• 전기학회논문지
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• 제60권1호
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• pp.205-213
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• 2011

The Long Term Evolution (LTE) system is designed to provide a high quality data service for fast moving mobile users. It is based on the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) and relies its channel estimation on the training samples which are systematically built within the transmitting data. Either a preamble or a lattice type is used for the distribution of training samples and the latter suits better for the multipath fading channel environment whose channel frequency response (CFR) fluctuates rapidly with time. In the lattice-type structure, the estimation of the CFR makes use of the least squares estimate (LSE) for each pilot samples, followed by an interpolation both in time-and in frequency-domain to fill up the channel estimates for subcarriers corresponding to data samples. All interpolation schemes should rely on the pilot estimates only, and thus, their performances are bounded by the quality of pilot estimates. However, the additive noise give rise to high fluctuation on the pilot estimates, especially in a communication environment with low signal-to-noise ratio. These high fluctuations could be monitored in the alternating high values of the first forward differences (FFD) between pilot estimates. In this paper, we analyzed statistically those FFD values and propose a postprocessing algorithm to suppress high fluctuations in the noisy pilot estimates. The proposed method is based on a localized adaptive moving-average filtering. The performance of the proposed technique is verified on a multipath environment suggested on a 3GPP LTE specification. It is shown that the mean-squared error (MSE) between the actual CFR and pilot estimates could be reduced up to 68% from the noisy pilot estimates.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제53권3호
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• pp.188-195
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• 2004

This paper presents neural load torque observer that is used to deadbeat load torque observer and gain compensation by parameter estimator As a result, the response of the PMSM(permanent magnet synchronous motor) follows that nominal plant. The load torque compensation method is composed of a neural deadbeat observer To reduce the noise effect, the post-filter implemented by MA(moving average) process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve the problems. The neural network is trained in on-line phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against the load torque and the Parameter variation. A stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.

• 상하수도학회지
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• 제30권2호
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• pp.179-185
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• 2016

In this study, the RDII predictions were compared using two methodologies, i.e., the RTK-based and regression methods. Long-term (1/1/2011~12/31/2011) monitoring data, which consists of 10-min interval streamflow and the amount of precipitation, were collected at the domestic study area (1.36 km2 located in H county), and used for the construction of the RDII prediction models. The RTK method employs super position of tri-triangles, and each triangle (called, unit hydrograph) is defined by three parameters (i.e., R, T and K) determined/optimized using Genetic Algorithm (GA). In regression method, the MovingAverage (MA) filtering was used for data processing. Accuracies of RDII predictions from these two approaches were evaluated by comparing the root mean square error (RMSE) values from each model, in which the values were calculated to 320.613 (RTK method) and 420.653 (regression method), respectively. As a results, the RTK method was found to be more suitable for RDII prediction during extreme rainfall event, than the regression method.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제5권2호
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• pp.373-382
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• 1998

Most of the works in Time Series Analysis are based on the Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) models presented by Box and Jeckins(1976). If the data exhibits no ap-parent deviation from stationarity and if it has rapidly decreasing autocorrelation function then a suitable ARIMA(p,q) model is fit to the given data. Selection of the orders of p and q is one of the crucial steps in Time Series Analysis. Most of the methods to determine p and q are based on the autocorrelation function and partial autocor-relation function as suggested by Box and Jenkins (1976). many new techniques have emerged in the literature and it is found that most of them are over very little use in determining the orders of p and q when both of them are non-zero. The Durbin-Levinson algorithm and Innovation algorithm (Brockwell and Davis 1987) are used as recur-sive methods for computing best linear predictors in an ARMA(p,q)model. These algorithms are modified to yield an effective method for ARMA model identification so that the values of order p and q can be determined from them. The new method is developed and its validity and usefulness is illustrated by many theoretical examples. This method can also be applied to an real world data.

• Journal of Power Electronics
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• 제8권4호
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• pp.354-362
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• 2008

This paper presents neural load torque compensation method which is composed of a deadbeat load torque observer and gains compensation by a parameter estimator. As a result, the response of the PMSM (permanent magnet synchronous motor) obtains better precision position control. To reduce the noise effect, the post-filter is implemented by a MA (moving average) process. The parameter compensator with an RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve problems. The neural network is trained in online phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by the error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against load torque and parameter variation. Stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제12권4호
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• pp.305-317
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• 2011

This paper presents an overview on flutter boundary prediction in tests which is principally based on a system stability measure, named Jury's stability criterion, defined in the discrete-time domain, accompanied with the use of autoregressive moving-average (AR-MA) representation of a sampled sequence of wing responses excited by continuous air turbulences. Stability parameters applicable to two-, three- and multi-mode systems, that is, the flutter margin for discrete-time systems derived from Jury's criterion are also described. Actual applications of these measures to flutter tests performed in subsonic, transonic and supersonic wind tunnels, not only stationary flutter tests but also a nonstationary one in which the dynamic pressure increased in a fixed rate, are presented. An extension of the concept of nonstationary process approach to an analysis of flutter prediction of a morphing wing for which the instability takes place during the process of structural morphing will also be mentioned. Another extension of analytical approach to a multi-mode aeroelastic system is presented, too. Comparisons between the prediction based on the digital techniques mentioned above and the traditional damping method are given. A future possible application of the system stability approach to flight test will be finally discussed.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.102-108
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• 2020

본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.98-106
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• 2001

