• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.815-826
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• 2020

We propose a two-dimensional (2D) scattering-center-extraction (SCE) method using sparse recovery based on the compressive-sensing theory, even with data missing from the received radar cross-section (RCS) dataset. First, using the proposed method, we generate a 2D grid via adaptive discretization that has a considerably smaller size than a fully sampled fine grid. Subsequently, the coarse estimation of 2D scattering centers is performed using both the method of iteratively reweighted least square and a general peak-finding algorithm. Finally, the fine estimation of 2D scattering centers is performed using the orthogonal matching pursuit (OMP) procedure from an adaptively sampled Fourier dictionary. The measured RCS data, as well as simulation data using the point-scatterer model, are used to evaluate the 2D SCE accuracy of the proposed method. The results indicate that the proposed method can achieve higher SCE accuracy for an incomplete RCS dataset with missing data than that achieved by the conventional OMP, basis pursuit, smoothed L0, and existing discrete spectral estimation techniques.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1233-1240
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• 2010

In the flat panel display and semiconductor industries, the visual alignment system is considered as a core technology which determines the productivity of a manufacturing line. It consists of the vision system to extract the centroids of alignment marks and the stage control system to compensate the alignment error. In this paper, we develop a Kalman filter algorithm to estimate the alignment mark postures and propose a coarse-fine alignment control method which utilizes both original fine images and reduced coarse ones in the visual feedback. The error compensation trajectory for the distributed joint servos of the alignment stage is generated in terms of the inverse kinematic solution for the misalignment in task space. In constructing the estimation algorithm, the equation of motion for the alignment marks is given by using the forward kinematics of alignment stage. Secondly, the measurements for the alignment mark centroids are obtained from the reduced images by applying the geometric template matching. As a result, the proposed Kalman filter based coarse-fine alignment control method enables a considerable reduction of alignment time.

• ETRI Journal
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• 제30권1호
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• pp.47-58
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• 2008

In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.109-114
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• 2009

OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 전송방식은 부 반송파의 직교성을 이용하여 주파수 대역을 효율적으로 사용하고 다중경로 페이딩 환경에서 강인한 특성을 가지고 있다. 그러나 OFDM 시스템에서 주파수 옵셋이 발생하면 부 반송파간의 직교성이 상실되고 서로 간섭을 일으켜 수신 신호의 오류가 증가하게 된다. 본 논문은 기존의 상관 방법을 개선하여 소수배의 옵셋을 예측하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의의 주파수 옵셋을 양과 음의 방향으로 인가한다. 그리고 임의의 주파수 옵셋이 있는 신호간의 상관값을 비교하여 소수배 주파수 옵셋을 추정하게 된다. 제안된 알고리듬은 전산 모의 실험에서 성능평가를 하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.173-186
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• 2019

Recently, as the amount of fine dust has risen rapidly, our interest is increasing day by day. It is virtually impossible to remove fine dust. However, it is best to predict the concentration of fine dust and minimize exposure to it. In this study, we developed a mathematical model that can predict the concentration of fine dust using various information related to the weather and air quality, which is provided in real time in 'Air Korea (http://www.airkorea.or.kr/)' and 'Weather Data Open Portal (https://data.kma.go.kr/).' In the mathematical model, various domestic seasonal variables and atmospheric state variables are extracted by multiple regression analysis. The parameters that have significant influence on the fine dust concentration are extracted, and using ANN (Artificial Neural Network) and SVM (Support Vector Machine), which are machine learning techniques, we proposed a prediction model. The proposed model can verify its effectiveness by using past dust and weather big data.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10A호
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• pp.992-1003
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• 2007

본 논문에서는 OFDM 시스템에서 심볼 타이밍 옵셋이 존재하는 경우에도 채널 추정 성능의 열화가 발생하지 않는 파일럿 톤 기반의 채널 추정 기법을 제안한다. 제안된 채널 추정 기법은 기존의 보간법을 사용하여 채널을 추정하는 기법들과는 달리 크기와 위상에 대하여 최소의 계산량을 사용하여 각각 보간을 함으로써 채널 추정을 수행한다. 제안된 기법에서는 미세 심볼 타이밍 옵셋을 사전에 추정할 필요가 없으며, 위상을 보간하기 위하여 일반적으로 사용되는 삼각함수 연산을 사용하지 않기 때문에 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 제안된 채널 추정 방식은 OFDM 시스템에서 존재하는 심볼 타이밍 옵셋에 영향을 받지 않기 때문에, OFDM 기반 통신시스템의 동기화 절차에서 미세 심볼 타이밍 옵셋 추정 과정의 생략, 상향링크에서 다중사용자의 심볼 타이밍 옵셋 추정 과정의 생략, 멀티 흡 릴레이 시스템에서의 채널 추정 등에 직접 이용될 수 있다. 모의실험을 통하여 제안된 채널 추정기법이 기존의 파일럿 톤 기반의 채널 추정 기법들에 비하여 심볼 타이밍 옵셋이 존재하는 상황에서 성능 개선이 크게 이루어짐을 확인한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권9호
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• pp.805-812
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• 2007

