• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.41-48
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• 2008

본 연구에서는 전압품질에 민감한 설비를 위한 3상 Z-소스 동적 전압 보상기(Z-DVR : Z-Source Dynamic Voltage Restorer)를 제시하였다. 제안된 시스템은 수동필터와 Z-소스 토폴로지의 직렬형 능동필터로 구성된다. Z-DVR의 ESS(Energy Storage System)로는 친환경적인 고분자 전해질 연료전지(PEMFC : Proton Exchange Membrane Fuel Cells)를 사용하였다. 고조파 검출은 동기좌표계의 $i_{d}-i_{q}$ 이론에 의하였으며, 부하전압 보상을 위하여 PI제어를 사용하였다. 3상 전원이 모두 전압 sag가 발생하는 경우, PSIM에 의하여 제안된 방법과 배터리 스택을 적용하는 종전의 방법에 대하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 전압 보상성능이 유사함을 알 수 있었다. 또한 전압 sag와 swell이 동시에 또는 독립적으로 발생하는 다양한 전원 조건하에서 제안된 시스템의 전압 보상 성능과 전압에 대한 %THD(%Total Harmonic Distortion)를 검토하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.510-518
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• 2014

본 연구에서는 유체 속에서의 로봇의 방향전환 메커니즘의 성능을 개선하고 최적화하기 위하여 물 속 자연환경에 최적화되어 있는 물고기의 CST(CST:C-shape sharp turn) 패턴을 모방하여 물고기 로봇의 꼬리 관절 궤적을 신경회로망(neural network)을 사용하여 제안하였다. 물고기의 CST 패턴을 모방하기 위해 CST 패턴을 순차적으로 기록한 정보를 수치적으로 변환하여 좌표 데이터를 생성하고 함수화하였다. 함수화된 모션 함수를 물고기 로봇의 상대 관절각으로 변환하였으나, 구해진 상대 관절 궤적은 잉어의 순차적 기록에 의해 구해진 각도이므로 분해능이 떨어져 실제 물고기 로봇의 제어에 적용하기 어렵다. 그러므로 상대 관절 궤적을 일반화 기능이 뛰어난 신경회로망을 사용하여 보간하고 물고기 로봇에 적용하였다. 모의실험을 통하여 신경회로망을 이용한 상대 관절 궤적 함수가 고차의 다항식 궤적 함수에 비하여 물고기 로봇의 CST 모션에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.386-393
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• 2001

본 논문에서는 3상 3선식 전력시스템에서 전류 고조파와 전원 전압 불평형을 보상하는 직렬형 능동전력필터에 관하여 연구하였다. 직렬형 능동전력필터는 병렬형 수동필터와 병용으로 구성되어져 수동필터의 고조파 보상 능력을 향상시켜주며, 전원측의 전류 고조파를 더욱 저감시키고, 전원 전압의 불평형을 보상하여 부하측에 평형한 전원조건이 형성되도록 보상해 준다. 제안하는 제어 알고리즘은 전류 고조파 보상을 위한 방법과 전원 전압 불평형을 보상하는 방법으로 나누어지며 최종적인 보상 전압은 계산되어진 두 가지 보상 전압의 합의 형태가 되겠다. 전류 고조파 보상을 위한 보상 지령 전압은 정의되어진 성능함수에 의해 계산되어지며, 전원 전압 불평형 보상을 위한 보상 지령 전압은 동기 좌표를 이용하여 계산되어진다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.65-73
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• 2007

본 논문은 1-Hz의 낮은 고정자 전류 주파수에서도 동작하는 순수적분 기반의 자속추정을 위한 온라인 전류측정 오차 보상방법을 제안한다. 오프셋 전류와 변환이득오차에 의한 역상분 전류 성분은 상태관측기를 이용하여 제거하고, 동시에 변환이득오차에 의한 역상분 전류는 동기좌표계에서 영구자석에 의하여 발생된 q축 자속을 기준모델에 의한 값과 추정된 자속에 의한 값 사이의 차이에 의하여 보상한다. 이 보상기는 PI제어기를 이용하여 두 값 사이의 오차가 0이 되도록 제어한다. 또한 적분기 초기값 오차 및 관측기의 전동기 상수 오차에 의한 잔여오차 보상방법도 제안하였다. 타당성을 입증하기 위하여 1.1-kW 영구자석형 동기전동기(PMSM)에 제안된 보상 방법을 구현하여 다양한 실험을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.133-143
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• 2009

