• Title/Summary/Keyword: 파라미터

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A Parameters Estimation of Five-phase Induction Motor (5상 유도전동기의 파라미터 추정)

  • Kim, Nam-Hun;Baik, Won-Sik;Kim, Min-Huei;Jung, Hyung-Woo;Kim, Dong-Hee
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.55-56
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    • 2010
  • 다상 유도 전동기(Multi phase induction motor)의 고성능 제어를 수행하기 위해서는 정확한 파라미터 계산이 필수적이다. 특히 전동기의 벡터제어(FOC, Field oriented control)나 직접토크제어(DTC, Direct torque control)와 같은 고성능 제어 시스템의 경우, 슬립 계산이나 자속관측기 그리고 PI 제어기 게인 추정에서 전동기 상수들이 필수적으로 사용된다. 본 논문에서는 실험용으로 집중권(Concentrated winding) 구조를 가지는 2kW, 5상 유도전동기를 제작하였으며, 5상 유도전동기 파라미터 추정에 대한 방법을 제시하였다. 일반적으로 다상 유도전동기의 경우 1차 공간 고조파(1st space harmonic) 성분에 대한 파라미터만을 추정하여 제어에 사용하지만, 본 논문에서는 1차 공간 고조파 성분과 3차 공간 고조파(3rd space harmonic) 성분에 대한 파라미터 추정 방법을 제시한다. 결과적으로 제안된 파라미터 추정 방법의 타당성을 확인하기 위해서 설계값과 실험값을 비교하였다.

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Sampling-Based Automated Parameter Estimation for Canopy Clustering (샘플링 기반 Canopy Clustering 파라미터 설정 기법)

  • Choi, Sung-Woon;Yu, Seung-Hak;Yoon, Sung-Roh
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.438-440
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    • 2012
  • 대용량 데이터를 효율적으로 군집화하기위해 개발된 Canopy Clustering은 2개의 파라미터 (T1, T2)에 기반하여 Canopy 형성이 결정되며, 결과적으로 이들 파라미터에 의해 군집화 결과가 크게 달라질 수 있다. 이에 따라 데이터의 특성을 잘 반영하는 파라미터 값을 적절히 선택하는 것이 매우 중요하지만, 자동화된 파라미터 설정 기법의 부재로 인하여, 기존 연구에서는 사용자의 경험에 의하여 Canopy Clustering의 파라미터 값을 설정하는 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 통계적 샘플링을 이용하여 T1, T2의 값을 효과적으로 설정하는 방법을 제안한다.

파라미터를 고려한 컴포넌트 인터페이스의 최적 테스트 시퀀스 생성 기법

  • Sin, Yeong-Sul;Lee, U-Jin
    • Korea Information Processing Society Review
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    • v.18 no.1
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    • pp.33-42
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    • 2011
  • 컴포넌트의 외부 행위는 파라미터를 가진 인터페이스로 정의된다. 소프트웨어 개발자는 컴포넌트를 테스트하기 위해 인터페이스를 통해 각기 다른 파라미터의 값을 반복적으로 입력하고, 입력값에 따른 출력값을 관찰한다. 테스팅에 소요되는 시간을 줄이기 위해 테스트 케이스를 자동으로 실행하는 테스팅 자동화 도구가 효율적이지 않은 테스트 시퀀스를 수행한다면 테스팅 자동화의 효과는 줄어든다. 유한 상태 머신을 기반으로 하는 기존의 테스트 시퀀스 생성 기법들은 파라미터를 가진 인터페이스 테스팅에 최적화된 테스트 시퀀스를 제공하지 않는다. 이 연구는 컴포넌트 인터페이스를 파라미터를 고려한 상태 모델로 표현하고 최적의 시퀀스 생성 기법을 제안한다. 최적의 시퀀스 생성 기법은 파라미터를 가진 상태 기반의 행위 모델에서 특정 간선을 원하는 회수만큼 수행을 보장하는 시퀀스를 생성하며, 생성된 시퀀스는 최적의 테스트 수행 시간을 갖는다.

