• 전기학회논문지
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• 제60권11호
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• pp.2139-2146
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• 2011

In this paper, a robust adaptive controller is proposed for trajectory tracking of robot manipulators with the unknown friction coefficient and bounded disturbance. A new adaptive control law is developed based on sliding mode and derived from the Lyapunov stability analysis. The introduction of a boundary layer solves the problem of chattering. The proposed adaptive controller is globally asymptotically stable and guarantees zero steady state error for joint positions. The estimated friction coefficients can also approach the actual coefficients asymptotically. A simulation example is provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권1E호
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• pp.25-36
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• 1994

본 논문에서는 외부로부터 제공되는 학습데이타에 신경회로망의 자기적응화(self-adaptation)를 이룩하기 위한 접근론이 기술된다. 이러한 문제점은 신경회로망의 학습이론, 즉 현재의 학습 데이터에 적절한 신경회로망이 가중치 벡터들(weight vectors)의 개선 방법론에 기인된다. 이들에 관련된 문제점들의 이론적 검토와 아울러 신경회로망의 학습에 대한 근본적인 요소들이 재조명된다. 현재 가장 널리 이용되고 있는 후방 전달(back-propagation) 학습법과 비교함으로써, 본 연구에서 제안된 자기적응 학습법의 유용성과 우위성을 컴퓨터 모의시험 결과로 입증하게 된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.42-46
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• 2018

다양한 신호처리 및 통신환경에서 적응신호처리는 매우 중요하다. 적응신호처리 방식 중에서 least mean square(LMS) 알고리즘은 단순하면서도 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝을 가변하므로 빠른 수렴속도와 작은 초과자승오차를 얻을 수 있는 방식이다. 성능향상을 위하여 다양한 가변스텝 LMS 알고리즘이 연구되어 왔다. 하지만 성능향상을 위하여 가변스텝 LMS 알고리즘의 계산 복잡도는 일부 방식에서는 크게 높아지게 되었다. 계산 복잡도가 낮은 고정스텝 LMS 알고리즘과 빠른 수렴속도의 가변스텝 LMS 알고리즘의 장점을 같이 가질 수 있는 간헐적 스텝 갱신 알고리즘을 제안한다. 간헐적으로 스텝 갱신을 할 때 피보나치 수열을 사용하여 스텝 갱신 횟수를 상당히 낮추면서도 가변스텝 LMS 알고리즘의 성능을 유지할 수 있었다. 적응 등화기에 제안한 가변스텝 LMS 알고리즘을 적용하여 그 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.128-132
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• 2011

LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 추계학술대회
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• pp.44-47
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• 1991

There exists a transform trellis code that is optimal for stationary Gaussian sources and the squared-error distortion measure at all rates. In this paper, we train an asymptotically optimal version of such a code to obtain one which is matched better to the statistics of real world data. The training algorithm uses the M-algorithm to search the trellis codebook and the LBG-algorithm to update the trellis codebook. To adapt the codebook for the varying input data. we use two gain-adaptive methods. The gain-adaptive scheme 1, which normalizes input block data by its gain factor, is applied to images at rate 0.5 bits/pixel. When each block is encoded at the same rate, the nonstationarity among the block variances leads to a variation in the resulting distortion from one block to another. To alleviate the non-uniformity among the encoded image, we design four clusters from the block power, in which each cluster has its own trellis codebook and different rates. The rate of each cluster is assigned through requiring a constant distortion per-letter. This gain-adaptive scheme 2 produces good visual and measurable quality at low rates.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권2호
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• pp.20-28
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• 2015

In this paper, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame with posture variation and camera view point adaptation by employing the non-adaptive random projections that preserve the structure of the image feature space of objects. The existing online tracking algorithms update models with features from recent video frames and the numerous issues remain to be addressed despite on the improvement in tracking. The data-dependent adaptive appearance models often encounter the drift problems because the online algorithms does not get the required amount of data for online learning. So, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.443-448
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• 2022

긴 길이의 적응 필터와 높은 상관도의 입력신호를 사용하는 적응 필터링 응용에서 적응 필터의 수렴성능을 향상 시키기 위해 가변 스텝사이즈를 이용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용한 M-부밴드 구조에서 각 적응 부필터별 서로 다른 스텝사이즈를 사용함으로써 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 각 갱신시점에서 적응 필터의 평균자승오차를 최소화하도록 유도된 스텝사이즈는 가변 스텝사이즈를 사용하는 기존 알고리즘에 비해 좋은 수렴성능을 보인다. 기존 알고리즘에 비해 우수한 제안한 알고리즘의 수렴성능을 확인하기 위해 시스템 식별 모델을 고려하여 AR(1)과 AR(2) 유색 입력 신호에 대한 최소자승편차에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.451-465
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• 2017

This paper presents a novel discriminative visual tracking algorithm with an adaptive incremental extreme learning machine. The parameters for an adaptive incremental extreme learning machine are initialized at the first frame with a target that is manually assigned. At each frame, the training samples are collected and random Haar-like features are extracted. The proposed tracker updates the overall output weights for each frame, and the updated tracker is used to estimate the new location of the target in the next frame. The adaptive learning rate for the update of the overall output weights is estimated by using the confidence of the predicted target location at the current frame. Our experimental results indicate that the proposed tracker can manage various difficulties and can achieve better performance than other state-of-the-art trackers.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.617-621
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• 2012

This paper studies asymptotic consensus problem for linear multi-agent systems. We propose a distributed state feedback control algorithm for solving the problem under fixed and undirected network communication. In contrast with the conventional algorithms that use global information (e.g., graph connectivity), the proposed algorithm only uses local information from neighbors. The principle for achieving asymptotic consensus is that, for each agent, a distributed update law gradually increases the coupling gain of LQR-type feedback and thus, the overall stability of the multi-agent system is recovered by the gain margin of LQR.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1982-1985
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• 2003

Future cellular networks will mainly be driven by, high quality channels, high band with utilization, low power consumption and efficient network management. For a given channel allocation, the capacity and quality of communication of cellular radio systems using CDMA(Code Division Multiple Access) can be increased by using a transmitter power control scheme to combat the near-far problem. Centralized power control schemes or distributed ones to maximize the minimum signal-to-interference in each user of CDMA wireless network have been investigated. This paper has proposed a distributed power control algorithm, which employs an adaptive search scheme, in order to solve quickly the linear systems of equations for power update in CDMA cellular radio systems. The simulation results show that the proposed scheme has faster convergence rate than the typical bang-bang type of distributed power control algorithm, which has been much used as a reference algorithm in IS-95A and W-CDMA communication network.