이 논문은 엄격한 물리적 센서 모델인 궤도 자세각 모델이 위성체의 자세제어 방식이 다른 두 위성 영상에 적용한 경우 나타나는 성능의 차이를 기술한다. 영상 취득 시 Spot 위성은 거울 회전(mirror-tilt) 방식을 채택하고 있으며 Kompsat-2 위성은 몸통 회전(body-tilt) 방식을 채택하고 있다. 이 논문은 선행 연구에서 이미 우수한 성능이 검증된 궤도 자세각 모델로 연구의 범위를 제한하며 미지수 조합에 따른 센서 모델 정확도 및 3차원 좌표 산출 정확도를 통해 두 영상에서 나타나는 모델 성능의 차이를 비교한다. 실험 결과는 동일한 궤도 자세각 모델이 두 영상에 대해 다른 성능이 나타남을 보여주고 있으며 Spot 위성의 경우에는 자세 각 미지수가 포함된 모델을, Kompsat-2 영상의 경우에는 많은 개수의 미지수를 갖는 모델을 사용하는 것이 효율적임을 제안한다. 이는 동일한 모델이라 하더라도 센서의 영상 취득 방식과 그로 인한 자세 추정의 정확도에 따라 다르게 적용되는 것이 효과적일 수 있음을 나타낸다. 이러한 차이를 이해하는 것은 향후 모델 정확도 개선과 새로운 영상에 대한 모델 적용을 위한 중요한 토대가 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.11-21
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• 2015

Human-Computer Interaction(HCI)에 대한 관심도가 높이지면서, HCI에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이와 더불어 사용자의 몸짓이나 음성을 이용하는 Natural User Interface/Natural User eXperience(NUI/NUX)에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. NUI/NUX의 경우, 제스처 인식이나 음성 인식 등의 인식 알고리즘이 필요하다. 하지만 이러한 인식 알고리즘은 전처리, 정규화, 특징 추출과 같은 단계를 거쳐야하기 때문에 구현이 복잡하고, 트레이닝에 많은 시간을 투자해야 한다는 단점이 있다. 최근에는 NUI/NUX 개발 도구로 Microsoft 사의 Kinect가 개발되어 개발자와 일반인들에게 많은 관심을 받고 있고, 이를 이용한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 본 저자들의 이전 연구에서도 사용자의 신체적 특징을 이용하여 뛰어난 직관성을 가진 핸드 마우스를 구현하였다. 하지만 마우스의 움직임이 부자연스럽고 정확도가 낮아 사용자가 사용하기 다소 어려웠다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Kinect를 통해 사용자의 신체적 특징을 실시간으로 추출하고, 이를 이용해 가상 모니터라는 새로운 개념을 추가한 핸드 마우스 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 가상 모니터는 사용자의 손으로 마우스를 제어할 수 있는 가상의 공간을 의미한다. 이를 통해 가상 모니터 상의 손의 좌표를 실제 모니터 상의 좌표로 정확하게 매핑(mapping)이 가능하다. 가상 모니터를 사용함으로써 이전 연구의 장점인 직관성을 유지하고, 단점인 정확도를 높일 수 있다. 추가적으로 뇌파 집중 지표를 이용해 사용자의 불필요한 행동을 인식하여 핸드 마우스 인터페이스의 정확도를 높였다. 제안하는 핸드 마우스의 직관성과 정확성을 평가하기 위하여 10대부터 50대까지 50명에게 실험을 하였다. 직관성 실험 결과로 84%가 1분 이내에 사용방법을 터득하였다. 또한 동일한 피실험자에게 일반적인 마우스 기능(드래그, 클릭, 더블클릭)에 대해 정확성 실험을 한 결과로 드래그 80.9%, 클릭 80%, 더블 클릭 76.7%의 정확성을 보였다. 실험 결과를 통해 제안하는 핸드 마우스 인터페이스의 직관성과 정확성을 확인하였으며, 미래에 손으로 시스템이나 소프트웨어를 제어하는 인터페이스의 좋은 예시가 될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.508-516
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• 2010