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A Property Analysis of Parameters for Effective Watermarking based on Human Visual System (HVS 기반 효과적인 워터마킹을 위한 파라미터 성능분석)

  • Park Ki-Hong;Yoon Byung-Min;Kim YoonHo
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.6 no.2
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    • pp.119-123
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    • 2005
  • We proposed a method of effective watermarking based m HVS. To speak generally, HVS parameters are contrast sensitivity, texture degree, entropy sensitivity and standard of deviation, etc. The aim of this paper is evaluated by the experiments of imperceptibility and correctness of watermark. According to some experimental results, contrast sensitivity function is superior in smooth image. On the other hand, standard of deviation provides good results in rough images. Consequently, how to select the parameters considering image attribute is key problem in effective watermarking.

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Extension of K-L Dynamic Parameter for Connected Digit Recognition (숫자음 인식을 위한 K-L 동적 특징파라미터의 확장)

  • 김주곤
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.08a
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    • pp.257-261
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    • 1998
  • 일반적으로 인식률이 저조한 연속 숫자음의 인식 정도 향상을 위해서 K-L 동적특징의 확장에 대해서 검토한다. 이 검토결과를 4연속 숫자음을 대상으로 하는 인식 실험을 수행하여 숫자음 인식에 있어서 확장된 K-L 동적특징의 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료는 국어공학센터에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며, 확장한 K-L 동적특징의 유효성을 확인하기 위해서는 단일 특징 파라미터로서 멜-켑스트럼과 회귀계수, K-L 동적계수 등과 이들 특징 파라미터를 결합한 경우에 대해서 특징파라미터를 확장하여 K-L 동적 특징을 추출하고, 4연속 숫자음인식 실험을 수행하였다. 이때 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위를 음소모델로 사용하였으며, 인식실험에 있어서는 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 통한 OPDP 법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 단일 특징파라미터로서 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, 이를 확장한 K-L 동적계수를 사용한 경우 78.2%를 보였다. 또한 결합한 특징파라미터에 있어서는 멜-켑스트럼과 희귀계수를 사용한 경우 78.4%의 인식률을 보였으며, 이를 K-L 동적계수로 확장한 경우 82.3%의 인식률을 얻어 확장한 K-L 동적특징파라미터의 유효성을 확인하였다.

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Speaker Independent Recognition Algorithm based on Parameter Extraction by MFCC applied Wiener Filter Method (위너필터법이 적용된 MFCC의 파라미터 추출에 기초한 화자독립 인식알고리즘)

  • Choi, Jae-Seung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.21 no.6
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    • pp.1149-1154
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    • 2017
  • To obtain good recognition performance of speech recognition system under background noise, it is very important to select appropriate feature parameters of speech. The feature parameter used in this paper is Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) with the human auditory characteristics applied to Wiener filter method. That is, the feature parameter proposed in this paper is a new method to extract the parameter of clean speech signal after removing background noise. The proposed method implements the speaker recognition by inputting the proposed modified MFCC feature parameter into a multi-layer perceptron network. In this experiments, the speaker independent recognition experiments were performed using the MFCC feature parameter of the 14th order. The average recognition rates of the speaker independent in the case of the noisy speech added white noise are 94.48%, which is an effective result. Comparing the proposed method with the existing methods, the performance of the proposed speaker recognition is improved by using the modified MFCC feature parameter.