This paper present a robust controller design method based on the estimation of velocity disturbance to construct a robust fine seek control system. A loop gain adjustment algorithm is introduced to accurately estimate the velocity disturbance in spite of the uncertainties of fine actuator. A weighting function is optimally selected from a minimum fine seek open-loop gain, calculated by estimating the velocity disturbance. A robust fine seek controller is designed by considering a robust $H_{\infty}$ control problem using the weighting function. The proposed controller design method is applied to the fine seek control system of a DVD rewritable drive and is evaluated through the experimental results.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4A호
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• pp.250-258
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• 2005

본 논문에서는 다중사용자 주파수 도약 OFDMA(frequency hopping orthogonal frequency division modulation-requency division multiple access, FH-OFDMA) 시스템에서 단일 프리엠블 심볼을 이용하여 정확하고 신속한 주파수 동기를 획득할 수 있는 프리엠블 구조와 동기 알고리듬을 제안한다. 서로 다른 주파수 옵셋을 갖는 다중 사용자 신호가 수신되면, 부반송파간 직교성이 훼손되어 간섭이 발생한다. 제안한 알고리듬은 각 사용자에게 할당되는 부채널을 대략적 주파수 옵셋 추정 영역과 미세 주파수 옵셋 추정 채널 영역으로 분할하여 프리엠블을 생성한다. 미세 주파수 옵셋은 전력밀도 함수를 이용한 NAH (non-data aided)방식을 이용하여 추정하곡 짧은 심볼을 얻은 후 심볼간의 상관을 이용하여 추정한다. 두 추정치를 조합하면 한 개의 프리엠블 신호로 정확한 주파수 옵셋을 측정할 수 있다. 모의 실험에서는 일반적인 상관을 이용한 방식과 본 알고리듬의 주파수 옵셋 추정 성능을 상향 FH-OFDMA 시스템을 구성하여 비교 평가한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제9권4호
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• pp.139-145
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• 2009

본 연구에서는 입도분급에 의한 미분시멘트(FC)를 사용한 콘크리트의 강도 발현해석에 있어 FC 치환률 증가에 따른 분말도 변동이 콘크리트의 강도발현에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기존 등가재령방법에 분말도의 영향을 고려할 수 있는 겉보기 활성화 에너지 모델을 이용하는 방법으로 FC 치환 콘크리트의 강도발현해석을 실시하고자 한다. 연구결과에 따르면 FC 치환률 변화에 따른 시멘트의 분말도 증가를 수화반응속도에 반영한 겉보기 활성화 에너지(Ea)식을 이용하여 강도발현 해석을 수행한 결과 예상과 다르게 FC 치환률이 증가함에 따라 상당부분 정확도가 저하하는 것으로 나타났고, 기존의 응결시간에 의한 방법보다도 역시 정확도가 저하함을 알 수 있었다. 금후의 과제로서 분말도의 영향을 보다 합리적으로 고려할 수 있는 Ea 산정모델의 개발을 통해 FC 치환률에 따른 콘크리트의 정확한 강도발현 해석을 수행할 필요가 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-35
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• 2017

Spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables has been widely applied to predict precipitation at fine resolution from coarse resolution satellite-based precipitation products. The spatial downscaling framework is usually based on the decomposition of precipitation values into trend and residual components. The fine resolution auxiliary variables contribute to the estimation of the trend components. The main focus of this study is on quantitative analysis of impacts of trend component estimates on predictive performance in spatial downscaling. Two regression models were considered to estimate the trend components: multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR). After estimating the trend components using the two models,residual components were predicted at fine resolution grids using area-to-point kriging. Finally, the sum of the trend and residual components were considered as downscaling results. From the downscaling experiments with time-series Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 precipitation data, MLR-based downscaling showed the similar or even better predictive performance, compared with GWR-based downscaling with very high explanatory power. Despite very high explanatory power of GWR, the relationships quantified from TRMM precipitation data with errors and the auxiliary variables at coarse resolution may exaggerate the errors in the trend components at fine resolution. As a result, the errors attached to the trend estimates greatly affected the predictive performance. These results indicate that any regression model with high explanatory power does not always improve predictive performance due to intrinsic errors of the input coarse resolution data. Thus, it is suggested that the explanatory power of trend estimation models alone cannot be always used for the selection of an optimal model in spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables.