• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제53권11호
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• pp.664-670
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• 2004

This paper presents a new velocity estimation strategy of a non-salient permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system that has the information of rotor position error. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error to zero. For zero and low speed operation, PI controller gains of rotor position tracking controller have a variable structure according to the estimated rotor velocity. In order to boost the bandwidth of PI controller around zero speed, a loop recovery technique is applied to the control system. The proposed method only requires the flux linkage of permanent magnet and is insensitive to the parameter estimation error and variation. The designers can easily determine the possible operating range with a desired bandwidth and perform the vector control even at low speeds. The experimental results show the satisfactory operation of the proposed sensorless algorithm under rated load conditions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.874-890
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• 2021

With the widespread deployment of the fifth-generation (5G) communication networks, various real-time applications are rapidly increasing and generating massive traffic on backhaul network environments. In this scenario, network congestion will occur when the communication and computation resources exceed the maximum available capacity, which severely degrades the network performance. To alleviate this problem, this paper proposed an intelligent resource allocation (IRA) to integrate with the extant resource adjustment (ERA) approach mainly based on the convergence of support vector machine (SVM) algorithm, software-defined networking (SDN), and mobile edge computing (MEC) paradigms. The proposed scheme acquires predictable schedules to adapt the downlink (DL) transmission towards off-peak hour intervals as a predominant priority. Accordingly, the peak hour bandwidth resources for serving real-time uplink (UL) transmission enlarge its capacity for a variety of mission-critical applications. Furthermore, to advance and boost gateway computation resources, MEC servers are implemented and integrated with the proposed scheme in this study. In the conclusive simulation results, the performance evaluation analyzes and compares the proposed scheme with the conventional approach over a variety of QoS metrics including network delay, jitter, packet drop ratio, packet delivery ratio, and throughput.

• 전기학회논문지P
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• 제58권4호
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• pp.391-396
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• 2009

In this paper, a control algorithm for DC-Link voltage unbalancing compensation of a four-switch inverter for a three-phase BLDC motor drive is proposed. Compared with a conventional six-switch inverter, the split source of the four-switch inverter can be obtained by splitting DC-link capacitor into two capacitors to drive the three phase BLDC motor. The voltages across each of two capacitors are not always equal in steady state because of the unbalance in the impedance of the DC-link capacitors $C_1$ and $C_2$ or the variable current flowed into the capacitor's neutral point in motor control. Despite the unbalance, if the BLDC motor may be run for a long time the voltage across one of the capacitors is more increased. So the unbalance in the capacitors voltages will be accelerated. As a result, The current ripple and torque ripple is increased due to the fluctuation of input current which flows into 3-phase BLDC motor. According to that, the vibration of motor will be increased and the whole system will be instable. This paper presents a control algorithm for DC-Link voltage unbalancing compensation. The sampling from the voltages across each of two capacitors is used to perform the voltage control of DC-Link by using the feedforward controller.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5A호
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• pp.485-494
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• 2011

본 논문에서는 다중 셀 환경에서 전체 생 용량을 향상시키기 위하여 부분공간 간섭 정렬 (Sub-space Interference Alignment) 기법을 위한 새로운 레퍼런스 벡터 설정 알고리즘을 제안한다. 송신단에서 임의의 동일한 레퍼런스 벡터를 사용하여 전송 벡터를 생성하고, 수신단에서 이와 직교하는 벡터를 사용하여 정렬된 간섭 신호를 제거하는 기존의 부분공간 간섭 정렬 기법의 경우, 사용되는 레퍼런스 벡터 및 채널 상황에 따라 전체 시스템 용량이 달라지는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 레퍼런스 벡터와 채널의 변화에 의해 전체 시스템의 합용량이 변화하는 문제점 및 레퍼런스 벡터 원소들의 크기 분산이 작아질수록 합용량이 향상되는 경향을 보임을 분석한다. 이러한 분석을 바탕으로 새로운 레퍼런스 벡터 설정 방법으로 레퍼런스 벡터 원소들의 크기 분산을 고려하여 설정하는 알고리즘을 제안하며, 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘이 평균적으로 약 50% 정도 향상된 합용량을 나타냄을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.9-18
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• 2004

