• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.88-95
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• 1996

It is inevitable for local systems to have deviations which represent interactions and modeling errors originated from the decomposition process of a large scale system. This paper presents a decentralized control scheme for interconnected systems using local linear models and a neuro-coordinator. In the proposed method, the local system is composed of a linear model and unknown deviations caused by linearizing the subsystems around operating points or by estimating parameters of the subsystems. Because the local system has unmeasurable deviations we define a local reference model which consists of a local linear model and a neural network to estimate the deviations indirectly. The reference model is reformed into a linear model which has no deviations through a transformation of input variables and we obtain an optimum feedback control law which minimizes a local performance index. Finally, we derive a decentralized feedback control law which consists of local linear states and neural network outputs. In the decentralized control, the neuro-coordinator generates a corrective control signal to cancel the effect of deviations through backpropagation learning with the errors obtained from the differences of the local system outputs and reference model outputs. Also, the stability of local system is proved by the degree of learning of the neural network under an assumption on a neural network learning index. It is shown by computer simulations that the proposed control scheme can be applied successfully to the control of a biased two-link planar robot manipulator.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.118-132
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• 1996

본 논문에서는 웨이블렛 변환에 의해서 얻어진 고주파 대역에 웨이블렛 변환을 반복 적용하면 분해된 대역들이 필터링 방향에 따라서 대역 내의 웨이블렛 계수의 자승합으로 정의되는 에너지량을 다르게 갖는 특성을 이용하여 영상을 압축 부호화한다. 2차원 영상에 웨이블렛 변환을 적용하면 하나의 저해상도 영상과 세 개의 고주파 대역을 얻을 수 있다. 원영상에 포함되어 있는 고주파 성분은 웨이블렛 변환에 의해서 수평 방향, 수직 방향, 대각 방향의 윤곽선 형태로 세 개의 고주파 대역에 나뉘어서 존재하게 된다. 이러한 세 개의 고주파 대역에 다시 웨이블렛 변환을 적용하면, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 저역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 크게 나타나지만, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 고역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 적게 나타난다. 그러므로, 효율적인 압축을 위하여 에너지량이 적은 대역들을 부호화 과정에서 제외하며 제외되지 않은 나머지 대역들은 대역에 따라 DPCM 또는 임계값을 이용하여 양자화한 후에 엔트로피 부호화한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축률과 화질면에서 기존의 웨이블렛 변환과 벡터 양자화를 이용한 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1271-1283
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• 2007

평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.298-304
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• 2016

본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 웨이블릿 패킷 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율 (specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 분석하였다. DWT (discrete wavelet transform)에 비해 웨이블릿 패킷 분해가 더 풍부한 시간-주파수 국소 정보를 얻을 수 있어 초음파 신호의 스파이크를 분석하고 처리하기에 더 효과적이다. 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.103-123
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• 1999

Input filtering as a preprocessing method is so much crucial to get good performance in time series forecasting. There are a few preprocessing methods (i.e. ARMA outputs as time domain filters, and Fourier transform or wavelet transform as time-frequency domain filters) for handling time series. Specially, the time-frequency domain filters describe the fractal structure of financial markets better than the time domain filters due to theoretically additional frequency information. Therefore, we, first of all, try to describe and analyze specially some issues on the effectiveness of different filtering methods from viewpoint of the performance of a neural network based forecasting. And then we discuss about neural network model architecture issues, for example, what type of neural network learning architecture is selected for our time series forecasting, and what input size should be applied to a model. In this study an input selection problem is limited to a size selection of the lagged input variables. To solve this problem, we simulate on analyzing and comparing a few neural networks having different model architecture and also use an embedding dimension measure as chaotic time series analysis or nonlinear dynamic analysis to reduce the dimensionality (i.e. the size of time delayed input variables) of the models. Throughout our study, experiments for integration methods of joint time-frequency analysis and neural network techniques are applied to a case study of daily Korean won / U. S dollar exchange returns and finally we suggest an integration framework for future research from our experimental results.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.514-524
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• 2001

