산업자동화에 적합한 구형파 구동 BLDC 영구자석 전동기 설계 및 개발, 위치검출방식 회로와 드라이버 개발에 관심이 증가하고 있다. 그러나 이 전동기는 스위칭 손실에 의한 효율 저하 및 진동, 소음 등으로 인하여 가격적·기능적인 장점에도 불구하고 그 응용에 있어서는 다소 제한적인 실정이다. BLDC 모터를 설계하고 조립하는 과정에 있어 자기회로 설계의 문제 또는 조립과정상의 제품 불 균일 등으로 인하여 자극 각이 균일하지 않거나 자속분포가 왜현되는 문제가 발생하는데, 이러한 것들이 위치검출 어긋남의 원인이 되어 모터 특성을 악화시킨다. 또한 위치센서로부터 발생된 신호가 정확히 드라이버로 피드백 되어야만 정현파 구동 BLDC 시스템이 안정적으로 동작할 수 있다. 그러나 발생된 신호가 외부의 영향인 자속밀도 편차나 착자 기술에 의해 DC offset 성분이 발생하여 안정적인 위치검출을 할 수 없기에 본 연구에서는 DC offset 성분을 제거할 수 있는 제안된 회로를 연구하고자 한다.
본 논문은 자연영상에서 얻은 교통표지판의 기울기를 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째, 자연 영상에서 에지 검출을 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째, 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프 변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트가 가지고 있는 특징을 이용하여 후보영역 검출을 한다 마지막으로 검출된 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행한 후, 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 텍스트와 비텍스트 간의 연결요소에 나타나는 특징 차이를 이용하여 텍스트 추출을 수행한다 100장의 샘플영상을 대상으로 실험한 결과 82.54$\%$ 텍스트 추출률과 79.69$\%$ 추출 정확도를 가짐으로써 기존의 런 길이 평활화 방법이나 퓨리어 변환을 이용한 방법보다 더 정확한 텍스트 추출 향상을 보였다. 또한 기울어진 각도 추출에서도 94.3$\%$의 추출률로 기존의 Hough 변환만을 이용한 방법보다 약 26$\%$의 향상을 보였다. 본 연구는 시각 장애인 보행 보조 시스템이나 무인 자동차 운행에 있어 위치 정보를 제공하는데 활용할수 있을 것이다.
본 논문에서는 고조파 소음을 내는 시스템의기본 주파수 추정을 통한 새로운 피드백 능동소음제어 방법을 제안한다. 기존신호를 측정하기 어려운 상황에서 종래의 다중 정현파 소음의 능동제어 방법은 기준신호를 측정하는 대신 추정된 주파수를 이용하여 기준신호를 만들어낸다. 그러나 비팅현상(beating phenomenon)이 존재할 때는 순간적으로 특정 주파수 성분이 사라지게 되므로 적응 주파수 추정이 어렵게 되어 비팅현상에 의한 주파수 추정에서의 혼돈을 만들어진 기준신호를 쓸모없게 만든다. 제안된 알고리즘은 두 가지 부분으로 구성된다. 첫째는 기본주파수 추정을 이용한 기준신호 발생기이고 둘째는 기존의 피드포워드 제어부분이다. 제안된 결정 규칙을 이용한 기본주파수 추정알고리즘은 비팅현상에 둔감할 뿐 아니라 기존의 직렬형 적응노치필터 방법에 비해 좋은 추종성능과 적은 주파수 추정 오차의 분산을 갖는다. 더욱이 신호대잡음비가 좋지 않아 기존의 주파수 검증하기 위해서 실측한 선박의 객실 소음과 자동차의 시변하는 엔진부밍소음에 대해서 모의 실험을 수해한다.
본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
현재 운영되고 있는 군 지휘·지원차량은 상용차량의 일부를 개조하여 제작되었으며, 군에서 필요한 통신장비 운용환경을 확보하기 위하여 통신실 내부에 별도의 컨버터를 장착하는 전원공급시스템이 적용되었다. 하지만, 이러한 전원공급시스템은 전자파 방사 노이즈를 발생시켜 차량에서 무전교신 시 잦은 잡음과 통신감도 저하 등의 문제점이 발생되었다. 이를 개선하기 위해, 엔진에 발전기를 추가 장착하여 통신장비에 필요한 전력을 공급받도록 전원공급시스템을 변경하였다. 추가 장착된 발전기는 통신장비가 운용되는 통신실과 완전히 분리된 엔진 룸에 위치하도록 설계되어 전원공급시스템에서 발생되는 전자파 방사 노이즈에 의한 영향을 감소시켜줄 것으로 기대되었다. 개선된 시스템의 효과를 검증하기 위하여 기존 차량과 신규 전원공급시스템이 적용된 차량에 대하여 광대역 방사시험을 각각 수행하였고 측정 결과를 비교하였다. 시험 결과 신규 전원공급시스템이 적용된 차량의 광대역 방사 노이즈는 국내 자동차 안전기준에 모두 만족하였으며, 기존 차량 대비 일부 주파수 구간을 제외한 대부분의 구간에서 감소함을 확인할 수 있었다. 특히, 차량 우측면의 수직편파 170~225 MHz 구간에서 최대 10.751 dB𝜇V/m 감소하였다.
