• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.471-473
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• 2009

본 논문에서는 핸즈프리 전화통신을 위한 동시통화(double-talk) 및 잡음에 강건한 반향제거 시스템을 제안한다. 제안하는 반향제거 시스템은 동시통화 상황을 판별하기 위해 마이크 입력신호와 추정한 마이크 입력신호의 분산을 기반으로한 동시통화 검출 알고리즘을 사용하고 반향 경로 추정을 위한 적응 필터는 잔여반향 오차 전력과 AP 알고리즘의 투영차수를 곱하여 입력 신호의 자기공분산 행렬에 더해 정규화시킨 알고리즘을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 동시통화 및 주변 잡음이 큰 핸즈프리 환경에서 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.64-72
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• 2016

In this paper, we utilize a Gaussian process to predict the power consumption in the air-conditioning system. As the power consumption in the air-conditioning system takes a form of a time-series and the prediction of the power consumption becomes very important from the perspective of the efficient energy management, it is worth to investigate the time-series model for the prediction of the power consumption. To this end, we apply the Gaussian process to predict the power consumption, in which the Gaussian process provides a prior probability to every possible function and higher probabilities are given to functions that are more likely consistent with the empirical data. We also discuss how to estimate the hyper-parameters, which are parameters in the covariance function of the Gaussian process model. We estimated the hyper-parameters with two different methods (marginal likelihood and leave-one-out cross validation) and obtained a model that pertinently describes the data and the results are more or less independent of the estimation method of hyper-parameters. We validated the prediction results by the error analysis of the mean relative error and the mean absolute error. The mean relative error analysis showed that about 3.4% of the predicted value came from the error, and the mean absolute error analysis confirmed that the error in within the standard deviation of the predicted value. We also adopt the non-parametric Wilcoxon's sign-rank test to assess the fitness of the proposed model and found that the null hypothesis of uniformity was accepted under the significance level of 5%. These results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the air-conditioning system.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.283-289
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• 2015

In this paper, a GNSS interference detection algorithm based on an adaptive fading Kalman filter is proposed to detect a spoofing signal which is one of the threatening GNSS intentional interferences. To detect and mitigate the spoofing signal, the fading factor of the filter is used as a detection parameter. For simulation, the effect of the spoofing signal is modeled by the ramp type bias error of the pseudorange to emulate a smart spoofer and the change of the fading factor value according to ramp type bias error is quantitatively analyzed. In addition, the detection threshold is established to detect the spoofing signal by analyzing the change of the error covariance and the effect of spoofing is mitigated by controlling the Kalman gain of the filter. To verify the performance analysis of the proposed algorithm, various simulations are implemented. Through the results of simulations, we confirmed that the proposed algorithm works well.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.400-404
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• 2015

본 논문에서는 공간에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 도래방향 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘에 대해서 연구한다. 본 연구에서 제안하는 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘은 모델 오차와 베이즈 정리를 적용한 방법으로 목표물의 위치를 정확히 추정한다. 적응 배열 안테나를 사용한 수신기의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하고 모델 오차방법으로 수신 신호의 가중치를 갱신하여 원하는 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 도래방향 목표물의 신호 추정은 입사 신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답 벡터를 신호 공분산 행렬의 가중치에 적용한다. 모의실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 도래방향 알고리즘을 비교 분석한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제20권2호
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• pp.121-128
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• 2011

As high precision industries such as semiconductor, TFT-LCD manufacturing and MEMS continue to grow, the demand for higher DOF precision stages has been increasing. In general, the stages should accommodate a prescribed range of payloads in order to position various precision manufacturing/inspection instruments. Therefore a nonlinear controller using sliding motion is developed, which bears mass perturbation and makes the upper plate of the stage move in 6 DOF. For the application of the nonlinear control, an observer is also developed based on expected noise covariance. To eliminate the steady state error of step response, integral terms are inserted into the state-space model. The linear term of the controller is designed using optimization scheme in which parameters can be weighted according to their physical significance, whereas the nonlinear term of the controller is designed using trial and error method. A comprehensive simulation study proves that the designed controller is robust against mass perturbation and completely eliminates steady state errors.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.595-602
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• 2008

In this paper, performance of the initial alignment for INS whose attitude is not leveled is investigated. Observability of the initial alignment filter is analyzed and estimation errors of the estimated state variables are derived. First, the observability is analyzed using the rank test of observability matrix and the normalized error covariance of the Kalman filter based on the 10-state model. In result, it can be seen that the accelerometer biases on horizontal axes are unobservable. Second, the steady-state estimation errors of the state variables are derived using the observability equation. It is verified that the estimates of the state variables have errors due to the unobservable state variables and the non-leveling tilt angles of a vehicle containing the INS. Especially, this paper shows that the larger the tilt angles of the vehicle are, the larger the estimation errors corresponding to the sensor biases are. Finally, it is shown that the performance of the 8-state model excepting the accelerometer biases on horizontal axes is better than that of the 10-state model in the initial alignment by simulation.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.637-648
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• 2007

