• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1991.04a
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• pp.76-80
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• 1991

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.8
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• pp.3-11
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• 2001

This paper describes an implementation of inverse filter using SVD in order to recover the input in multi-channel system. The matrix formulation in SISO system is extended to MIMO system. In time and frequency domain we investigates the inversion of minimum phase system and non-minimum phase system. To execute an effective inversion of non-minimum phase system, SVD is introduced. First of all we computes singular values of system matrix and then investigates the phase property of system. In case of overall system is non-minimum phase, system matrix has one (or more) very small singular value (s). The very small singular value (s) carries information about phase properties of system. Using this property, approximate inverse filter of overall system is founded. The numerical simulation shows potentials in use of the inverse filter.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12A
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• pp.1781-1786
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• 2000

본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2995-2997
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• 2000

원자력발전소의 열출력 계산 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 주급수 유량이며, 측정방식상의 특성(Venturi Fouling)으로 인해 계산시 과다하게 반영될 소지가 있다 본 연구에서는 이 측정 오차를 최소화하기 위하여 뉴로-퍼지 논리를 이용하여 주급수 유량을 예측한 후 그 결과를 통해 열출력을 재평가하고자 하였다. 즉, 뉴로-퍼지로의 입력 변수(증기발생기 압력 및 수위. 터빈 충동실 압력)들은 모의훈련으로 출력을 상승시키면서 취득한 후 Wavelet Denoising 기법을 이용하여 노이즈를 제거시키고. 뉴로-퍼지 추론 계통의 파라메타들을 최적화시키기 위하여 유전적 알고리듬 및 최소자승법에 의한 Hybrid Learning Rule을 이용하여 학습시켰다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 주급수 유량이 양호하게 예측되어, 이 결과를 토대로 열출력을 평가하는데 본 알고리듬의 적용이 성공적임을 입증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.433-434
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• 2012

본 논문에서는 과변조 영역에서의 전압변조방식에 따른 리플 분석에 대하여 설명한다. 일반적으로 과변조 영역에서의 제어는 제어가능한 속도영역의 확장과 동특성 향상을 위해 이용된다. 전압 지령이 출력 가능한 전압 변조 영역 이상으로 상승되는 경우, 이를 출력 가능한 전압 범위내로 지령을 수정하게 되는 데, 이 때 출력해야할 전압 지령과 출력 가능한 전압 사이의 오차는 전류제어 수행에 리플로 발생한다. 본 논문은 이러한 과변조 영역에 대한 분석에 있어 데드타임이나 최소 PWM 출력이 고려된 전압 변조 방식에 대해 고찰한다. 이에 대한 전압 및 전류 리플 분석을 통해 과변조 영역에서의 적절한 전압 변조 방식에 대해 알아본다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.64-66
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• 2020

친환경적이고 수명이 길며 높은 효율을 가지고 있는 LED(Light Emitting Diode) 조명은 각광 받고 있다. LED는 응용 분야별로 필요한 용량에 따라 다양하게 정하지 않고 용량을 한가지로 표준화하여 직, 병렬로 연결하여 모듈 형태로 사용하고 큰 용량이 필요한 경우, 여러 개의 모듈로 이용하는 특징을 갖는다. 따라서 LED 구동하기 위한 컨버터는 LED 모듈을 최소 하나에서 여러 대를 구동할 수 있는 PFC 및 DC/DC 컨버터를 요구한다. 기존 단일 출력 컨버터로 LED 모듈을 구성하면 LED 시스템의 높은 효율, 높은 전력 밀도, 대용량화 및 활용도가 떨어지며 효과적으로 유지 보수가 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 다중 출력 LED 컨버터는 각 출력이 정전류 특성을 유지하고 LED 보호 기능을 가지려면 독립적인 컨버터가 채널마다 필요하게 된다. 이에 본 논문은 다중 출력으로 복수의 LED 모듈을 문제없이 구동할 수 있는 LLC 공진 컨버터에 관한 연구이며 이를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.3
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• pp.37-48
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• 1995

