• 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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.285-294
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• 2001

집배원이 배달순서로 자동구분하기 위하여 요구되는 요소 기술인 4-state 바코드 시스템 개발이 진행중이며, 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 적용될 수 있다. 기존의 고객 바코드 판독 시스템은 우편물상의 바코드 심볼로지가 존재하는 판독대상 영역의 기울기가 $\pm 1.47^{\circ}$이고, 심볼의 훼손과 잡영이 없을 경우에 79∼100msec의 속도로 자동구분 정보가 판독된다. 본 논문에서는 판독범위 및 판독성능의 개선을 위하여 CCD(Charge Coupled Device) 센서로부터 획득된 이미지상에서 존재하는 심볼로지 정보의 고속판독 방법을 제시한 것이다. 이 판독방법은 다진(gray) 이미지 바탕면의 경계값(threshold) 기울기 분포를 기준으로 2개의 경계값을 설정하여 판독대상 정보를 획득하였다. 또한, 바코드 심볼로지의 존재 가능성 영역만을 검사하고, 판독대상 영역에서 트래커(tracker)를 탐색하여 심볼로지에 대한 기울기값, 경계값, 좌표값 등을 생성한 후 심볼값이 판독되도록 한 것이다. 판독시험 결과는 심볼로지가 $\pm 45^{\circ}$ 기울어지고, 잡영이 존재할 경우에도 30∼60msec(58,000∼116,000통/시간) 이내에 판독되었다. 우편물 자동구분용 바코드 판독기로써 적용될 경우에 판독속도가 평균 57.25% 이상 개선되고, 판독범위의 확장으로 0.2%미만의 기계적인 오류(이송과정에서의 Jam 발생비율)를 제외할 경우에 거의 99.8% 우편물을 판독하여 자동구분 처리할 수 있게 될 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.361-373
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• 2002

본 논문에서는 음성 인식과 화자 인식에서 채널 변이 정규화를 위해 널리 사용되는 전통적인 켑스트럴 평균차감법 (CMS: Cepstral Mean Subtraction)의 성능을 향상시키기 위한 정규화 방법을 제안한다. 기존의 켑스트럴 평균 차감법은 장구간 켑스트럼의 평균으로 채널 성분을 추정하므로 유성음의 포먼트에 의해 채널 성분이 편향되는 단점을 가진다. 제안된 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (FBCMS; Formant-broadened CMS)은 켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼에서 포먼트 위치를 쉽게 찾을 수 있고, 포먼트는 전극점 모델로 표현되는 성도 전달 함수의 우세 극점에 대응된다는 사실에 근거한다. 따라서 제안된 방법은 켑스트럼으로부터 음성의 포먼트를 구하고, 이로부터 포먼트의 대역폭을 확장한 켑스트럼을 구한 후 평균함으로써 채널 켑스트럼 성분으로부터 우세 극점들의 영향을 제거한다. 전극점 모델의 우세 극점을 얻기 위해 다항식 인수분해 과정을 거치지 않으므로 연산량을 줄일 수 있으며 포먼트에 해당하는 우세 극점만으로 선택적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 4가지의 모의 채널을 이용하여 전통적인 켑스트럴 평균 차감법, 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CMS) 그리고 제안된 방법의 비교실험을 수행하였다. 실제 채널 켑스트럼과 추정된 채널 켑스트럼과의 거리를 측정하는 실험에서 음성에 의한 편향을 완화시켜 실제 채널에 보다 가까운 평균 켑스트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 문장독립 화자 식별에서 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법보다 우세하고 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.335-347
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• 2013

다양한 분야에서 시그널(signal) 형태로 자료들이 표현된다. 예를 들면 심전도(electrocardiogram)는 심근에서 발생하는 활동 전류를 나타내는데, 심장의 박동에 따라 수축과 이완을 반복하는 과정을 시간에 따른 활동 전류량의 변동으로 나타낸다. 현실세계에서 측정하거나 관찰되는 시그널에는 다양한 형태의 시그널들이 혼합되어 있는 경우가 흔하다. 예를 들어 오케스트라 연주의 아름다운 선율은 고유한 주파수(frequency)를 지닌 악기들의 다양한 소리로 구성되어 있으며, 각기 다른 음조(note)가 하나로 모여 완벽한 하모니를 형성하게 된다. 시그널이 정상인(stationary) 경우에 혼합된 시그널들을 분해하여 분석하는 방법에 대해 현재까지 다양하게 연구되어 왔다. 자료가 비정상(non-stationary)일 경우에는 기존의 방법론들을 적용시키기에는 한계가 있다. 비정상성 자료를 다루기 위해 Huang 등 (1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라는 방법을 제안하였다. 자료에 내포되어 있는 국소적인 파동(oscillation)을 국소 극값들(local extrema)을 식별하여 자료 적응적으로 추출한다. 경험적 모드분해법은 잡음(error)에 의해 자료가 오염되어 있는 경우에는 국소 극값들을 통하여 국소적인 파동을 추정하기 어려우며, 자료의 크기가 커짐에 따라 계산량도 크게 늘어나는 단점 등이 있다. 본 연구에서는 이차 미분을 이용하여 국소적인 파동을 식별하고 추정하는 새로운 방법론을 제시하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.114-123
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• 2016