This paper presents a sensor fusion method based on indirect Kalman filter(IKF) for error compensation of low-cost inertial sensors and its application to the determination of attitude and position of small flying robots. First, the analysis of the measurement error characteristics to zero input is performed, focusing on the bias due to the temperature variation, to derive a simple nonlinear bias model of low-cost inertial sensors. Moreover, from the experimental results that the coefficients of this bias model possess non-deterministic (stochastic) uncertainties, the bias of low-cost inertial sensors is characterized as consisting of both deterministic and stochastic bias terms. Then, IKF is derived to improve long term stability dominated by the stochastic bias error, fusing low-cost inertial sensor measurements compensated by the deterministic bias model with non-inertial sensor measurement. In addition, in case of using intermittent non-inertial sensor measurements due to the unreliable data link, the upper and lower bounds of the state estimation error covariance matrix of discrete-time IKF are analyzed by solving stochastic algebraic Riccati equation and it is shown that they are dependant on the throughput of the data link and sampling period. To evaluate the performance of proposed method, experimental results of IKF for the attitude determination of a small flying robot are presented in comparison with that of extended Kaman filter which compensates only deterministic bias error model.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권3호
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• pp.21-29
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• 2011

본 논문은 스테레오 비전 시스템에서 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 거리 및 속도를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 스테레오 비전은 좌우 영상의 시차를 이용하여 거리를 추정할 수 있지만, 영상 화소의 양자화 오차로 인해 거리 오차가 발생할 수 있다. 부화소 보간법은 이러한 양자화 오차를 최소화하여 실수를 갖는 정밀 시차를 추정할 수 있다. 확장형 칼만 필터는 추정된 정밀 시차의 공분산을 최소화하고 객체의 속도를 추정하기 위하여 사용되어진다. 하지만, 시스템 모델의 불확실성으로 인해 기동이 발생했을 때, 발산 문제가 생기고 이는 오히려 추정 오차를 증가시킨다. 본 논문에서는 연산 시간을 최소화하면서, 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 상태 추정 성능을 제공할 수 있는 가상 모델 확장형 칼만 필터를 제안한다. 모의실험 및 실제 도로 환경에서의 실험 결과는 제안한 방법이 기존 추정 필터들에 비하여, 다양한 기동 상태에서 안정된 추정 성능과 향상된 연산시간을 제공한다는 것을 보여준다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권3호
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• pp.227-235
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• 2015

에디 공분산 방법(eddy covariance method)을 이용한 이산화탄소($CO_2$), 수증기($H_2O$), 현열(sensible heat)의 순생태계과환량[net ecosystem exchange (NEE)]은 에디 플럭스(eddy flux, $F_c$)와 저장 플럭스(storage flux, $F_s$)의 합으로 어림한다. 스칼라의 흡원과 발원의 세기와 분포, 연직 난류 혼합의 정도에 따라 스칼라의 변화율은 높이에 따라 다르게 나타난다. 따라서 정확한 $F_s$를 얻기 위해서는 프로파일 시스템을 운용하여 높이에 따라 달라지는 스칼라의 변화율을 고려하여야 한다. 하지만 아시아의 대부분의 농경지 관측지에서는 프로파일 시스템을 운용하지 않고, $F_c$ 관측 지점과 지면 사이에서 높이와 관계없이 스칼라 변화율이 동일하다는 가정하에 에디 공분산 시스템에서 관측되는 스칼라 변화율 만으로 $F_s$를 산정한다. 본 연구에서는 논에서 에디 공분산 관측 높이에서 측정된 $F_s$(프로파일 시스템에서 관측된 단일 높이의 스칼라만을 이용한 $F_s$, $F_s_{-single}$)와 프로파일 관측(에디 공분산 관측지점과 지면 사이의 여러 높이에서 스칼라 관측)을 이용한 FS와의 차이를 정량화하고, $F_s_{-single}$로 NEE를 산정할 때 발생하는 오차를 확인하기 위해, 경기도 여주에 위치한 청미천 농경지 플럭스 관측지(Chengmicheon Farmland Korea, CFK)에서 에디공분산 방법과 프로파일 시스템을 이용해 $CO_2$, $H_2O$, 기온($T_a$)의 $F_c$와 $F_s$를 측정하였다. $CO_2$, $H_2O$, $T_a$는 흡원과 발원의 강도와 분포, 대기 경계층의 안정도에 따라 높이별로 변화율이 달랐고, 그 결과 $F_s_{-single}$은 $F_s$를 과소 또는 과대 평가하였다[특히, 해질 녘과 해 뜰 녘(0430-0800h와 1630-2000h)에 $CO_2$의 $F_s$를 평균 21% 과소평가]. $F_s_{-single}$로 인해 발생하는 NEE 계산의 오차는 $F_{CO_2}$의 경우, 하루 중 시간에 따라 밤(2030-0400h), 해 질 녘과 해 뜰 녘에 각각 평균적으로 3%, 2%씩 $F_{CO_2}$를 과소평가했다. 이러한 차이는 $F_{CO_2}$의 야간 자료 보정과 분배의 과정에서 논의 탄소수지를 과소평가하게 할 수 있다. 이와는 다르게 LE, H의 경우 시간에 관계없이 거의 차이를 보이지 않았다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제12권1호
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• pp.133-142
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• 1995

본 논문에서는 비션형계에 적용된 확장 칼만 필터의 션형화작업을 상펴보고 이를 LEO 위성에 적용해 봄으로써 확장칼만필터의 성능을 분석하였다. 모의실험을 위해 가정한 LEO 위성의 역학모델로는 $J_2$와 대기마찰에 의한 섭동을 고려하였고 사용된 관판측치에는 관측시 스템 잡음에 해당하도록 $\sigma_r$ = 150m와 $\sigma_r$ = lOm/s의 오차를 가정하였다. 모의싱험결과 필터의 전체척인 수행능력은 가정한 관측오차내에 추정오차들이 수렴되는 결과를 보였으며 이때 상태진행잡음 Q가 공분산행렬 Po의 1/10수준에서 가장 우수한 수렴능력을 나타냈다.