본 논문에서 우리는 시차공간영상 (disparity space image)을 이용한 새로운 스테레오 정합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 실측 제어점 대신 영상 안에서 특징점을 추출하여 정합영역을 설정하였고, 간단한 비용행렬을 정의하였다. 그리고 정합 속도를 증가시키기 위해 화소 단위의 정합을 이용하였다. 화소 단위의 정합은 정합 속도는 향상시키지만, 주변 영역을 이용하지 않기 때문에 정합의 정확성이 낮아진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 시차공간영상의 특성을 이용하여 정합경로를 확대시켜서 주변 영역을 최대한 이용하였다. 또한, 현재 위치에서 이전과 이후의 시차공간영상을 체적화하여 전후의 시차공간영상을 이용함으로써 정합의 정확도를 더욱 향상시키는 정합 보정 모듈을 추가하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 제안된 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.102-108
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder(SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.141-148
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있다. 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 이를 위해 먼저 radial basis function의 커널 width 파라미터가 SVM의 패턴분류에 미치는 영향을 분석해 보았다. 분석한 결과, 커널 width 파라미터를 가지고 SVM의 패턴분류 성향을 미세 조정할 수 있다는 것을 알았다. 또한 음성신호의 각 프레임 간의 상관관계 (correlation)을 확인하고 이를 커널 width 파라미터조절의 길잡이로 삼았다. 실험을 통해, 제안된 기법이 SVM의 성능을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.21-28
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• 2005

일사량과 온도에 의해 태양광 어레이의 최대전력동작점(MPOP)이 결정되며 태양광발전시스템에서 중요하게 고려해야 할 사항 중 하나는 최대전력동작점을 정확하게 추종하도록 하는 것이다. 과거부터 여러 최대전력추종제어기법(MPPT)들이 사용되어 왔지만, 마이크로프로세서를 이용한 최대전력추종제어기법은 다른 태양광 어레이와의 호환성, 적응성 측면에서 유리하다. 이 논문에서는 기존의 P&O, IncCond 알고리즘에 대한 분석과 새로운 히스테리시스밴드 변동 기법을 제안한다. 새로 제안된 제어기법의 우수성을 나타내주기 위하여 저자는 3가지의 기준을 만들어서 각 기법을 비교 및 분석하였다. 첫째로, 정상상태에서의 각 기법의 파형을 살펴보았고, 다음으로 일사량을 급변하였을 경우의 파형을 나타내었고, 마지막으로 일사량에 따른 MPPT 추종효율을 보였다. MPPT 시뮬레이션과 실험은 부스트 컨버터에서 수행하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-159
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• 2010

Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1124-1132
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• 2015

일반적으로, 교사 학습 알고리즘이 적절히 학습되기 위해서는 레이블의 편향이 없는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 그러나 영작문 자동채점 시스템 개발을 위한 충분하고 편향되지 않은 학습데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 또한 영어 작문 평가의 경우, 전체적인 답안 수준에 대한 다면적인 평가가 이루어진다. 적고 편향되기 쉬운 학습데이터와 이를 이용한 여러 평가영역에 대한 학습모델을 생성해야하기 때문에, 이를 위한 적절한 기계학습 알고리즘을 결정하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 앙상블학습을 통해 완화할 수 있음을 실험에 통해 보이고자 한다. 실제 중, 고등학교 학생들을 대상으로 시행된 단문형 영작문 채점 결과를 학습데이터 개수와 편향성을 조절하여 실험하였다. 학습데이터의 개수 변화와 편향성 변화의 실험 결과, 에이다부스트 알고리즘을 적용한 결과를 투표로 결합한 앙상블 기법이 다른 알고리즘들 보다 전반적으로 더 나은 성능을 나타냄을 실험을 통해 나타내었다.