• 한국전자파학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.296-303
• /
• 2014

본 논문에서는 제한된 위치에서 측정된 수신 신호 세기(RSSI) 값과 3차원 지리 정보를 기반으로 주변의 전파 환경을 추정하고, 시각화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. RSSI가 동일한 수신점은 송신점으로부터 같은 거리에 위치한다는 가정 하에서 삼각형의 외심을 이용하여 송신점의 위치를 추정하고, 전파 모델을 이용해 전파 손실을 고려하여 전파환경을 시각화한다. 영상 신호 처리에서 사용되는 모드 탐색 알고리즘인 mean-shift clustering 방법을 사용하여 피크 값을 탐색하고, 여러 개의 추정점들의 무게 중심을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제시한 모드 탐색 알고리즘을 이용한 전파 환경 시각화 기법은 전파 자원의 효율적인 이용을 위한 전파 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제53권10호
• /
• pp.671-677
• /
• 2004

This paper presents the design of a now controller for the read/write head of a hard disk drive. The general controller for seeking is the time-optimal control. However if we use only the time optimal control law, this could be vulnerable to chattering effect. To solve this problem, we propose a modified controller design algorithm in this paper. The proposed controller consists of bang-bang control for seeking and sliding-mode control for tracking. Moreover, to test the robustness and stability of control system, a bounded disturbance is selected to maximize a severity index. Simulation results show the superiority of the proposed controller through comparison with time optimal VSC(variable structure control).

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.763-770
• /
• 2017

항공기 전면에 장착되는 레이돔은 표적을 탐색 및 추적하는 데에 있어서 기동 중에 발생하는 다양한 이유로 굴절오차를 야기할 수 있다. 이러한 굴절오차는 마이크로파 탐색기가 허상표적을 탐지하고 있는 것을 의미한다. 3차원 공간상에서 항공기에 장착된 레이돔의 굴절률을 추정하는 목적으로 일반적으로 알려진 상호작용 다중모델(Interactive Multiple Model, IMM) 알고리듬을 적용한다. 하지만, 레이돔 굴절률과 같은 불확실한 시스템 모델의 계수를 추정할 수 있음에도 예측값의 범위를 벗어날 때에는 추정 성능을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 레이돔 굴절률의 예측값을 IMM 알고리듬의 모드 계수로 두고 예측값을 갱신하는 방법을 제안하며, 제안한 방법의 레이돔 굴절률 추정 성능을 확인한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권3호
• /
• pp.804-811
• /
• 2015

The presence of responsive loads in the promising active distribution networks (ADNs) would definitely affect the power system problems such as distributed generations (DGs) studies. Hence, an optimal procedure is proposed herein which takes into account the simultaneous placement of DGs and smart meters (SMs) in ADNs. SMs are taken into consideration for the sake of successful implementing of demand response programs (DRPs) such as direct load control (DLC) with end-side consumers. Seeking to power loss minimization, the optimization procedure is tackled with genetic algorithm (GA) and tested thoroughly on 69-bus distribution test system. Different scenarios including variations in the number of DG units, adaptive power factor (APF) mode for DGs to support reactive power, and individual or simultaneous placing of DGs and SMs have been established and interrogated in depth. The obtained results certify the considerable effect of DRPs and APF mode in determining the optimal size and site of DGs to be connected in ADN resulting to the lowest value of power losses as well.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권9호
• /
• pp.572-587
• /
• 2008

SOFM(Self-organizing Feature Map)은 고차원의 데이타를 군집화(clustering)하거나 시각화(visualization)하기 위해 많이 사용되고 있는 비교사 학습 신경망(unsupervised neural network)의 한 종류이며, 컴퓨터비전이나 패턴인식 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 SOFM이 실제 응용분야에 다양하게 활용되고 좋은 결과를 보이고 있지만, 학습된 SOFM의 뉴론(neuron)을 다시 군집화해야 하는 후처리가 필요하며, 대부분의 경우 수동으로 이루어지고 있다. 후처리를 자동으로 하기 위해 k-means와 같은 기존의 군집화 알고리즘을 많이 이용하지만, 이 방법은 특히 다양한 모양의 클래스를 가진 고차원의 데이타에서 만족스럽지 못한 결과를 보인다. 다양한 모양의 클래스에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 그래프 컷(graph cut)을 이용하여 학습된 SOFM을 자동으로 군집화하는 방법을 제안한다. 그래프 컷을 이용할 때 터미널(terminal)이라는 두 개의 추가적인 정점(vertex)이 필요하며, 터미널과 각 정점 사이의 가중치는 대부분 사용자에 의해 입력받은 사전정보를 기반으로 설정된다. 제안된 방법은 SOFM의 거리 매트릭스(distance matrix)를 기반으로 한 모드 탐색(mode-seeking)과 모드의 군집화를 통하여 자동으로 사전정보를 설정하며, 학습된 SOFM의 군집화를 자동으로 수행한다. 실험에서 효율성을 검증하기 위해 제안된 방법을 텍스처 분할(texture segmentation)에 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 군집화 알고리즘을 이용한 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 이는 그래프기반의 군집화를 통해 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있기 때문이다.