• 자동차안전학회지
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• 제5권1호
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• pp.62-68
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• 2013

This paper describes development of 4 Wheel Drive (4WD) Electric Vehicle (EV) based driving control algorithm for severe driving situation such as icy road or disturbance. The proposed control algorithm consists three parts : a supervisory controller, an upper-level controller and optimal torque vectoring controller. The supervisory controller determines desired dynamics with cornering stiffness estimator using recursive least square. The upper-level controller determines longitudinal force and yaw moment using sliding mode control. The yaw moment, particularly, is calculated by integration of a side-slip angle and yaw rate for the performance and robustness benefits. The optimal torque vectoring controller determines the optimal torques each wheel using control allocation method. The numerical simulation studies have been conducted to evaluated the proposed driving control algorithm. It has been shown from simulation studies that vehicle maneuverability and lateral stability performance can be significantly improved by the proposed driving controller in severe driving situations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.777-782
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• 2002

본 연구는 인식의 정확성을 향상시키고, 사용자의 편이성을 고려하여 단일생체 인식 대신에 얼굴의 다중특징을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 얼굴의 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴의 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 얼굴의 요소간 거리 비율에 의한 특징값을 구하여, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.129-143
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• 2021

This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.23-26
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• 2019

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권4호
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• pp.13-22
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• 2020

This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.23-30
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• 2022

능동위상배열안테나 시스템은 각 방사 소자에 급전되는 신호의 크기 및 위상을 조절하여 빔 조향, 다중 빔 형성, 적응형 빔 형성 등을 할 수 있다. 능동위상배열안테나 시스템을 이용하여 원하는 방사특성을 얻기 위해서는 각 방사 소자에 정확한 신호의 크기 및 위상값이 급전되어야 한다. 그러나 다양한 원인에 의해 급전 신호 오차가 발생하며, 본 논문에서는 이와 같은 급전 신호의 오차 값을 산출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 급전 신호의 오차 추정 절차가 간단하며, 급전 신호 크기 및 위상 오차를 빠르고 정확하게 탐색할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.520-525
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• 2009

적응 빔형성기에 대한 기존의 연구들은 간섭신호가 비교적 정상상태인 것을 가정하여 시간-평균을 취하거나 비교적 간단한 최소자승법 (Least Mean Squares)등을 이용하여 구현하고 있으나, 비정상 (Non-stationary) 상태의 간섭잡음의 제거 성능은 상대적으로 떨어진다. 따라서 본 논문에서는, 이러한 비정상 간섭 신호의 제거를 위해 MAFF-RLS 알고리즘을 도출하고, 이를 수정, 적용한 광대역 GSC의 구조를 제안하였다. 그리고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과, 기존의 SMI, RLS 방법을 이용한 빔형성기보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제20권2호
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• pp.97-104
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• 2010

가속 크리프 거동을 보이는 재료의 파괴를 설명하기 위하여 재료 파괴식($\ddot{\Omega}=A{(\dot{\Omega})}^\alpha$, $\Omega$는 변위와 같은 측정가능한 양을 나타낸다)이 사용된다. 상수 A와 $\alpha$는 주어진 측정 자료를 곡선적합하여 얻는다. 본 연구에서는 재료 파괴식을 이용하여 터널의 파괴시간을 예측하였고, 재료 파괴식을 적용하기 위하여 4가지 곡선적합기법이 사용되었다. 4가지 곡선적합기법 중 로그속도-로그가속도기법, 로그시간-로그속도기법, 역속도법은 선형최소자승법을 이용하고 비선형최소자승기법은 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한다. 로그속도-로그가속도기법은 재료 파괴식을 대수형태로 만들어 해석을 하기 때문에 터널의 파괴시간 예측에 재료 파괴식을 적용하는 것이 타당한지에 대한 근거를 제시한다. 로그속도-로그가속도기법에 따른 자료의 상관계수가 0.84로 비교적 높게 나타났기 때문에 재료 파괴식을 터널의 파괴시간 예측에 적용하는 것이 타당하다고 판단된다. 실제 파괴시간과 4가지 곡선적합기법으로부터 얻은 예측 파괴시간을 비교한 결과 로그시간-로그속도기법이 가장 우수한 결과를 보여주는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권3호
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• pp.29-33
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• 2007

균일한 빛 에너지에 대하여 영상센서의 모든 픽셀은 이상적으로는 균일하게 반응해야하지만 실제적으로는 그렇지 않다. 이러한 영상센서의 불균일 특성은 픽셀자체의 특성과 광학모듈 특성 등에 의하여 발생한다. 영상센서의 불균일 특성은 고정된 형태의 잡음으로 다양한 보정 알고리즘에 의해 보정될 수 있으며 보정능력에 따라 더욱 우수한 영상 품질을 기대할 수 있다. 보통, 영상센서의 불균일 보정은 적절한 알고리즘에 의해 보정계수를 구한 후 이를 적용하여 이루어진다. 본 논문에서는 모든 광량영역에서 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 최적의 픽셀 불균일 보정계수 계산 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 불균일 특성을 향상시키기 위해 센서를 1차원으로 모델링하였으며 보정계수를 구하기 위해 여러 광량레벨에서 측정데이터를 얻고 최적의 해를 얻기 위해 최소자승법을 이용한다. 논문에서는 보정계수 획득을 위해 적분구, 프래임그래버를 탑재한 컴퓨터 및 제안한 알고리즘을 구현한 소프트웨어를 사용하였다. 또한 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일 시험을 수행하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 제안한 알고리즘을 보정 전 결과 및 기존 방법의 결과와 비교하였으며, 비교 결과, 제안한 알고리즘이 모든 광량에서 가장 좋고 신뢰성 있는 결과를 보여주었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권2호
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• pp.85-91
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• 2012

고유감쇠 분리를 위한 다중지연시간창(MLTW) 해석은 진원의 방사 형태에 크게 의존하여 제 1차 시간창의 분산이 매우 크다. 이를 보완하기 위하여 진원의 방위각에 따라 고르게 분포하는 많은 자료를 사용하여야 한다. 만일 진원함수를 알고 있는 자료를 이용하면 이용하면 이러한 오차를 줄이게 되어 적은 자료 및 방위각 분포에 상관없는 자료연구가 가능할 수 있다. Yoshimoto(2000)의 DSMC에 진원구조를 계산하는 알고리즘을 결합하여 MLTW 해석을 시도하였다. 진원함수를 고려한 MLTW법에서 같은 단층면해를 이용해야 하는 제약으로 최소자승을 이용할 수 있는 자료 수가 극히 제한된다. 따라서 진원구조 계산 알고리즘을 기존 다량의 자료를 이용하는 역산 방법에 적용하는 것이 불가능하다는 것을 확인하였다. 즉, 제1차 시간창의 분산이 줄어든 대신 완곡한 이론곡선을 구하기에는 자료가 턱없이 부족함을 확인하였다. 자료를 더 확보해야 한다는 일반적인 해결책 이외에, 새로운 제약조건을 부과하기 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.