• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
• /
• pp.405-406
• /
• 2012

본 논문은 확장형 회전자 자속 모델 기반의 칼만 필터를 이용한 매입형 영구자석 동기 전동기 센서리스 제어에 관한 연구이다. 또한 센서리스 구동의 성능을 향상시키기 위하여 간단한 제정수 추정 방법을 제안하였다. 매입형 영구자석 동기전동기 구동 시스템은 비선형성과 제정수 변동 이라는 문제점을 가지고 있다. 이러한 주요 문제점을 극복하기 위하여, 우선 칼만 필터를 이용한 확정형 회전자 자속 추정을 통해 다양한 노이즈를 포함한 비선형 시스템에서의 높은 성능적 안정성을 가질 수 있다. 제정수 추정 기법 또한 제정수의 변동을 감소시키기 위하여 제안하였다. 본 논문에서 제안한 센서리스 제어방법과 제정수 추정 방법의 타당성을 확인하기 위하여 모의실험과 실제실험 세트를 구성하여 실제값과 실험값을 비교하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.263-273
• /
• 2008

위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.361-363
• /
• 2004

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TE
• /
• 제39권4호
• /
• pp.389-394
• /
• 2002

본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터를 이용한 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비선형 칼만 필터를 사용하여 변이(disparity)를 예측하고 예측된 변이는 좌영상에서 우영상으로의 스테레오 정합에 적용된다. 변이 예측은 몇 번의 반복으로 구해지며 비선형 칼만 필터의 초기 상태 예측치에 큰 오차를 나타내는 단점을 극복하기 위하여 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 사용하였다. 이웃 화소의 영향을 고려하여 선형 내삽법(intepolation)을 좌·우 영상에 적용함으로써 스테레오 정합에 강인한 결과를 나타내었다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해서 기존의 SSD방법과 비교 검토하였다. 비교 결과 제안 알고리즘이 매우 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.261-267
• /
• 2009

최대전력점 추적기는 태양광 발전시스템의 대표적인 기능이다. 최대 전력점을 추종하기 위해서는 태양전지의 전압과 전류의 측정을 필요로 한다. 만약 측정 신호에 노이즈가 포함되어 있으면 발생되는 전력이 감소되어 태양광 발전의 효율이 감소하게 된다. 노이즈가 포함된 신호에 확장 칼만 필터 이론을 적용하여 최적의 추정된 신호를 얻어 낼 수 있다. 칼만 필터는 랜덤 노이즈가 포함된 신호에서 최적의 신호를 얻어내는데 사용된다. 또한 칼만 필터의 적용결과로 인덕터 전류와 같은 측정하지 않는 신호도 센서리스 추정이 가능하다. 본 논문에서는 시스템 모델링 방법과 확장 칼만 필터 설계 방법이 소개된다. 실험 결과로서 제안된 제어기의 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.561-565
• /
• 2005

net-VE 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 확장 칼만필터를 이용해 객체 이벤트의 가변적 경로예측을 한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 공간 정보공유는 가상환경에 대한 상태정보를 중앙 서버에서 관리하므로 일관성 유지가 용이하다는 장점이 있으나 네트워크에 과중한 부담을 주며, 메시지 병목현상, 확장성이 부족하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동되어져온 궤적의 유클리디 실즉치와 칼만 예측치와의 오차 정보인 이노베이션을 사용하여 가변적 경로예측을 하고, net-VE 공유 및 이벤트 필터링 과정을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.720-729
• /
• 2005

본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 간접 적응 제어기를 설계한다. 제안 된 간접 적응 제어기는 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 동정 모델과 제어기로 구성된다. 여기서 동정 모델과 제어기에 사용되는 웨이블릿 신경 회로망은 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 포함하는 웨이블릿의 특성을 가지고 있기 때문에 다층구조 신경회로망과 방사 기저 함수 신경회로망에 보다 더 빠른 수렴특성을 보인다. 웨이블릿 신경 회로망의 학습방법은 경사 하강법, 유전알고리듬, DNA 기법등 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반으로 한 학습 방법을 제안한다. 확장 칼만 필터 학습 방법은 계산이 복잡하기는 하지만 학습되어 갱신되는 파라미터의 이전 데이터 정보를 이용하는 특성 때문에 매우 빠른 수렴 특성을 보인다. 본 논문에서는 Buffing 시스템과 1축 머니퓰레이터에 대한 컴퓨터 모치실험을 통해 제안한 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용한 간접 적응 제어기가 일반적인 경사 하강법을 이용한 경우보다 우수함을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제47권2호
• /
• pp.119-133
• /
• 2014

본 연구에서는 Z-R 관계식의 매개변수를 안정적인 값으로 실시간 예측하고자 확장 칼만 필터기법을 적용하였다. 이를 위해 Z-R 관계식의 비선형을 고려하여 확장 칼만필터로 매개변수 결정모형을 구축하였다. 상태-공간모형은Adamowski and Muir (1989)의 연구를 기반으로 구축하였다. 상태-공간 모형의 상태변수는 Z-R 관계식의 두 매개변수로 설정하였다. 결과적으로 칼만이득과 상태변수가 발산하지 않는 안정적인 모형을 구축하였다. 주목할 점으로는 기존 방법으로 추정된 과대 혹은 과소한 매개변수가 필터링 되어 일부 제거되었다는 것이다. 부적절한 매개변수의 적용은 물리적으로 비현실적인 강우강도 추정 결과를 불러일으키는 원인이기 때문에 이러한 결과는 정량적 강수량 추정측면에서 효과가 크다고 할 수 있다. 또한 확장 칼만 필터로 예측한 매개변수로 레이더 강우를 추정한 결과, 편의보정계수가 1.0에 근사하게 나타나 편의보정과정 없이도 지상 강우강도와의 평균적인 차이는 근소한 것으로 나타났다. 또한 기존 방법으로 레이더 강우를 추정한 결과보다 전반적으로 정확도 높은 강우 추정이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.826-832
• /
• 2007

고속 통신 시스템의 채널 등화에 순환 신경망이 자주 이용되고 있다. 기존의 등화방법은 대부분 시불변 채널을 주로 다루었다. 그러나 이동통신과 같은 현대의 통신환경은 페이딩으로 인하여 시변특성을 갖는다. 본 논문에서는 비선형 시변 시스템에 적용하여 성능이 우수한 결정 피드백 순환신경망을 채널등화기로 이용하며, 또한 채널 등화에 빠른 수렴속도와 우수한 추적성능을 지니는 확장된 칼만필터와 시그마 포인트 칼만필터를 이용한 두 종류의 훈련 알고리즘을 제안한다. 확장된 칼만필터를 이용한 경우 비선형 시스템의 1차 선형화 과정에서 커다란 오차를 유발할 수도 있으며, 이에 대한 대안으로 시그마 포인트 칼만필터를 이용하여 이러한 문제점을 극복할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.359-365
• /
• 2001

본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.