종전의 평균전력이론은 3상 불평형과 같은 전원전압 조건에 따라 능동전력필터의 보상기준전류가 결정적으로 영향을 받는 문제점이 있다. 이와 같은 불평형된 능동전력 필터의 보상전류는 결과적으로 불평형이 되는 원인이 된다. 본 연구에서는 불평형 전원 하에서도 유효전력과 기본파 무효전력의 동기 검출법에 입각하여 비선형 부하전류의 유효성분과 기본파 무효성분 그리고 왜형 성분을 각각 독립적으로 분해가 가능한 평균전력 이론을 제시하였다. 제안된 이론은 간단한 평균전력 이론을 기반으로 하고 잇기 때문에 우선 이해사기 쉽고 구현이 간단하다는 장점이 있다. 본 연구 에서는 고속의 DSP(digital signal processor)에 의하여 이와 같은 문제을 어느정 도 해결할 수있었다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위해서 TMS320C31-DSP기반의 전력분석 시스템을 제작하였다. b상 전압이 15% 불평형된 3상 3전 전원하에서 시뮬레이션 및 실험을 수행한 결과 종전의 방법에 비하여 제안된 알고리즘의 유용성을 입증할수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.75-81
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• 2007

Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.1959-1975
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• 2011

Adaptive Bit Loading (ABL) in Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (MIMO-OFDM) is often used to achieve the desired Bit Error Rate (BER) performance in wireless systems. In this paper, we discuss some of the bit loading algorithms, compare them in terms of the BER performance, and present an effective and concise Adaptive Grouped Loading (AGL) algorithm. Furthermore, we propose a "weight factor" for loading algorithm to converge rapidly to the final solution for various data rate with variable Signal to Noise Ratio (SNR) gaps. In particular, we consider the bit loading in near optimal Singular Value Decomposition (SVD) based MIMO-OFDM system. While using SVD based system, the system requires perfect Channel State Information (CSI) of channel transfer function at the transmitter. This scenario of SVD based system is taken as an ideal case for the comparison of loading algorithms and to show the actual enhancement achievable by our AGL algorithm. Irrespective of the CSI requirement imposed by the mode of the system itself, ABL demands high level of feedback. Grouped Loading (GL) would reduce the feedback requirement depending upon the group size. However, this also leads to considerable degradation in BER performance. In our AGL algorithm, groups are formed with a number of consecutive sub-channels belonging to the same transmit antenna, with individual gains satisfying predefined criteria. Simulation results show that the proposed "weight factor" leads a loading algorithm to rapid convergence for various data rates with variable SNR gap values and AGL requires much lesser CSI compared to GL for the same BER performance.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.258-264
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• 2016

우리는 서로소 배열 안테나에 기존의 프로퍼게이터 방법을 기반으로 하는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기법은 도래각 추정 해상도를 증가시키나 복잡도를 상호배열의 크기만큼 증가시킨다. 이러한 복잡도를 감소시키기 위하여 우리는 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 프로퍼게이터 방법을 이용하는 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 선형 균일 배열 MUSIC, 선형 균일 배열 프로퍼게이터 방법, 서로소 배열을 이용한 MUSIC과 제안한 방법을 비교 및 분석하여, 우리가 제안한 방법이 복잡도가 훨씬 높은 서로소 배열을 이용한 MUSIC 보다는 약간 낮은 성능을 보이지만 나머지 기법들 보다는 훨씬 우수한 성능을 보임을 관찰한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제14권6호
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• pp.1303-1313
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• 2014

Dynamic behavior of the harmonic detection part of an active power filter (APF) has an essential role in filter compensation performances during transient conditions. Instantaneous power (p-q) theory is extensively used to design harmonic detectors for active filters. Large overshoot of p-q theory method deteriorates filter response at a large and rapid load change. In this study the harmonic estimation of an APF during transient conditions for balanced three-phase nonlinear loads is conducted. A novel fuzzy instantaneous power (FIP) theory is proposed to improve conventional p-q theory dynamic performances during transient conditions to adapt automatically to any random and rapid nonlinear load change. Adding fuzzy rules in p-q theory improves the decomposition of the alternating current components of active and reactive power signals and develops correct reference during rapid and random current variation. Modifying p-q theory internal high-pass filter performance using fuzzy rules without any drawback is a prospect. In the simulated system using MATLAB/SIMULINK, the shunt active filter is connected to a rapidly time-varying nonlinear load. The harmonic detection parts of the shunt active filter are developed for FIP theory-based and p-q theory-based algorithms. The harmonic detector hardware is also developed using the TMS320F28335 digital signal processor and connected to a laboratory nonlinear load. The software is developed for FIP theory-based and p-q theory-based algorithms. The simulation and experimental tests results verify the ability of the new technique in harmonic detection of rapid changing nonlinear loads.