A Variable Parameter Model based on SSMS for an On-line Speech and Character Combined Recognition System (음성 문자 공용인식기를 위한 SSMS 기반 가변 파라미터 모델)

  • 석수영;정호열;정현열
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.22 no.7
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    • pp.528-538
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    • 2003
  • A SCCRS (Speech and Character Combined Recognition System) is developed for working on mobile devices such as PDA (Personal Digital Assistants). In SCCRS, the feature extraction is separately carried out for speech and for hand-written character, but the recognition is performed in a common engine. The recognition engine employs essentially CHMM (Continuous Hidden Markov Model), which consists of variable parameter topology in order to minimize the number of model parameters and to reduce recognition time. For generating contort independent variable parameter model, we propose the SSMS(Successive State and Mixture Splitting), which gives appropriate numbers of mixture and of states through splitting in mixture domain and in time domain. The recognition results show that the proposed SSMS method can reduce the total number of GOPDD (Gaussian Output Probability Density Distribution) up to 40.0% compared to the conventional method with fixed parameter model, at the same recognition performance in speech recognition system.

Parameter Estimation of 2-DOF Dynamic System using Particle Filter (파티클 필터를 이용한 2 자유도 동역학 시스템의 파라미터 추정)

  • Kim, Tae-Yeong;Chong, Kil-To
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.49 no.2
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    • pp.10-16
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    • 2012
  • Currently, the majority of systems which are non-linear are in need of the correct system equations for controlling and monitoring. Therefore, the correct estimation of parameters is crucial. Generally, parameters are changed due to system deterioration or sudden environmental alterations. Given the limitations of system monitoring unstable controls can arise. In the following paper, the parameter estimation method is proposed using software filters to combat these system instabilities. For dynamic instances, a powerful particle filter is used to control the nonlinear and noisy environments in which they take place. Using a setup simulation comprised of a slider and pendulum, the state variable of noise is obtained. After collecting the data, the proposed algorithm is used to estimate both the state variable and its parameters. Finally, these results are checked with correct parameter estimations to evaluate and verify the algorithms performance.

Estimating the Regularizing Parameters for Belief Propagation Based Stereo Matching Algorithm (Belief Propagation 기반 스테레오 정합을 위한 정합 파라미터의 추정방식 제안)

  • Oh, Kwang-Hee;Lim, Sun-Young;Hahn, Hee-Il
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.47 no.1
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    • pp.112-119
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    • 2010
  • This paper defines the probability models for determining the disparity map given stereo images and derives the methods for solving the problem, which is proven to be equivalent to an energy-based stereo matching. Under the assumptions the difference between the pixel on the left image and the corresponding pixel on the right image and the difference between the disparities of the neighboring pixels are exponentially distributed, a recursive approach for estimating the MRF regularizing parameter is proposed. Usually energy-based stereo matching methods are so sensitive to the parameter that it should be carefully determined. The proposed method alternates between estimating the parameter with the intermediate disparity map and estimating the disparity map with the estimated parameter, after computing it with random initial parameter. It is shown that the parameter estimated by the proposed method converges to the optimum and its performance can be improved significantly by adjusting the parameter and modifying the energy term.

Model Parameter-based Rate Control Algorithm for Constant Quality Real-Time Video Coding (실시간 부호화를 위한 모델 파라미터 기반 일정 화질 비트율 제어 기법)

  • Jeong, Jin-Woo;Cho, Kyung-Min;Choe, Yoon-Sik
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.45 no.3
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    • pp.93-102
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    • 2008
  • In this paper, we propose a rate control algorithm for constant quality real time video coding. To achieve constant quality, previous algorithm exploit mean absolute of difference(MAD) as measure of frame complexity. However, if scene is abruptly changed or if quantization parameter is not constant, encoder produces various output bits with same MAD. Therefore we know that MAD does not appropriately reflect characteristic of frame. To solve this problem, we exploit model parameter as measure of frame complexity. Because model parameter means slope between output bits and MAD, it reflects correctly complexity of frame. And because previous model, R-MAD model, is not considered quantization parameter, as quantization parameter increases or decreases, model parameter of frame also vary. So model parameter obtained using previous model cannot reflect internal characteristic of video. We solve this problem using proposed model, which is considered quantization parameter. Experiment results show that our algorithm provide better performance, in terms of quality smoothness than previous algorithm. Especially, when scene is abruptly changed, our algorithm alleviates quality drop.