• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.7-14
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• 2020

본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 시스템을 개발하였다. 배터리의 충·방전 상태를 정확하게 추정하기 위해 배터리 셀을 테브닌 모델로 모형화하고, 모델에 맞는 파라미터를 추출하였다. 이를 이용하여 확장 칼만 필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 디바이스를 제작하였으며, 다중 배터리 모니터링 디바이스 제어 및 배터리 상태 측정이 가능한 모니터링 서버를 제작하였다. 또한, 관리자가 실시간으로 상태를 확인하며 배터리 모니터링 디바이스 제어가 가능한 웹 서비스를 제작하였다. 특히, 배터리 SOC를 각각의 배터리 모니터링 디바이스에서 추정하고, 최종 결과만 모니터링 서버로 전달함으로써 서버의 계산량을 줄일 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권1호
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• pp.21-29
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• 2003

실시간 로봇 위치 제어를 위해 비젼시스템을 사용할 때 이 모델에 포함된 매개변수를 추정하는데 있어 계산시간을 줄이는 것은 매우 중요하다. 불행히도 흔히 사용되고 있는 일괄 처리 기법은 반복적으로 계산이 수행되기 때문에 많은 계산 시간을 필요로 하여 실시간 로봇 위치 제어를 어렵게 한다. 반면에 본 연구에서 사용하고자 하는 화장 칼만 필터링은 사용하기 편리하고, 또한 순환적 방법으로 계산되기 때문에 비젼시스템의 매개변수를 계산하는데 있어 시간을 줄이는 커다란 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 로봇 위치 제어를 위해 사용하는 비젼 제어 기법에 확장 칼만 필터링을 적용되었다 여기서 사용된 비젼시스템 모델은 카메라 내부 매개변수(방향, 초점거리 등) 및 외부 매개변수(카메라와 로봇 사이의 상대적 위치)를 설명하기 위해 6개 매개변수를 포함하고 있다. 이러한 매개변수를 추정하기 위해 확장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 또한 이렇게 추정된 6개 매개변수를 사용하여 로봇을 구동시키기 위해 필요한 로봇 회전각 추정에도 화장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 최종적으로 확장 칼만 필터링을 사용하여 개발된 비젼 제어 기법의 타당성을 로봇 위치 제어 실험을 수행하여 확인하였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1994년도 한국우주과학회보 제3권2호
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• pp.11-11
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• 1994

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

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.263-273
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• 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.

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

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.199-208
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• 2010

모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.

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

• 전력전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-273
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• 2011

본 논문에서는 매입형 영구자석 동기 전동기(IPMSM)의 확장형 역기전력(EEMF) 모델을 이용한 저감차수 병렬형 확장형 칼만 필터(EKF)를 이용한 센서리스 제어 기법을 제안한다. 제안된 센서리스 제어 기법은 간단한 수학적 구조로 매입형 영구자석 동기전동기 구동에 적합한 확장형 역기전력 모델을 이용하여 두 개의 저감 차수 형태로 표현하였다. 이러한 두 모델은 매 샘플링 시간마다 확장형 칼만 필터에 번갈아 연산된다. 행렬의 차수를 저감하여 EKF의 연산시간의 단축과 알고리즘 구현의 부담을 줄였으며 센서리스 제어의 안정적인 상태 벡터의 추정을 위해 병렬로 구동하는 두 모델에 의해 추정된 정보를 이용하였다. 제안된 기법은 실험 결과를 통하여 안정적인 위치 추정 및 속도 추정 성능을 검증 하였으며, 전 차수 EKF와의 연산 시간 비교를 통하여 우수성을 검증하였다.