본 논문에서는 자율적이며 자동화된 정리정돈 기능을 갖는 홈 메스클린업 로봇(McBot)을 개발한다. 그 동안 진공청소기가 보급되어 집안 청소에 편리성 향상이 이루어졌지만 진공청소기를 운영하는 노동은 인간의 몫이었다. 그것을 해결하기 위하여 최근에 로봇청소기들이 개발되었으나, 진공 청소하기 이전에 해결해야 하는 신문, 옷가지 등을 정돈하거나 진공흡입하기 어려운 크기의 쓰레기들을 정리하는 것은 여전히 사람이 처리해야 하는 심각한 노동으로 남아 있다. 이러한 이유로 본격적인 청소로봇 시장이 아직 형성되지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 가정에서의 정리정돈 문제를 해결할 수 있는 소위 홈 메스클린업 로봇을 개발하고 새로운 디자인 방법과 제어 기법 그리고 자기 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 홈 메스클린업 로봇은 정리정돈을 위하여 쾌속 네비게이션과 정교한 매니퓰레이션 기능을 필요로 한다. 본 논문에서는 자율적인 네비게이션 기능으로 장애물을 회피하여 원하는 목적지까지 고속으로 이동할 수 있는 휠 기반의 이동로봇을 개발한다. 또한 정리정돈 작업을 위한 정교한 매니플레이션 기능으로 6 자유도를 갖는 로봇 팔과 리프트 등의 보조장치들을 개발하며, 그것들이 정밀 제어될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 특히 홈 메스클린업 로봇의 탐색 시스템은 지금까지의 청소로봇들과는 달리 일정한 패턴이나 벽면을 따라 움직이는 방식이 아닌 실질적인 실내 구조의 파악과 잡은 물체를 원래의 위치로 이동시키거나 정돈 장소까지 이동하기 위한 절대 좌표 형태의 자기 위치 인식 기능이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 자신의 절대좌표 인식 및 물체인식을 위하여 RFID 태그들을 이용한 자기위치 인식 시스템을 개발한다. 마지막으로 본 논문에서 설계된 홈 메스클린업 로봇이 RFID 환경에서 정리정돈작업을 수행하는 실제 실험을 통하여 좋은 성능을 검증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.828-834
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• 2013

본 논문에서는 태양광 집광 효율 향상을 위한 많은 연구 방법 중 하나로서 태양광을 효율적으로 집광할 수 있는 TMC(Tracker Motion Controller) 시스템 구성하여 발전효율의 향상성을 갖춘 집광형 태양광 발전시스템(CPV)과 실리콘을 이용한 PV 시스템으로 실험하였다. 태양추적 발전시스템에 사용되는 마이크로프로세서는 실시간으로 태양광의 고도와 위도 각을 계산한다. 또 한 센서로부터 값을 받아들이고, 태양의 현재 위치 값을 계산하여 모터를 제어하며 중앙제어 시스템과의 통신을 하기 때문에 적용 가능성에 대한 부담이 커지고 있다. 따라서 집광형 태양광 발전시스템에 적합한 프로그램 방식과 센서방식을 혼합한 하이브리드 방식의 알고리즘 통하여 ARM코어를 내장한 TMC에 구현하였으며, 구현된 TMC를 통하여 기존 PV시스템, CPV 시스템 대비하여 국내에서의 발전효율을 비교 분석하였다. 실험결과 기존의 센서방식을 이용한 집광형 태양광 발전 시스템에 GPS통신 값을 통해 프로그램 방식의 천문학 계산에 의하여 지평좌표계에서의 태양의 방위각과 고도각을 계산하는 하이브리드 태양위치추적 방식을 실험한 결과를 보면 맑고 일사량이 높은 날에는 큰 차이를 보이진 않았다. 그러나 흐리고 맑은 날 등 일사량이 없어 센서가 태양의 위치를 추적하지 못하고 멈춘 상태에서 일정 시간이 지난 후 태양이 센서의 사각지대에서 나타나면 센서의 오류가 생길 수 있는 기후변화에서는 오히려 센서방식보다 더 우수함을 확인할 수 있었다. 태양전지의 발전효율이 높아지고 생산발전 단가가 줄이는 부분에 대한 지속적인 연구, 더불어 기후의 변화에 따른 최적의 발전 능력을 가진 TMC를 적용한 고효율 집광형 시스템에 대한 연구가 지속적으로 필요할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-8
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• 2020

건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.312-321
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• 2003

본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.