본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권1호
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• pp.26-33
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• 2008

큰 입사각을 가진 탄성파 반사법과 굴절법 자료의 분석은 지각 규모의 구조 연구에서 중요한 역할을 한다. 그러나, 관측된 자료로부터 적합한 속도 구조 모델을 바로 얻는 것은 상당히 어려운 일이며, 지각 구조 분석은 본질적으로 비선형 문제이기 때문에 구조 모델을 단계적으로 향상 시켜야만 한다. 광각 지각 구조 모델링에는 위상식별과 시행착오 전진 모델링과 같은 몇 가지 주관적인 과정들이 있다. 광각 자료 분석에서 이러한 주관적인 과정들은 결과 모델들의 유일성과 신뢰성을 감소시키기 때문에, 분석절차에서 주관성을 감소시키는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 우리는 지각 구조 모델의 개발에 사용될 PASTEUP과 MODELING이라는 2개의 소프트웨어를 설명하고 있다. PASETUP은 기록 단면도의 도시, 광각 탄성파 자료 분석 그리고 위상 피킹을 쉽게 해주는 대화식 응용프로그램이다. PASETUP은 신호대잡음 비를 향상시키고 위상식별을 도와주는 분석 기능과 다양한 필터를 갖추고 있다. MODELLING은 속도모델의 편집과 파선 모델링을 위한 대화식 응용프로그램이다. MODELING에 의해 계산된 주행시간은 PASTEUP에서 관찰된 파형과 바로 비교될 수 있다. 이것은 지각구조 분석에서 가장 주관적인 과정 중 하나인 주행시간 피킹이 필요 없기 때문에 지각 구조 모델링에서 주관성을 감소시킨다. MODELING은 편집 가능한 층서구조 모델을 다중 채널 탄성파(MCS) 반사파 자료의 시간 단면도와 비교할 수 있는 왕복 주시로 변환할 수 있다. 반사파 자료와 광각 자료의 구조 모델 사이의 직접 비교는 모델에 좀 더 신뢰성을 부여한다. 게다가 PASTEUP과 MODELING 둘다 큰 자료를 다루기에 효과적인 도구이다. 이 소프트웨어들은 광각 탄성파 자료를 이용한 좀 더 그럴듯한 지각-규모의 구조 모델을 개발하는데 도움을 준다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.891-897
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• 2021

핵의학은 방사성 동위원소 추적자를 인체에 투여하여 질병의 형태학적 정보와 생물학적 기능 정보를 얻고 평가한 Amyloid PET Tracer 개발로 베타아밀로이드 신경반 확인을 통해서 알츠하이머 진단의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 20분이라는 긴 영상획득 시간은 환자에게 힘든 시간 일 수 있다. PET/CT 검사는 환자의 움직임에 민감하며, 검사 결과에도 일부분 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 체내 방사성 의약품의 분포를 시간에 따른 list mode acquisition 방법을 통해 영상의 정량적 평가에 영향을 미치지 않으면서 적절한 영상획득 시간 연구하였다. list mode는 기존의 frame mode에 비해 시간에 대한 정보가 포함되어 연구자들이 원하는 시간에 대한 영상을 별도로 reconstruction 할 수 있어 data 분석에 용이하다. 연구 방법은 5 min frame/bed, 10 min frame/bed, 15 min frame/bed, 20 min frame/bed 로 리스트 모드를 이용하여 시간별 재구성 영상을 획득하여 SNR(signal to noise ratio) 과 LPR(lesion-to-pons uptake ratio)의 차이와 판독의 차이를 비교 분석하여 적정한 영상획득시간을 알아보고자 하였다. 정량적 분석 결과 list mode로 측정 시 정량적 평가 결과, 영상획득 시간이 증가함에 따라 관심 영역 6개에서 SUVmean 값은 감소하였으나 5 min/bed 영상에서 가장 많은 차이를 보였고 10 min/bed 그리고 15 min/bed 순으로 SUVmean 값의 차이가 감소하였다. 따라서 15 min/bed 에서의 SUVmean 값은 영상의 평가에 영향을 끼치지 않을 만큼의 차이가 없다는 결과값이 나왔다. LPR 값의 차이는 없었다. 정성적 분석 결과, PET 영상획득시간에 따른 판독 소견의 변화는 없었으며 시간에 따른 영상 재구성의 정성적 분석 점수의 유의한 차이가 없었다. 연구 결과 F-18 fluteme tamol PET/CT 검사 시 15 min/bed 과 20 min/bed 영상이 유의한 차이가 없으므로 환자의 상태에 따라 LIST MODE를 통해 선택적으로 15 min/bed 을 사용하여 영상획득 시간을 줄이는 것이 임상적으로 유용하다고 할 수 있다.