• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.147-153
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• 2018

저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 기술을 사용한 비콘은 실외에서만 위치 측위가 가능한 GPS(Global Positioning System)와 달리 실내에서도 위치 파악이 가능하다. 비콘을 사용한 실내 거리 측정에는 RSSI(Received Signal Strength Indication)값이 핵심 요소인데 그에 반해 RSSI값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 예측된 거리와 실제 거리의 오차가 크게 나타난다. 이러한 이슈를 다루기 위해 비콘을 사용한 ANN(Artificial Neural Network)기반 적응형 거리 측정을 제안한다. 먼저 RSSI의 잡음을 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용한 전처리 과정을 거친다. 그리고 각각 특정 학습 데이터 셋을 가진 다층 ANN들은 학습을 거치게 된다. 결과에서는 평균오차 0.67m를 보여주고, 0.78의 precision을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.574-577
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• 2014

Allshare, Smartshare와 같은 무선 홈 네트워크 환경에서의 DLNA 기반 멀티 미디어 콘텐츠 공유서비스가 보편적으로 이용되고 있다. 하지만, 잦은 대역폭 및 신호세기 변동 등의 무선 네트워크의 특성은 서비스에 대한 사용자 체감 품질을 저하시킬 수 있다. 이와 같은 문제를 최소화하기 위한 방법으로 동적 적응형 스트리밍 기법에 관한 연구가 있는데, 본 연구는 모바일 기기의 해상도나 프로세서 성능 등 사용자가 사용 중인 기기 특성을 반영하여 무선 네트워크 환경에서 DLNA 기반 멀티미디어 콘텐츠 공유에 적합한 동적 적응형 스트리밍 기법을 제안하였다. 저자들이 기존 연구에 사용한 Kalman Filter를 사용자 기기의 특성을 반영할 수 있도록 향상시키고, 실험을 통하여 제안한 기법이 가용 대역폭과 사용자 기기 성능을 고려하여 전송 속도을 적절히 결정할 수 있음을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.571-576
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• 2015

This paper proposes an auto-parking controller for omnidirectional mobile robots. The controller uses the multi-sensor system including ultrasonic sensor and camera. The several ultrasonic sensors of robot detect the distance between robot and each wall of the parking lot. The camera detects the global position of robot by capturing the image of artificial landmarks. To improve the accuracy of position estimation, we applied the extended Kalman filter with adaptive fuzzy controller. Also we developed the fuzzy control system to reduce the settling time of parking. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed controller.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 F
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• pp.2113-2116
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• 1997

The speed sensorless vector control of induction motor using the rotor speed and flux estimation is widely used. In practice, these schemes depend on the accurate parameters of the machine. If in the vector control scheme an inaccurate parameter of induction motor due to skin effects and to temperature variations is used. it is difficult to achieve correct field orientation. From this reason. we propose robust speed sensorless vector control of induction motor against the variations of parameter and disturbance by using extended Kalman filter. For speed and rotor flux estimation. conventional adaptive flux observer is applied. extended Kalman filter which is correctly capable of estimating rotor flux and load by eliminating virtually influences of structural noises is proposed. Simulation results show the effectiveness of the control strategy proposed here for the induction motor drives.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.79-81
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• 2019

전기자동차(EV)뿐만 아니라 ESS(Energy Storage System) 등의 사용량이 증가하면서 리튬이온배터리의 중요성은 점점 커지고 있다. 리튬 이온 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것은 배터리의 안전하고 신뢰성 있는 작동을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용한 배터리 파라미터와 충전상태(SOC, State of Charge)를 추정하고, 이를 활용하여 배터리의 건강상태(SOH, State of Health)를 추정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. AEKF에 파라미터 값을 적용하여 SOC를 추정하고, 추정된 SOC값과 전류 적산을 이용하여 SOH를 추정한다. SOC 오차에 따른 SOH 추정 값의 편차는 SOC 연산 간격을 늘리고 가중치 필터를 적용하여 최소화시킴으로써 결과의 정확성을 향상했다. 다양한 자동차의 표준 주행 패턴을 적용한 실험을 통해 제안된 방법을 이용하여 얻어진 SOH 추정 결과는 RMSE(Root Mean Square Error) 1.428% 이내임을 검증하였다.

• 한국농공학회지
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• 제36권3호
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• pp.67-73
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• 1994

This paper is to validate the proposed models for the real-time forecasting for the Keum river estuary dam such as tidal-level forecasting model, one-dimensional unsteady flood routing model, and Kalman filter models. The tidal-level forecasting model was based on semi-range and phase lag of four tidal constituents. The dynamic wave routing model was based on an implicit finite difference solution of the complete one-dimensional St. Venant equations of unsteady flow. The Kalman filter model was composed of a processing equation and adaptive filtering algorithm. The processng equations are second ordpr autoregressive model and autoregressive moving average model. Simulated results of the models were compared with field data and were reviewed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.286-289
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• 2009

센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.248-251
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• 1999

We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at i(oration n upon the arrival of new data. The RLS algorithm may be viewed as a special case of the Kalman filter. Indeed this special relationship between the RLS algorithm and the Kalman filter is considered. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. The resulting rate of convergence is therefore typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. This improvement in performance, however, Is achieved at the expensive of a large increase in computational complexity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3498-3511
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• 2016

We investigate the channel state information (CSI) in multi-input multi-output (MIMO) cooperative networks that employ the amplify-and-forward transmission scheme. Least squares and expectation conditional maximization have been proposed in the system. However, neither of these two approaches takes advantage of channel sparsity, and they cause estimation performance loss. Unlike linear channel estimation methods, several compressed channel estimation methods are proposed in this study to exploit the sparsity of the MIMO cooperative channels based on the theory of compressed sensing. First, the channel estimation problem is formulated as a compressed sensing problem by using sparse decomposition theory. Second, the lower bound is derived for the estimation, and the MIMO relay channel is reconstructed via compressive sampling matching pursuit algorithms. Finally, based on this model, we propose a novel algorithm so called sparsity adaptive expectation maximization (SAEM) by using Kalman filter and expectation maximization algorithm so that it can exploit channel sparsity alternatively and also track the true support set of time-varying channel. Kalman filter is used to provide soft information of transmitted signals to the EM-based algorithm. Various numerical simulation results indicate that the proposed sparse channel estimation technique outperforms the previous estimation schemes.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.999-1005
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• 2018

본 논문에서는 전력계통에서 정밀하고 변화에 수렴성이 빠른 탐색을 기반으로 하는 주파수 추정 기법을 제안하였다. 제안된 주파수 추정 알고리즘은 고분해능 스펙트럼의 기울기를 추정하여 스펙트럼의 peak 점을 탐색하는 구조를 적용하였다. 과도적으로 주파수 변화가 큰 경우에 기존 방법들의 단점인 수렴속도가 늦는 점을 보완 또는 개선하기 위한 방법으로 Context analysis를 통하여 Full-search 기법과 주파수 추정변수들을 적응적으로 적용하여 주파수 추정의 정밀도와 수렴속도를 향상시키고 대표적인 주파수 추정기법인 DFT(discrete Fourier transform) 방법, ECKF(extended complex Kalman filter), MV(minimum variable)방법들과 비교하여 수렴성과 정밀도가 우수함을 보였다.