• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.457-459
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• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.548-550
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• 1999

무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.7 no.5
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• pp.36-42
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• 1993

최근 반도체기술의 발달과 마이크로프로세서 제어기술의 발달로 유도전동기의 정밀제어가 가능해졌다. 유도전동기로서 고 응답성을 확보하기 위하여 주로 벡터제어방식을 도입하였다. 그러나 시스템이 모터 파라미터의 변화에 따라서 성능이 저하되거나 또는 불안정해질 수 도 있다. 특히 모터 파라미터변화의 하나로서 온도상승에 따른 모터 2차저항값의 변화는 시스템 성능에 심한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 이에 대한 대책으로 파라미터를 동정하는 벡터제어방식을 연구하였다. 유도전동기의 2차저항을 동정하기 위해서 2차쇄교자속상의 1차전류에 교류분을 중첩시키는 것이 필요하였으며 동정시점의 결정은 2차전류가 정격의 1.5배에서 1분 경과한 때를 동정의 시점으로 하였다. 동정알고리즘은 등가 피이드백계를 도출하고 그것을 이용해 안정성이 확보되는 것을 확인할 수 있었다.본 논문에서는 온도변화가 클 경우에만 모터 파라미터를 동정하여 제어 파라미터를 수정하므로써 정밀도의 향상뿐만 아니라 속응성의 향상도 기대할 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.89-90
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• 2016

인버터에 사용되는 전력용 반도체 소자의 정션 온도는 모듈의 보호 및 수명 예측에 중요한 영향을 미친다. 온도를 추정하기 위해 제조사에서 제공되는 데이터 시트로부터 피라미터를 찾아 입력하게 되는데, 온도, 전류 및 $R_g$ 저항 등의 요인에 의해 이 파라미터가 변경된다. 본 논문은 온도 추정 과정에서 사용되는 파라미터에 온도에 따라 변동되는 성분을 선형화하여 추가하여 현재 온도에 맞는 파라미터를 계산해 낼 수 있는 방법에 관한 것으로 데이터 시트로부터 미리 계산된 계수 값을 이용하여 수식적으로 온도 의존성을 반영할 수 있다.이를 이용하여 부하 전류, 스위칭 주파수, DC Link 전압 등의 변동에 따라 정션 온도를 실시간으로 추정하였으며, iGBT 의 상단에 온도 센서를 부착하여 추정결과를 검증하였다. 본 방법을 통해 파라미터의 온도 의존성을 수식적으로 반영할 수 있으므로 파라미터를 저장하는 인버터의 데이터 저장 공간을 최소화 할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2846-2849
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• 2002

본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.119-122
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• 1995

음소단위의 포만트 합성방식을 이용하여 한국어의 규칙합성에 대해 시험하였다. 포만트 합성방식으로는 Klatt가 제안한 직/병렬 합성기를 수정하여 사용하였으며, 운율 정보를 나타내는 피치값의 제어는 Fujisaki 모델을 이용하였다. 합성에 사용되는 각 파라미터들이 합성음의 음질 및 파형에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 합성 파라미터와 음성파형 및 스펙트로그램을 화면에 나타내고 마우스를 이용하여 파라미터 값을 사용자가 적절히 변경한 후 합성할 수 있는 포만트 방식의 합성 Tool을 개발하였으며, 이를 이용하여 한국어 문자/음성변환 시스템을 지속적으로 연구하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.296-297
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• 2018

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.9 no.1
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• pp.42-49
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• 2004

This paper presents a new method of external load disturbance compensation using deadbeat load torque observer and gain compensation by parameter estimator. The response of the permanent magnet synchronous motor(PMSM) follows the nominal plant. The load torque compensation method is composed of a deadbeat observer. To reduce the noise effect, the post-filter implemented by moving average(MA) process is adopted. The parameter compensator with recursive least square method(RLSM) parameter estimator is suggested to make the new system work as same as the name plate system which in used to take gains. The proposed estimator is combined with a high performance load torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.6
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• pp.353-358
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• 2012

This paper describes acoustic phonetic parameters for detecting nasal place in a knowledge-based speech recognition system. Initial acoustic phonetic parameters are selected by studying nasal production mechanisms which are radiation of the sound through the nasal cavity. Nasals are produced with differing articulatory configuration which can be classified by measuring acoustic phonetic parameters such as band energy ratio, band energy differences, formants and formant differences. These acoustic phonetic parameters were tested in a classification experiment among labial nasal, alveolar nasal and velar nasal. An overall classification rate of 57.5% is obtained using the proposed acoustic phonetic parameters on the TIMIT database.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.57-63
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• 2010

The damping parameter of Levenberg-Marquardt algorithm switches between error backpropagation and Gauss-Newton learning and affects learning speed. Fixing the damping parameter induces some oscillation of error and decreases learning speed. Therefore, we propose the way of a variable damping parameter with referring to the alternation of error. The proposed method makes the damping parameter increase if error rate is large and makes it decrease if error rate is small. This method so plays the role of momentum that it can improve learning speed. We tested both iris recognition and wine recognition for this paper. We found out that this method improved learning speed in 67% cases on iris recognition and in 78% cases on wine recognition. It was also showed that the oscillation of error by the proposed way was less than those of other algorithms.