 이론에 의해서 부저항을 이용한 광대역 구형파 주파수 2체배기를 제안 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제12권6호
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• pp.21-27
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• 1993

계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.74-81
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• 2001

스위치드 릴럭턴스 모터(이하 SRM) 구동을 위한 센서리스 설계는 노이즈에 민감하기 때문에 이에 대한 강인성과 신뢰성이 있어야 한다. SRM 구동시에 이들 성분은 소선호 전자회로와 함께 대전류 전력회로와 근접되어 전기적으로 노이즈 환경을 만든다. 또한, 쇄교 인덕턴스와 유한 커플링 캐패시턴스에 의해 어떤 저전압 전류와 전압 측정회로에 노이즈를 일으킬 수 있다. 노이즈를 포함한 전류와 전압은 센서리스 알고리즘의 입력 값으로 사용되기 때문에 위치추정에 대한 오차를 발생한다. 본 논문에서는 입력 노이즈에 대한 높은 강인성과 저항성을 기술하며 퍼지 논리 기반 회전자 위치 추정 알고리 즘과 관측기 모델이 입력 데이터의 오차를 줄이기 위해 사용하였다.