본 논문에서는 고조파 소음을 내는 시스템의 기본 주파수 추정을 통한 새로운 피드백 능동소음제어 방법을 제안한다. 기준신호를 측정하기 어려운 상황에서 종래의 다중 정현파 소음의 능동제어 방법은 기준신호를 측정하는 대신 추정된 주파수를 이용하여 기준신호를 만들어낸다.$^{(4)}$ 그러나 맥놀이현상(beating phenomenon)이 존재할 때는 순간적으로 특정 주파수 성분이 사라지게 되므로 적응 주파수 추정이 어렵게 되어 맥놀이현상에 의한 주파수 추정에서의 혼돈은 만들어진 기준신호를 쓸모없게 만든다. 제안된 알고리즘은 두 가지 부분으로 구성된다. 첫째는 기본주파수 추정을 이용한 기준신호 발생기이고 둘째는 기존의 피드포워드 제어 부분이다. 제안된 결정 규칙을 이용한 기본주파수 추정알고리즘은 맥놀이현상에 둔감할 뿐 아니라 기존의 직렬형 적응노치필터 방법에 비해 좋은 추종성능과 적은 주파수 추정 오차의 분산을 갖는다.$^{(4)}$ 더욱이 신호대잡음비가 좋지 않아 기존의 주파수 추정방법으로는 추정될 수 없는 주파수 성분가지 제어가 가능하다. 제안된 능동소음제어 방법의 성능을 검증하기 위해서 실측한 선박의 객실 소음과 자동차의 시변하는 엔진부밍소음에 대해서 모의 실험을 수행한다.
최근 립리딩에 대한 연구는 음성인식방법에 있어서 부가적인 정보를 제공하여 잡음환경에서 견인한 음성 인식을 하거나 음성정보의 부가적인 특징벡터로 사용하기 위한 방법으로 연구되고 있다. 그러나 립리딩 연구의 대부분은 실험실 환경하의 제한된 결과로서, 실제 다양한 동적 환경에서의 견인성에 대해서는 연구된 바가 없다. 현재 우리는 입술정보만을 이용한 자동22단어 인식기를 만들었으며, 이미지 기반 립리딩의 성능은 53.54%의 성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 구현된 립리딩 시스템을 기반으로 하여, 립리딩 성능이 환경 적인 변화에 대해서 얼마나 안정할 수 있는지, 그리고 립리딩의 인식성능 저하를 일으키는 주요 요인이 무엇인지에 대하여 연구하였다. 입술이미지의 동적 변이로서는 이동, 회전. 크기변화와 같은 공간적 변화와 빛에 의한 조명변화를 고려하였다. 실험용 데이터로는 영상변환에 의한 시뮬레이션 된 데이터와 동적 변화가 심한 자동차 환경에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실험결과 입술의 공간 변화가 인식성능 저하의 한가지 요인으로 작용함을 발견하였다. 그러나 실제적으로 공간변화보다 더 심각한 성능저하 원인은 시간흐름에 따른 조명조건의 변화로써 70%이상의 왜곡이 발생했다. 따라서 신뢰할 수 있는 립리딩 시스템 구현을 위해서 고려해야 할 가장 큰 요인은 빛의 변화임을 발견할 수 있었다.
현재 음성인식 분야에서는 잡음이 심한 환경에서 음성 인식률을 향상시킬 수 있는 바이모달의 한 형태인 립리딩 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 립리딩 연구에 있어서 가장 중요한 것은 정확한 입술 이미지를 찾아내는 것이다. 그러나 조명변화, 화자의 발음습관, 입술 모양의 다양성, 입술의 회전과 크기 변화 등의 환경 변화 요인 때문에 안정적인 성능을 예측하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 보다 안정적 성능을 얻기 위해 시간영역에서 이미지를 임펄스 응답 필터링을 수행을 통해 향상된 인식성능을 보였다. 또한 본 연구에서는 입술 전체 영상을 대상으로 처리하는 립리딩 기법의 사용으로 인해 발생하는 데이터 용량 증가를 고려해 영상의 정보는 손실하지 않고 그 특징만을 추출하여 데이터의 양을 줄일 수 있는 주성분 분석을 전처리 과정으로 사용하였다. 본 연구에서는 영상정보만을 사용하여 음성인식 성능 관찰을 위해 자동차 내에서 서비스가 가능한 22단어를 선정하여 인식실험을 하였다. 이 단어들의 인식 성능을 비교하기 위하여 음성 인식 알고리듬으로 잘 알려진 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하였다. 실험결과 PCA(Principal component Analysis)하였던 경우 립리딩이 64%의 인식률을 보인 반면, 시간영역필터를 립리딩에 적용시 72.7%로 인식률의 향상을 보였다.
LED는 조명뿐만 아니라 휴대폰, 자동차, 디스플레이 등과 같은 다양한 분야에 널리 사용되고 있으며, LED 조명과 통신이 융합된 가시광 통신(VLC)이 크게 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 일반적인 차량에서 사용되고 있는 적색, 황색 LED를 이용하여 차량 간(V2V) 데이터를 전송할 수 있는 차량 간 가시광 통신시스템을 직접 구현하고 실험하였다. 전위 차량에서 수집된 데이터와 속도 데이터인 서로 다른 데이터들을 차량의 후미등인 적색, 황색 LED를 이용해 NRZ-OOK로 변조하여 가시광으로 각각 전송했으며, 광 검출기(PD)는 가시광 신호를 수신하여 데이터를 복원한다. 형광등과 자연광의 간섭 광의 영향을 감소시키기 위해, 간섭제거를 위한 PD를 설치하였으며, 편광필터와 차동증폭기를 이용한 간섭제거기를 사용하였다. 제안된 가시광 통신시스템이 이상적인 경우, 실내 그리고 실외환경에서 성능을 분석하였다. 실외환경에서 약 30[cm]거리를 유지하고 4800[bps] 전송속도를 갖는 차량 간 데이터전송에서 적색 LED는 약 13.63[dB], 황색 LED는 약 11.90[dB]의 성능 향상을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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