• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.406-409
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• 2000

This paper proposes a method that enables us to implement the recursive least squares (RLS) algorithm at, high throughput rate using fewer processing elements (PEs). It is known that the pipeline processing can provide a high throughput rate. But, pipelining is effective only when enough number of PEs are available. The proposed method achieves high throughput rate using a few PEs. The effectiveness of the proposed method is verified through simulations on programmable digital signal processors (in the following, DSP processors).

• 로봇학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-8
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• 2007

This paper presents a PID automatic gain-tuning algorithm for the electronic throttle valve which is driven by wire. Since the system characteristics of position control for electronic throttle valve are so complicated that both the real time robustness and the manufacturing cost must be considered for mass production. To resolve this paradox, a kind of algorithm called RLS (Recursive Least Square) is adopted for the control of the ETB (Electronic Throttle Body). Using this algorithm, the PID gains can be adjusted automatically with the estimated system parameters. Furthermore, a pre-filter is supplemented for the sake of the robustness against the friction and loads. From the industrial requests for the system, the design specifications are decided as follows: the settling time should be less than 1sec and the overshoot should be kept below 3%. The results of the experiments based on this approach show that the high robustness can be achieved while the system stability is satisfied steadily. A parameter estimation scheme and a gain-tuning algorithm have been properly combined and utilized in this research and the effectiveness is verified through the real experiments.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.1468-1476
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• 1997

상태축약심볼열추정(RSSE: Reduced State Sequence Estimation) 수신기는 비터비 복호기와 채널 추정기로 구성된다. 이동통신과 같이 채널이 변하는 환경에서는 적응 채널추정기(adaptive channel estimator)로 채널의 변화를 계속적으로 추정해야 한다. 일반적으로 사용되는 채널 추정기는 임시결정된 비터비 복호기의 출력을 사용하여 채널을 추정 하는데, 비터비 복호기에서 잘못된 결정을 내릴 경우 이로 인해 오류전파(error propagation)가 발생할 수있다. 본 논문에서는 좀더 정확한 채널 추정과 오류전파를 막기 위해 경로 메모리를 사용하는 새로운 채널추정기를 사용한다. 이 채널 추정기는 비터비 복호기의 여러 경로중에서 가장 작은 경로를 선택하여 그 경로상의 신호를 이용하여 채널 추정을 행한다. 그리고 채널 추정기의 적응 알고리듬으로서 LMS(Least Mean Square)알고리듬과 Recursive Least Square(RLS) 알고리듬을 사용하여 비교한다. 실험 결과를 통해 제안된 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기가 기존의 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기에 비해 더 나은 성능을 나타내는 것을 볼 수있으며, 페이딩이 존재하는 이동통신 환경에서는 LMS 알고리듬이 적합하지 않음을 알 수있다.

• 한국음향학회지
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• 제29권6호
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• pp.374-380
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• 2010

잡음이 섞인 입출력 신호를 갖는 시스템 인식 문제는 완전 최소 자승법 (Total Least Squares (TLS))으로 알려져 있다. 완전 최소 자승법의 성능은 입력 신호 부가 잡음 파워와 출력 신호 부가 잡음간의 분산비에 매우 민감하다. 본 논문에서는 TLS의 성능 향상을 위해서 LS (Least Squares)와의 결합을 제안한다. 그 한 형태로 재차적인 TLS (Recursive TLS)와 재차적인 LS (Recursive Least Squares)간의 결합 알고리즘을 제안한다. 이 결합은 잡음간 분산비에 강인한 결과를 낳았다. 모의실험을 통해 얻은 결과로부터 입력 신호에 신호대 잡음비가 5dB를 유지히는 잡음을 부가할 경우 입력 잡음과출력 잡음의 비 $\gamma$가 약 20 정도까지로 적용 범위가 확대되는 결과를 얻었다. 따라서 제안된 결합 방법이 기존의 TLS의 적용 범위를 넓힐 수 있음을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1958-1960
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• 2001

In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using the identification of TS fuzzy model based on genetic algorithm(GA) and RLS algorithm. In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter(EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. In this paper, to resolve these problems of nonlinear filtering technique, the error of EKF by nonlinearity is compensated by identifying TS fuzzy model. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of EKF, by identifying the premise and consequent parameters and the rule numbers of TS fuzzy model using GA, and by tuning finely the consequent parameters of TS fuzzy model using recursive least square(RLS) algorithm, the error of EKF is compensated. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.17-24
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• 2009

본 논문은 USN 무선 네트워크에서 16-QAM 수신 신호의 멀티 홉 중계를 수행하는 경우 적응 신호 처리 알고리즘을 적용한 루프백 간섭 신호의 제거 성능에 관한 것이다. 이를 위하여 USN 환경에서는 노드간의 중계 기능에 의해 원거리 스테이션과의 정보 교환이 필요하게 되는데, 중계 노드에서는 송신기와 수신기 안테나를 공동 이용하거나 매우 근접하여 위치하므로서 재송신 신호가 수신측으로 궤환되거나, 비선형 소자를 사용하므로서 발생되는 루프백 간섭 신호가 존재하게되므로 한정된 주파수와 전력 자원을 사용하는 USN 시스템의 성능을 크게 저하된다. 이를 개선하여 향상된 시스템 성능 및 멀티홉 성능을 얻기 위해 중계 노드의 수신부 전단에서 원하지 않는 루프백 간섭 신호를 제거하기위한 적응 신호 처리 알고리즘의 적용이 필요하게 된다. 적응 신호 처리를 위해서는 먼저 스펙트럼 효율이 우수한 16-QAM 신호를 대상으로 하여 수렴 특성이 우수하고 H/W 로 구현할 때 발생되는 유한장 문제점을 해결할 수 있는 QR-Array RLS 알고리즘을 사용하였으며, 루프백 간섭 신호의 제거 성능으로 수신 신호 성상도 및 learning curve에서 기존의 RLS 보다 우월함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.965-969
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• 1993

In this paper, the GPC algorithm is developed for ACS(advanced control system). ACS equals to DCS(distributed control system) with some advanced control algorithm, for example, fuzzy logic controller, autotuning. By its embedded structural control language, which uses simple function codes corresponding to each function blocks, it is possible to construct multiloop controller. The developed GPC function code is divided by RLS (recursive least square) parameter estimator and GPC controller. Simulation result show the availability of GPC function code using the control language.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.177-187
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• 2014

본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.53-60
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• 2018

본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.147-152
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• 1995

실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.