• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.449-450
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• 2015

본 논문에서는 재귀최소자승법을 이용한 수퍼커패시터 뱅크의 실시간 커패시턴스 추정방법에 대해 서술하였으며, 커패시터의 수명은 초기용량에서 약 25%가 감소한 경우 수명을 다했다고 판단한다. 수명을 다한 커패시터를 사용할 경우 시스템의 성능과 안전을 보장할 수 없으므로 커패시터를 교체할 적절한 시기를 판단하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 재귀최소자승법으로 수퍼커패시터 뱅크의 커패시턴스를 측정할 수 있는 방법을 제안하였고, 이를 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.333-337
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• 2003

열악한 환경에서 동작해야 하거나 물리적 접근이 어려운 곳에 장착되는 센서 시스템의 경우, 유선에 의한 정보전달이 어려울 뿐만 아니라 센서 내 전원설비가 제한적일 수도 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로서 밧데리 없이 유도결합에 의하여 원격 센서로부터 정보 취득이 가능한 한 방법을 제안하였다. 이 방법은 전원공급에 의한 유도 결합식의 원격센서 시스템과는 달리, 원격 센서의 정전용량을 변ㆍ복조 과정 없이 재귀적 최소 자승 추정법에 의해 센서의 정전용량을 고정도로 추정하는 것이다. 이를 위하여 시스템의 유도결합 모델을 사용하여 정확도가 높은 원격 센서 시스템을 구현할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1343-1344
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• 2015

본 연구에서는 증분형 FCM(Incremental Fuzzy C-Means: Incremental FCM) 클러스터링 알고리즘을 기반으로 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks: RBFNN) 패턴 분류기를 설계한다. 방사형 기저함수 신경회로망은 조건부에서 가우시안 함수 또는 FCM을 사용하여 적합도를 구하였지만, 제안된 분류기에서는 빅 데이터간의 적합도를 구하기 위해 증분형 FCM을 사용한다. 또한, 빅 데이터를 학습하기 위해 결론부에서 재귀최소자승법(Recursive Least Square Estimation: RLSE)을 사용하여 다항식 계수를 추정한다. 마지막으로 추론부에서는 증분형 FCM에서 구한 적합도와 재귀최소자승법으로 구한 다항식을 이용하여 최종 출력을 구한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.134-135
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• 2014

본 논문에서는 동적 전압 보상기를 위한 속응성을 향상시킨 입력 전압의 크기를 검출하는 기법을 제안한다. 동적 전압 보상기가 계통 전압에서 발생한 순시전압강하를 보상하기 위해서는 강하된 전압을 검출해야 한다. 외란에 강인하고 빠른 응답 특성을 가지는 재귀형 최소 자승법을 사용하여 입력 전압으로 부터 강하된 전압의 크기를 구하고 보상전압을 생성한다. 생성된 보상전압은 입력 전압에 더해져 안정된 부하전압을 공급한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.219-220
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• 2014

기존의 SRF-PLL방법은 구현이 간단하고 정상전원에서 위상각 추정 성능이 우수하지만 불평형 전원하에서 위상각 추정 성능이 저하된다. 본논문에서는 상간전압의 위상변화, 상전압의 크기변동 및 오프셋이 발생된 불평형 전원하에서 변동된 값들을 실시간으로 보상하여 위상각을 검출하는 재귀형 최소 자승법을 이용한 SRF-PLL방법을 제안한다.

• 자동차안전학회지
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• 제16권2호
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• pp.51-59
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• 2024

This study presents a method for health monitoring of rotating objects for mobility based on multiple recursive least squares(RLS) algorithms. The performance degradation of the rotating objects causes low handing / low driving performances and even fatal accidents. Therefore, health monitoring algorithm of rotating objects is one of the important technologies for mobility fail-safe and maintenance areas. In order for health monitoring of rotating objects, four recursive least squares algorithms with forgetting factor were designed in this study. The health monitoring algorithm proposed in this study consists of two steps such as uncertainty estimation and parameter changes estimation. In order to improve estimation accuracy, time delay function was applied to the estimated signals based on the first order differential equation and forgetting factors used for the RLS were reasonably tuned. The health monitoring algorithm was constructed in Matlab/Simulink environment and simulation-based performance evaluation was conducted using DC motor model. The evaluation results showed that the proposed algorithm estimates the actual parameter differences reasonably using velocity and current information.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.213-218
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• 2021

