• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.497-502
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• 2002

The problem of maneuvering target tracking has been studied in the field of the state estimation over decades. The Kalman filter has been widely used to estimate the state of the target, but in the presence of a maneuver, its performance may be seriously degraded. In this paper, to solve this problem and track a maneuvering target effectively, a DNA coding-based interacting multiple model (DNA coding-based W) method is proposed. The proposed method can overcome the mathematical limits of conventional methods by using the fuzzy logic based on DNA coding method. The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive IMM algorithm and the GA-based IMM method in computer simulations.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.4
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• pp.472-478
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• 2006

This paper presents a new fuzzy-neural-network based interacting multiple model (FNNBIMM) algorithm for tracking a maneuvering target. To effectively handle the unknown target acceleration, this paper regards it as additional noise, time-varying variance to target model. Each sub model characterized by the variance of the overall process noise, which is obtained on the basis of each acceleration interval. Since it is hard to approximate this time-varying variance adaptively owing to the unknown acceleration, the FNN is utilized to precisely approximate this time-varying variance. The error back-propagation method is utilized to optimize each FNN. To show the feasibility of the proposed algorithm, a numerical example is provided.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.382-385
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• 2007

본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.2 s.95
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• pp.153-163
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• 1999

본 연구에서는 격자패널을 통한 소음전달을 감소시키기 위하여 외부 구조적 가진으로부터 유발된 경량 패널의 진동을 능동 제어하는 기법을 기술한다. 최적 되먹임제어기와 적응 앞먹임제어기가 결합된 혼합형 제어기가 진동제어기로 사용된다. 되먹임제어기는 주파수 영역의 모델규명법에 의해 추출된 다중 입/출력 패널진동계 모델에 대하여 LQG 최적기법을 이용하여 감쇠능을 향상시키도록 설계된다. 앞먹임제어기는 되먹임 궤환의 결합효과를 자동적으로 보정할 수 있는 제안된 학습법칙에 기초하여 패널의 잔류진동이 최소가 되도록 적응된다. 45.7${\times}$45.7${\times}$2.54 ${cm^3}$ 벌집형상의 고강도 패널, 4개의 관성형 구동기 및 이산신호처리장치에 의해 구현된 패널 진동계에 대한 능동제어 실험을 수행해 본 결과 600Hz 주파수대역에 대한 12dB 진동저감이 이루어 질 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.25-33
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• 2009

Recently, the TS fuzzy models that include the linear equations in the consequent part are widely used for time series forecasting, and the prediction performance of them is somewhat dependent on the characteristics of time series such as stationariness. Thus, a new prediction method is suggested in this paper which is especially effective to nonstationary time series prediction. First, data preprocessing is introduced to extract the patterns and regularities of time series well, and then multiple model TS fuzzy predictors are constructed. Next, an appropriate model is chosen for each input data by an adaptive model selection mechanism based on rough sets, and the prediction is going. Finally, the error compensation procedure is added to improve the performance by decreasing the prediction error. Computer simulations are performed on typical cases to verify the effectiveness of the proposed method. It may be very useful for the prediction of time series with uncertainty and/or nonstationariness because it handles and reflects better the characteristics of data.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.34-34
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• 2011

본 논문에서는 반도체의 제조공정 중 작동되는 건식 전공펌프에서 측정한 다중변수들의 통계적, 물리적 특성을 소개한다. 흡기부 및 배기부 압력과 부스터/드라이펌프의 소비전류와 같은 상태변수의 변위 분포는 2개 이상의 특징적인 구간으로 나뉘는 특성을 가지고 있다. 특히 흡기부 압력 데이터는 펌프의 성능상태를 직접적으로 나타내는 배기 속도를 유추할 수 있는 특성을 내포하고 있다. 이러한 관측을 통해 발견한 통계학적 특성을 나타내기 위해 적응형 인자모델(APM)을 이용한 진공펌프 시스템의 실시간 진단 기법을 개발하였다. 동시에 공정 중에 배기속도를 유추 할 수 있는 배기속도지표(PSI)를 제안하여 펌프의 성능 상태를 간접적인 방법으로 관찰하는 기법을 개발하여, 두 기법을 통한 진공펌프 시스템의 상태변화 진단 결과의 경향이 동일함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.136-142
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• 2007

This paper proposes a new approach on nonlinear maneuvering target tracking. In this paper, proposed algorithm is the Kalman filter based on the adaptive interactive multiple model using the concept of predicted impact point and utilize modified Kalman filter regarding the error between measurement position and predicted impact point. The unknown target acceleration is regarded as an additional process noise to the target model, and each sub-model is characterized in accordance with the valiance of the overall process noise which is obtained on the basis of each acceleration interval. To compensate the decreasing performance of Kalman filter in nonlinear maneuver, we construct optional algorithm to utilize proposed method or Kalman filter selectively. To effectively estimate the acceleration during the target maneuvering, the rapid increase of the noise scale is recognized as the acceleration to be used in maneuvering target's movement equation. And a few examples are presented to show suggested algorithm's executional potential.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.3
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• pp.388-398
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• 2004

This paper focuses on the reduction method of message traffic occurred when multiple participants collaborate in the distributed virtual environment. It is referred to as filtering method of update message to minimize data traffic exchanged in the virtual environment, and it is the essential process to improve the scalability of the virtual environment. Spatial partitioning method, a popular filtering technique, divides the whole environment into smaller sub-parts in order to make it small the regions to be maintained consistently. However, it is less flexible and adaptable because the information of area of interest must be configured before simulation. In this paper, the concept of dynamic area of interest is proposed, which is highly adaptable by applying dynamic environmental elements to AOI management. It uses multiple layering and multiple consistency algorithms for dynamic management, and makes it possible to consume system resource efficiently. For performance evaluation, experiments are performed with virtual avatars, measuring message traffic. Finally, the proposed model could be applied to the AOI management systems which accommodate massive users like MMORPG, or virtual communities.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.1E
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• pp.12-19
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• 1993

덕트에서의 능동소음감쇄 문제를 다루었다. 음향귀환이 있는 경우의 덕트를 중첩의 원리를 이용하여 모델링하였다. 본 논문에서 다루어진 능동소음제어를 위한 덕트모델은 consistent하다고 가정했다. 스피커와 오차 마이크로폰 사이의 2차 경로 전달함수를 추정하기 위한 새로운 알고리즘을 제안했으며 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 계산양이 작아 다중 채널 능동소음제어에도 이용될 수 있으리라 생각된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.215-219
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• 2016

본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.