This paper presents an sstimation of ARMA coefficients of noisy ARMA system using generalized total least square (GTLS) method. GTLS problem for ARMA system is defined as minimizing the errors between the noisy output vectors and estimated noisy-free output. The GTLS problem is solved in closed form by eigen-problem and the perturbation analysis of GTLS is presented. Also its recursive solution (recursive GTLS) is proposed using the power method and the covariance formula of the projected output error vector into the input vector space. The simulation results show that GTLS ARMA coefficients estimator is an unbiased estimator and that recursive GTLS achieves fast convergence.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.7
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• pp.94-100
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• 2001

When using a sample covariance matrix data in paucity of snapshots, adaptive matched field processing will have problem in inverting covariance matrix due to the rank deficiency. The general solutions are diagonal loading and eigenanalysis methods, but there is a significant bias in the power output. This paper presents a quantitative study of bias of power output and the performance of source localization through the simulation and the measured data analysis in fixed source case using the diagonal loading method for the minimum variance processor. Results show that the bias in power output is reduced and the performance of source localization is improved when the number of snapshots is greater than the number of array sensors.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.403-406
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• 2007

발전소 온배수의 원활한 배수를 위한 설계 낙차와 함께 남서해안의 조위변화에 따른 낙차의 이용가능성을 인지하고 소수력 발전 방식과 조력발전 방식의 특정을 동시에 활용하는 해양소수력 발전소를 삼천포 화력발전소 배수로에 최초로 건설하여 운전함으로써 청정 재생에너지 개발 및 $CO_2$ 저감효과 창출에 이바지하고 있다. 본 연구에서는 삼천포 해양소수력 발전소의 운전실적 자료를 토대로 조위 및 방류량의 변화에 따른 해양소수력의 효율 특성을 분석하고자 한다. 해양소수력 발전소의 효율은 방류량과 유효 낙차의 영향을 직접적으로 받기 때문에 관측한 수위 및 방류량, 해양소수력발전소 운전실적 자료를 토대로 효율분석을 실시하였다. 우선, 소수력 가동 이후 배수로에서의 수위 상승이 명확히 나타났으며, 배수로내 위어에서의 흐름구조가 완전월류 상태에서 불완전월류로 바뀌면서 배수로 전체의 수면 불안정성이 크게 증가하였으나, 배수로의 범람이나 순환수 계통에의 큰 영향을 초래할 만한 수준은 아니었다. 성능시험 결과, 최대출력, 평균출력, 최소출력 모든 부분에서 설계 보증치 이내의 값을 보였으며, 효율 또한 설계 보중치를 상회하는 결과를 보였다. CWP 유량 분석결과, 소수력 발전소에서의 유량이 과소 측정되고 있음을 확인하였으며, 최대낙차에서 최대효율을 보이고, 저낙차일 때는 보증치보다 효율이 낮게 나타나는 결과를 보였다. 또한 조위조건을 고려한 유량을 이용하여 산정한 효율 곡선이 보증치와 가장 일치하였으며, 전체 시스템 효율은 비교적 양호한 상태임을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.40 no.4
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• pp.264-274
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• 2003

This paper presents a direct generalized minimum-variance self tuning controller with a PID structure using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear system with nonminimum phase behavior, noises and time delays. The self-tuning controller with a PID structure is a combination of the simple structure of a PID controller and the characteristics of a self-tuning controller that can adapt to changes in the environment. The self-tuning control effect is achieved through the RLS (recursive least square) algorithm at the parameter estimation stage as well as through the Robbins-Monro algorithm at the stage of optimizing the design parameter of the controller. The neural network control effect which compensates for nonlinear factor is obtained from the learning algorithm which the learning error between the filtered reference and the auxiliary output of plant becomes zero. Computer simulation has shown that the proposed method works effectively on the nonlinear nonminimum phase system with time delays and changed system parameter.