입력과 출력에 동시에 잡음이 존재하는 경우 최소 자승법 보다는 완전 최소 자승법이 더 우수한 추정 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 완전 최소 자승법을 시계열 특성을 가지는 데이터에 적용할 경우 보다 실시간 성을 더하기 위해서 Recursive Total Least Squares(RTS) 알고리즘이 제안되어 있다. RTLS는 알고리즘 내에 존재하는 역행렬 계산에서 수치적인 불안정성을 지닌다. 본 논문에서는 RTLS와 유사한 수렴성을 지닐 뿐만 아니라 수치적 불안정성을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 위해서 Iterative Wiener Filter(IWF)를 적용한 새로운 RTLS를 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 수렴성이 기존의 RTLS와 유사할 뿐만 아니라 수치적 견실성이 기존 RTLS보다 향상되었다는 것을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.11-14
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• 2000

본 논문에서는 재귀적 지연추정기를 갖는 적응여파기를 이용하여 음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거기를 TMS320C30 EVM 보드에서 실시간 구현하였다. 이를 위하여 샘플시간마다 지연정보를 구할 수 있는 재귀적 평균 절대차 함수를 사용하고, 정규화 된 최소평균자승(NLMS: Normalized Least Mean Square) 알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템을 시뮬레이션한 (1)의 내용을 EVM 보드에 구현하였다. 그리고, (1)과 동일한 방법으로 백색 가우시안 잡음에 의해 왜곡된 음성에 대하여 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 따른 잡음제거 실험을 하였으며, EVM 보드에서의 실험결과를 (1)의 시뮬레이션 결과와 비교/검토하였다.

• 한국음향학회지
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• 제13권3호
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• pp.16-24
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• 1994

음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거 시스템을 구성하였다. 기존 방법에서는 프레임 단위로 분석된 음성신호의 피치 정보를 이용하여 적응여파기의 기준신호를 얻는데 비해 제안된 방법에서는 매 샘플마다 지연 정보를 추정하여 기준신호를 만든다. 입력되는 음성신호로부터 매 샘플시간마다 지연 정보를 구하기 위하여 일반적인 자기상관 함수와 평균절대차 함수로부터 재귀적 자기상관함수와 재귀적 평균절대차함수를 유도하였다. 정규화된 최소평균자승(NLMS) 적응알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템에 제안된 지연추정 방법을 적용하여 백색 가우시안 잡음에 왜곡된 음성에 대해 음성개선 실험을 하였으며, 기존 방법과의 성능비교 실험을 하였다. 제안된 방법에 의한 음성개선이 기존 방법보다 음질 및 SNR면에서 더 좋은 결과를 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.163-166
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• 2001

초음파를 이용하여 인체 조직의 특성을 알아내는 방법은 매우 광범위하게 응용되어 오고있다. 그 중에서 초음파를 발생시킨 후 반사되어 되돌아오는 신호를 측정하여 그 감쇠 정도로부터 조직의 특성을 추정하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 감쇠현상은 발생된 초음파가 조직 내에서 흡수 또는 산란현상을 거치면서 주파수가 변이를 일으키기 때문에 발생한다. 따라서, 조직의 감쇠 특성을 알아내기 위해서, 주파수의 함수로 근사할 수 있는 감쇠 계수(attenuation coefficient)를 이용하여 시간에 따라 달라지는 주파수 변화를 추정한다. 그러나, 기존의 Ah(Auto-Regressive) 모델을 통한 시간영역 및 주파수 영역에서의 추정 방법을 사용하면 잡음이 존재하는 상황에서 시변 신호를 추정하는데 성능이 많이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서, 가변 망각 인자와 재귀적인 TLS(Total Least Squares) 방법을 사용하여 시간에 따라 변하는 신호를 정확하게 추정하고 잡음환경에도 강인한 알고리듬을 제안하였다. 또한, 제안된 알고리듬은 추정 성능을 향상시킬 뿐 아니라 감쇠정도의 강약에 관계없이 망각인자의 값을 적응적으로 변화시켜 동작하는 장점을 가진다.