본 논문은 영구자석 동기전동기(PMSM) 센서리스 구동 시스템의 구동 재개 방법을 제안한다. PMSM의 센서리스 구동 시스템에서는 일반적으로 전동기의 역기전력을 기반으로 회전자의 속도와 위치를 추정한다. 하지만 PMSM이 회전 중인 상태에서 인버터의 동작이 중단된 경우에 구동을 재개하기 위해서는 회전자의 초기 속도 및 위치 정보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인버터의 영전압 벡터를 인가하여 발생된 전류를 이용해 회전자의 초기 속도 및 위치 정보를 추정하는 PMSM 센서리스 구동 시스템의 구동 재개 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 타당성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
영구자석 동기전동기는 벡터제어를 통해 우수한 효율로 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 영구자석 동기전동기의 벡터제어를 위한 회전자 위치정보는 회전자 위치센서 또는 회전자 위치 추정기를 이용하여 검출한다. 회전자 위치추정기를 이용한 센서리스 제어로 가장 많이 적용되고 있는 모델기반 센서리스 제어는 역기전력기반의 센서리스 제어와 영구자석의 자속기반 센서리스 제어로 구분할 수 있다. 역기전력 기반의 센서리스 제어는 역기전력이 속도에 비례하므로 저속에서 회전자의 위치 추정성능이 떨어지는 단점이 있다. 자속기반 센서리스 제어의 경우 회전자 위치추정을 위한 영구자석의 자속의 크기는 속도에 관계없이 일정하기 때문에 넓은 속도 영역에서 회전자의 위치 추정성능이 우수하다. 하지만 모델기반 센서리스 제어는 영구자석 동기전동기의 수학적 모델을 이용하기 때문에 전동기 상수의 변화에 따라 회전자 위치 추정 성능이 영향을 받는다. 본 논문에서는 두 가지 모델기반 센서리스 제어 방법에 대해 고정자 저항 및 인덕턴스의 전동기 상수 오차가 -30% ~ 30%로 변동하였을 때 역기전력 추정 성능, 자속 추정 성능, 회전자의 위치추정 성능을 이론적으로 비교, 분석하고 모의해석 및 실험으로 검증하였다.
유도전동기의 속도 제어를 원활하게 수행하기 위해서는 필요한 회전자 속도 정보를 얻어야 한다. 속도 정보를 얻으려면 센서를 사용하여 얻어야 하지만, 센서를 사용하지 않고 적절한 알고리즘을 이용하여 얻을 수도 있다. 속도 정보를 얻기 위해서 모델 기준 적응 시스템(MARS; model reference adaptive system)을 사용하여 시스템을 설계 하였고, 유도전동기의 속도 제어 방식 중에 하나인 간접 벡터 제어 방식으로 전동기의 전류와 회전자 파라미터 값으로부터 연산된 슬립 주파수를 회전자 속도와 합하여 자속의 위치 정보를 얻어내는 방식을 사용하였다. 실제 자속 정보 없이도 넓은 속도 영역에서 간단하게 순시 전류 제어를 행할 수 있으며 제어기의 구조가 간단하다는 장점을 가질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 간접 벡터 제어 방식을 기반으로 제어 시스템을 구성하였고, 이를 실현하기 위해 필요한 회전자 속도 정보를 센서로 사용하지 않고 개발한 지능형 알고리즘으로 추정하여 유도전동기의 속도 제어 시스템을 개발하였다.
영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.
운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.
본 논문에서는 전류제어형 PWM인버터-유도전동이 구동 시스템의 속응제어를 위한 벡터제어시스템을 제시하였다. 벡터제어 특성을 충분히 발휘하기 위해서는 고정자 전류의 숭시치 제어가 가능해야하므로 히스테리시스 제어기를 가진 전류제어형 PWM인버어터를 채택하였고 복잡한 벡터회전 및 연산은 마이크로프로세서를 사용한 소프트웨어로 처리하였다. 제시한 시스템을 디지탈시뮬레이션 및 실험을 통하여 그 특성의 우수함을 입증하였다.
본 논문은 직접토크 제어에서 토크와 자속 오차에 따라 결정된 전압 벡터가 가지고 있는 자속 및 토크 출력 특성을 전압의 d-q 해석을 통해서 분석하고, 6섹터 방식과 12섹터 방식에서 각 전압에 의해 발생되는 토크 및 자속 특성을 회전자 위치에 따라 해석하였다. 또한, 전압벡터의 전압특성을 모의하기 위한 근사 전압함수를 제시하고, 근사전압함수를 통해 직접토크 제어 방식에서의 자속 및 토크 제어의 성능향상이 가능함을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.
본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.
본 논문에서는 물체들의 이동(translation) 축적(scale) 그리고 회전방향(orientation)에 무관하게 물체를 인식하는 실용적인 패턴 인식 시스템을 소개한다. 이 시스템은 2진영상으로 변환하는데 필요한 임계치(threshold)의 큰 변화에도 덜 민감하다. 특징 벡터(feature vector)로 서는 Zernike 모멘트를 사용하였는데 지금까지 잘 알려진 Hu가 제안한 7개의 모멘트 불변수 (moment invariants)와 비교한다. 또한, 실용적인 기계 시각(machine vision) 시스템에 대해 세 가지 중요한 문제로서 패턴 정규화(pattern nomalization), Zernike 모멘트의 신속한 계산, 그리고 k-NN 규칙을 이용한 분류 등을 논의하였다. 실험에서는 임의의 회전 방향에서 문자들의 크기가 10x10 화소(pixel)에서 512x512 화소까지 변하는 서로 다른 크기를 가진 인쇄된 62개의 문자와 숫자 그리고 기호들을 서로 다른 임계치에서 인식하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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