• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.79-88
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• 1999

적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)가 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 알고리즘들은 급격한 환경변화에 적응하지 못하고 발산하는 경우도 있으며 수렴속도에 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 적응계수의 특성을 일부 변형시킴으로서 계산량을 줄이고, 급격한 환경변화에서도 수렴하도록 하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응계수의 성능 확인을 위하여 시스템 식별 및 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권11호
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• pp.8-15
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• 1992

This paper analyzes the properties of such algorithm that corresponds to the LMS algorithm with additional update terms, parameterized by the scalar factors $\alpha$ and $\beta$, and presents its structure. The analysis of convergence leads to complex eigenvalues of the transition matrix for the mean weight vector. Regions in which the algorithm becomes stable are demonstrated. The computational cmomplexities of MLMS algorithms are compared with those of MADF, sign and the conventional LMS algorithms. In application of the system identification the second order momentum MLMS algorithm has faster convergence speed than LMS and the first order MLMS algorithms.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.981-982
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• 2008

In this paper, Kalman-LMS algorithm is further extended to nonlinear system identification, whereby Kalman-LMSalgorithm and third-order Volterra filer are utilized.

• 산업기술연구
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• 제30권A호
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• pp.45-47
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• 2010

In legacy e-learning web service, as deployed contents are changed, web services should be changed together. In addition, it can not coordinate and manage the various e-learning services recently emerged. In this paper, an e-learning platform based on Service-Oriented Architecture (SOA) is proposed to solve these problems. We design and implement an e-learning system based on Service abstraction layer concepts. The implemented system can provide the new e-learning services within short development periods.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.277-282
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• 2012

음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.

• 전기학회논문지
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• 제60권1호
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• pp.150-155
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• 2011

In an active noise control systems, an IIR filter may cause a problem in stability beacause of its poles. For IIR filter, its poles goes sometimes out of a unit circle in a z-plane in the transition state, where the adaptive algorithm converges to the optimum value, which causes the system to diverge. Fuzzy LMS algorithm has a better convergence property than conventional LMS algorithms, but is not applicable to IIR filter because of the reasons. Stabilized adaptive algorithm could be improves stability by moving the pole of IIR filer toward the origin forcibly in the transient state, and by introducing forgetting factor to maintain the optimum convergence when it reaches to the steady state. In this paper, We proposed stabilized adaptive fuzzy LMS algorithms with IIR filter structures, for single channel active noise control with ill conditioned signal case. Computer simulations were performed to show the effectiveness of a proposed algorithm.

• 소음진동
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• 제9권2호
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• pp.265-272
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• 1999

A LMS algorithms has been widely used for an adaptive filter algorithm in active noise control systems. But this algorithm has poor convergence and it is very difficult to select optimal convergence parameters in this algorithm. In this paper, a fuzzy LMS algorithm where the convergence parameters are computed using a fuzzy logic controller was proposed. A proposed algorithm was applied to active noise control system in HVAC(central Heating Ventilation and Air Conditioning) ducts. The experimental ducts and experimental apparatus were designed and manufactured for experiments, and the modelling of the experimental ducts was also performed for computer simulations. Computer simulations and experiments were performed to show the effectiveness of a proposed algorithm.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.997-1001
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• 2000

In this paper, the case studies of reducing rotational errors is theoretically done for a grinding spindle with an active magnetic bearing system. The rotational errors acting on the magnetic bearing spindle are due to mass unbalance of rotor, runout, grinding excitation and unmodeled nonlinear dynamics of electromagnets. For the most case, the electrical runout of sensor target is big even in well finished surface, this runout can cause a rotation error amplified by feedback control system. The adaptiveed forward method based on LMS algorithm is discussed to compensate this kind of runout effects, and investigated its effectiveness by numerical simulation and experimental analysis. The electrical runout form the rear sensor target of grind spindle is about 70$\mu\textrm{m}$ with harmonic frequencies. The rotor orbit size in rear bearing is reduced about to 5$\mu\textrm{m}$ due to 1X and 2X rejection by feedforward control.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.111-116
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• 2009

본 논문은 차세대 고속무선 DTV(Digital Television)를 위한 터보복호기반의 위상 옵셋 추정 기법이 대해 연구하였다. 위상 추정기법은 터보 복호기 외부에 추정기를 두어 다음 상태의 위상을 추정하기 위해 LMS (Least Mean Square) 방식을 사용하였다. 기존의 LMS 방식은 구현이 간결하지만 고정의 스텝 사이즈를 가지고 있으므로 시간에 따라 변화하는 다중 경로 환경에서는 채널 추정이 힘들며 트래킹 능력이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고정 스텝 사이즈가 아닌 채널의 상태에 따라 스텝 사이즈를 변화 시키는 가변 스텝사이즈를 갖는 LMS 방식을 제안한다. 모의실험은 임의의 위상 옵셋에 대하여 수행되었으며, 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 개선된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.640-645
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• 2011

이러닝의 발전과 더불어 다양한 학습도구의 개발 및 이러닝 콘텐츠의 공동 활용 등 이러닝을 통한 교류가 활발하게 이루어지고 있다. 또한 이러닝 교류는 학습자 정보교환 중심의 교류, 교수자 정보교환 중심의 교류 등 여러 가지가 있다. 그러므로 각각 LMS의 상호 연동을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 이러닝 교류시 문제점이 나타나게 되었다. 이 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 우선 먼저 학습에 가장 필요로 하는 학습요소들 즉, 과목정보, 강의정보, 사용자정보, 수강신청정보, 학습이력정보를 연동데이터로 정의하였으며, 가상의 테이블인 뷰를 이용하여 데이터 연동 테이블을 구성하여 이러닝간 운영관리를 위한 LMS 연동 모델 구현한다. 향후에는 다양한 학습요소에 대한 연동과 세션처리, 보안을 고려한 LMS 연동이 연구과제로 남아있다.