단상 계통연계 인버터는 직류측에 계통주파수의 2배로 낮은 주파수의 전류리플을 발생시킨다. 이 저주파리플은 태양광, 풍력, 연료전지 같은 신재생에너지원의 수명 및 안정성을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 저주파리플을 신재생에너지원으로 전달되지 못하게 차단하는 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 주 제어기(전압제어)의 성능 및 안정도에 영향을 주지 않으며 계통주파수 변동에 강인한 특징을 갖는다. 또한 별도의 파라미터 설계가 없어 구현이 용이하다. 본 논문에서는 3kW급 시작품의 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
Jung Sung Yun;Kim Min Sung;Son Jong Mok;Bae Keun Sung;Kim Sang Hun
Proceedings of the KSPS conference
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2002.11a
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pp.201-204
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2002
As a preliminary study for improving recognition performance of the connected digit telephone speech, we investigate feature parameters as well as channel compensation methods of telephone speech. The CMN and RTCN are examined for telephone channel compensation, and the MFCC, DWFBA, SSC and their delta-features are examined as feature parameters. Recognition experiments with database we collected show that in feature level DWFBA is better than MFCC and for channel compensation RTCN is better than CMN. The DWFBA+Delta_ Mel-SSC feature shows the highest recognition rate.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.21
no.2
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pp.101-107
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1997
고전제어와 현대제어의 이론을 선형제어론을 중심으로 각각의 특징을 간략히 살펴보았다. 21세기의 문턱에 서 있는 현재, 과학의 발전은 급진전하고 있음은 주지하는 바이며, 이러한 시점에서 천학비재한 필자가 제어계의 미래를 전망한다는 것은 대단히 어려운 일이지만, 현재 상황으로 볼 때 짧은 기간의 미래에는 강인성에 중점을 둔 제어기의 설계에 관한 연구가 계속 되어지리라고 본다. 그리고 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 복잡한 제어 알고리즘도 쉽게 실현될 수 있으므로 뉴럴네트워크 및 인공지능에 의한 제어 기술도 크게 발전될것으로 생각된다. 한편 일반적인 제어기의 설계 순서는 대상으로 하는 플란트의 동특성을 고려하여 플란트를 수학적으로 모델링하고, 모델링된 공칭모델을 기초로 하여 제어기를 설계한 다음, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 설계된 제어계의 타당성을 검토하여 불만족스러운 경우는 제어계를 재설계하거나, 나아가 모델링을 다시 하는 것이 통상적으로 이용되어온 설계 순서였다. 이 경우는 플란트의 모델링 과정과 제어기 설계 과정이 완전히 독립적으로 이루어졌다. 그러나 최근 모델링과 제어기 설계의 불가분(나눌수 없음) 성이 제기되면서, 시스템의 동정(identification)과 보상기(compensator)의 통합화 설계기법이 제안되고 있으며, 앞으로 이 연구 테마도 흥미있는 한 분야가 될 것으로 생각된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.418-420
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2001
최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 보다 정확하게 샷을 검출하는 기법이 요구되고 있다. 비디오 정보를 이용하여 샷을 검출하는 역는 크게 이산코사인 변환의 결과값을 이용하는 방법과 움직임 보상의 결과값을 이용하는 방법으로 그룹화할 수 있는데 전자의 방법은 점진적인 변화를 검출할 수 있는 반면에 전체적인 검출율이 떨어진다는 단점이 있고, 후자의 방법은 전체적인 검출율은 높지만 점진적인 변화를 검출할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 두 가지 방법의 특징을 살펴본 후 이 방법들을 이용한 새로운 샷 경계 검출 방법을 제안한다. 전체적으로 검출율을 높이는 데 목적을 두었기 때문에 매크로블록 타입을 이용하는 방법을 기본으로 하면서 히스토그램을 이용하는 방법을 추가하여 precision을 높일 수 있도록 하였다. 히스토그램을 이용하는 방법에서는 단순히 프레임과의 비교를 하던 기존의 방법에다 프레임들간의 차이의 차이를 이용하여 성능을 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 실험을 한 결과 평균 0.96의 recall과 0.96의 precision을 보이고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 음성의 모델을 이용하여 확률적인 기반으로 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 방법에 대해서 제시한다. 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 기준으로서 '잡음 마스킹 확률'을 구하는 방법에 대해서 설명하고 이의 특성에 대해서 알아본다. 그리고 잡음에 대한 '잡음 마스킹 확률'을 이용하여 잡음 환경에서의 음성인식 특징벡터의 성능 향상에 대해 적용해 보았다. 제안된 방법은 ETSI 에서 음성인식 표준실험으로 제시한 Aurora2 데이터베이스 상에서 실험해 보았다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 16.58%의 성능 향상을 이루어 낼 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.541-543
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2000
영역의 수와 윤곽선의 길이는 세그멘테이션 기반의 움직임 보상된 비디오 코딩에서 두 가지의 기본적인 제약사항이다. 이 논문에서 제안하는 코딩 스킴은 영역의 수를 축소하는 것에 초점을 맞추고, 윤곽성 코딩, 그리고 치환된 프레임 차이(DFD)의 압축에 초점을 맞춘다. 제안된 스킴의 가장 중요한 특징 중의 하나는 형태적인 필터를 기반으로 하는 spatio-temporal 단순성 알고리즘이고, 그것들과 함께 이미지는 작은 수의 영역으로 나누어질 수 있다. 이 스킴의 매우 중요한 특성은 세그멘테이션 맵 샘플링 기법으로, 그것은 윤곽선 길이를 매우 작은 복원 에러에 비례하여 약 50%까지 줄인다. 실험적인 결과는, 높은 압축 비율에 대하여 매우 작은 코딩 에러를 보여주었다.
In this paper, we propose a moving object detection and tracking algorithm based on multi-frame feature point tracking information to reduce false positives. However, there are problems of detection error and tracking speed in existing studies. In order to compensate for this, we first calculate the corner feature points and the optical flow of multiple frames for camera movement compensation and object tracking. Next, the tracking error of the optical flow is reduced by the multi-frame forward-backward tracking, and the traced feature points are divided into the background and the moving object candidate based on homography and RANSAC algorithm for camera movement compensation. Among the transformed corner feature points, the outlier points removed by the RANSAC are clustered and the outlier cluster of a certain size is classified as the moving object candidate. Objects classified as moving object candidates are tracked according to label tracking based data association analysis. In this paper, we prove that the proposed algorithm improves both precision and recall compared with existing algorithms by using quadrotor image - based detection and tracking performance experiments.
This study probes the effect of loyalty program on the customer retention based on the real transaction data(n=2,892) acquired from education service industry. We try to figure out the outcomes of reward program through more than 1 year-long data gathered and analyzed according to quasi-experimental design(i.e., before and after design). We adopt this kinds of research scheme in regard that previous studies measured the effect of loyalty program by dividing the customers into two group(i.e., members vs. non-members) after the firms or stores had started the program. We believe that it might not avoid the self-selection bias. The research questions of this study could be explained such as: First, most research said that the loyalty programs could increase the customer loyalty and contribute to the sustainable growth of company. But there are little confirmation that this promotional tool could be justified in terms of financial perspective. Thus, we are interested in both the retention rate and financial outcomes caused by the introduction of loyalty programs. Second, reward programs target mainly current customer. Especially CRM(customer relationship management) said that it is more profitable for company to build positive relationship with current customer instead of pursuing new customer. And it claims that reward program is excellent means to achieve this goal. For this purpose, we check in this study whether there is a interaction effect between loyalty program and customer type in retaining customer. Third, it is said that dis-satisfied customers are more likely to leave the company than satisfied customers. While, Bolton, Kannan and Bramlett(2000) claimed that reward program could contribute to minimize the effect of negative service by building emotional link with customer, it is not empirically confirmed. This point of view explained that the loyalty programs might work as exit barrier to current customer. Thus, this study tries to identify whether there is a interaction effect between loyalty program and service experience in keeping customer. To achieve this purpose, this study adopt both Kaplan-Meier survival analysis and Cox proportional hazard model. The research outcomes show that the average retention period is 179 days before introducing loyalty program but it is increased to 227 days after reward is given to the customers. Since this difference is statistically significant, it could be said that H1 is supported. In addition, the contribution margin coming from increased transaction period is bigger than the cost for administering loyalty programs. To address other research questions, we probe the interaction effect between loyalty program and other factors(i.e., customer type and service experience) affecting it. The analysis of Cox proportional hazard model said that the current customer is more likely to engage in building relationship with company compared to new customer. In addition, retention rate of satisfied customer is significantly increased in relation to dis-satisfied customer. Interestingly, the transaction period of dis-satisfied customer is notably increased after introducing loyalty programs. Thus, it could be said that H2, H3, and H4 are also supported. In summary, we found that the loyalty programs have values as a promotional tool in forming positive relationship with customer and building exit barrier.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.12
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pp.2527-2533
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2011
In this paper we propose a new pre-processing algorithm applied to multi-view video coding using color compensation algorithm based on image features. Multi-view images have a difference between neighboring frames according to illumination and different camera characteristics. To compensate this color difference, first we model the characteristics of cameras based on frame's feature from each camera and then correct the color difference. To extract corresponding features from each frame, we use Harris corner detection algorithm and characteristic coefficients used in the model is estimated by using Gauss-Newton algorithm. In this algorithm, we compensate RGB components of target images, separately from the reference image. The experimental results with many test images show that the proposed algorithm peformed better than the histogram based algorithm as much as 14 % of bit reduction and 0.5 dB ~ 0.8dB of PSNR enhancement.
This paper proposes a novel method for face detection method using Zernike moments. To detect the faces in an image, local regions in multiscale sliding windows are classified into face and non-face by a neural network, and input features of the neural network consist of Zernike moments. Feature dimension is reduced as the reconstruction capability of orthogonal moment. In addition, because the magnitude of Zernike moment is invariant to rotation, a tilted human face can be detected. Even so the detection rate of the proposed method about head on face is less than experiments using intensity features, the result of our method about rotated faces is more robust. If the additional compensation and features are utilized, the proposed scheme may be best suited for the later stage of classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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