본 논문에서는 영구자석 동기 전동기의 정밀 속도 제어의 방법으로 외란 관측기를 이용한 외란 보상방법과 파라미터 추정에 의해 보상기의 이득을 조절하도록 함으로서, 외란이 없는 등가 지표시스템의 응답 특성을 추정하도록 제안하였다. 외란 관측기에 의한 보상방법은 잘 알려진 데드비트 외란 관측기를 이용하였으며 잡음에 약한 데드비트 관측기의 단점을 보완하기 위하여 후단필터로서 MA처리를 통하여 잡음에 대한 영향을 줄이도록 하였다. 또한 관측기의 단점을 보완하기 위하여 후단필터로서 MA처리를 통하여 잡음에 대한 영향을 줄이도록 하였다. 또한 관측기의 파라미터와 실제 시스템의 파라미터의 차이로 발생하는 외란 추정 오차를 줄이고자 실제 시스템과 파라미터 보상기로 구성된 등가 시스템이 지표 시스템이 되도록 구성하였다. 시스템에 사용된 RLS파라미터 추정기는 외란에 의하여 편향된 추정 특성을 가진다. 이러한 파라미터 추정문제에 대하여 파라미터 추정기가 높은 성능을 갖는 데드비트 외란 관측기를 포함하도록 함으로서 외란에 의한 문제를 해결하였다. 이와 같이 제안된 제어기는 외란 및 파라미터 변화를 갖는 시스템에서 강인한 고정밀 제어를 할 수 있으며, 이의 안정성과 효용성을 컴퓨터를 이용한 모의 실험과 TMS320C31이 내장된 DS1102 DSP 보드를 이용하여 실험으로써 보였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권4호
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• pp.242-247
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• 2014

호흡연동방사선치료(respiratory-gated radiation therapy)법을 적용한 세기조절방사선치료(intensity-modulated radiation therapy, IMRT) 시 환자의 호흡에 의한 장기 움직임 크기에 따른 계산된 선량분포와 측정된 선량분포의 차이를 분석하고자 한다. 치료를 완료한 폐암과 간암 환자 4명을 선택하였다. 한 환자당 5개의 조사면 총 20개의 조사면을 갠트리 각도를 모두 $0^{\circ}$로 변경하여 치료계획시스템(Eclipse Ver. 8.1, Varian Medical Systems, Inc., USA)으로 다시 계산하였다. 치료계획과 동일한 조건으로 각 IMRT 조사면을 2차원 이온전리함배열(MatriXX, IBA Dosimetry, Germany)을 자체 제작한 호흡모 플랫폼(respiratory simulating platform)위에 놓고 0, 1.0, 2.0, 및 3.0 cm 씩 호흡 움직임을 모사하여 일반적으로 치료에 사용되는 연동창 범위인 30~70% 위상을 선택하여 호흡연동방사선치료법으로 조사하여 선량분포를 측하였다. 계산된 선량분포와 측정된 선량분포의 2차원적 비교를 위해 소프트웨어(Omni-pro I'mRT, IBA Dosimetry, Germany)를 이용하여 3 mm/3%의 기준으로 감마 지표(gamma index)로 비교하였다. 움직임이 없을 때 감마 지표의 합격률이 평균 98.63% 였으며, 움직임을 1.0, 2.0, 3.0 cm으로 모사할 경우 합격률이 각각 평균 98.59%, 97.82%, 95.84%로 낮아졌다. 따라서 실제 환자에 대해 호흡연동방사선치료법을 적용한 세기조절방사선치료 시 병소의 움직임이 2 cm가 넘을 경우 ITV (internal target volume) 여유분을 크게 설정하거나 연동창을 좁게 선택하여야한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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• pp.171-173
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• 2016

일반적으로 대형 버스 및 트럭 등 같은 경우, 부하가 아주 크다. 또한 내리막길이나 장거리 운행 시에 잦은 제동으로 인하여 마찰을 이용한 기존 방식의 브레이크들은 브레이크 파열 및 페이드 현상 때문에 제동 안전성에 문제가 있다. 이러한 제동 부담을 분담하기 위해 현재 보조브레이크(리타더)가 필수적이며, 엔진 계통의 보조브레이크가 아닌 비접촉식 브레이크 같은 친환경 보조브레이크가 요구되고 있다. 그리고 차량 제동시 발생하는 기계에너지를 전기에너지로 회생하여 에너지효율을 향상시키려는 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 와전류를 이용한 전자기형 리타더에서 발생되는 전기에너지를 회수하기 위한 전압 제어 방법을 다룰 것이다. 리타더의 제동에너지를 전기에너지로 회생하기 위해 L-C 공진회로로 구성하였다. 리타더를 자여자 유도발전기(Self-Excited Induction Generator)로 모델링 하였고 이를 토대로 시뮬레이션 및 실험을 진행하였다. 자여자 유도발전기의 구동 조건에 대해서 언급하고 이를 파라미터에 따라 3-D map으로 만들었다. 또 회로 중의 FET 게이트에 전압을 인가하는 제어장치의 구동펄스에 따라 바뀌는 공진회로의 전압을 분석하였으며, 이 전압을 제어하기 위하여 PI 제어기를 이용한 알고리즘을 제안하였다. 이 전압을 3상 AC/DC컨버터를 통과한 후 DC/DC컨버터를 통하여 차량 내부의 배터리에 충전되는데 제어를 위해 3상 AC/DC에서의 전압 리플을 MA(Moving Average) 방식의 필터를 사용하여 DC/DC컨버터의 입력에 맞도록 제어하였다. 이와 같이 전자기형 리타더에서 유도되는 전압을 제어기의 제어 펄스에 따라 제어할 수 있으며 Matlab Simulink를 이용하여 리타더의 모델과 그 제어기의 타당성을 보였다. 또 실제 M-G Set 실험을 통하여 그 연관성을 확인하였다.