본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.
모바일 애드-혹 네트워크는 이동성이 부여된 모바일 노드들이 자유롭게 이동하면서 통신하는 고정된 인프라 구조를 갖지 않는 모바일 노드들로 구성된 네트워크이다. 최근 이 분야에서는 모바일 노드들의 위치정보를 사용하여 MANET 내의 본질적인 문제인 이동성 관리에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. MANET 내의 모바일 모드들의 위치는 빈번하게 변하므로 위치 정보관리는MANET에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 MANET 내의 모든 모바일 노드에 대한 위치 정보를 효율적으로 관리하기 위해 모바일 노드들의 상태를 퍼지논리를 이용하여 모바일 지역 중요도를 고려한 퍼지로직 기반 GQS를 이용한 적응적 이동성 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 모바일 위치 정보가 저장되는 위치 데이터베이스들이 그 모바일의 지역 중요도를 고려하여 퍼지로직에 기반한 GQS로부터 적응적으로 선택된다. 본 논문에서 제안하는 이동성 관리 방법의 성능을 분석적 방법으로 평가하고, 그 성능을 기존의 UQS 기반 이동성 관리 방법과 비교한다.
본 논문은 직접토크제어에 의한 리럭턴스 동기 전동기의 위치센서 없는 고성능 제어시스템을 제안한다. 이 시스템은 고정자 자속관측기, 속도/토크 관측기, 두 개의 디지털 히스테리시스 제어기, 최적 스위칭 룩업 테이블, IGBT 전압형 인버터, 그리고 TMS320C31 DSP보드로 구성된다. 넓은 속도 범위에서의 안정된 응답특성을 얻기 위해서 전동기 단자에서 얻어진 전압과 전류를 사용하는 폐루프 자속관측기를 사용하였다. 개발된 고성능 속도제어 시스템의 동특성을 검증하기 위해서 1.0[kW] 리럭턴스 동기 전동기를 사용하여 시뮬레이션과 실험을 수행한 결과 저속영역과 고속영역 모두 우수한 동특성을 얻을 수 있었다.
본 논문은 영상 신호의 방향을 고려하여 기존의 multiband energy scaling 방법의 문제점을 보완하면서 human visual system(HVS)에 적합한 영상 local contrast 향상 방법을 개발하였다. 기존의 multiband energy scaling 방법은 신호 방향에 대한 고려 없이 화질을 향상시켜 ringing artifact가 발생하였으나 본 논문에서는 block gradient를 사용하여 신호의 방향을 측정하고 측정된 신호 방향에 따라 주파수 신호를 향상시켜 ringing artifact의 발생 없이 화질을 향상시켰다. 또한 본 논문은 human visual system(HVS)은 각 신호의 값 하나하나 보다는 각 신호가 가지는 주파수에 성분에 민감하게 반응한다는 것을 이용하여 주파수 성분에 대한 인간 시각의 민감도를 모델링한 contrast sensitivity function(CSF)에 따라 영상의 화질을 향상시켰다. 결국 본 논문에서 제안하는 방법은 신호의 특성과 인간 시각의 특성을 모두 고려하여 영상의 화질을 향상시키기 때문에 기존의 화질 향상 방법들에 비해 영상 신호와 인간 시각 특성에 더욱 적합하게 화질을 향상시킬 수 있다.
실시간 멀티미디어 전송을 위한 P2P환경에서 미디어스트리밍에 관련연구가 진행 중이다. 그러나 P2P망에서 구현한 노드의 이질성, 불안정성 및 미디어스트리밍 데이터의 실시간성 등 특징을 존재하는 것은 미디어 데이터의 품질에 대해 영향이 크다. 따라서 어떤 구조한 P2P 네트워크는 미디어스트리밍 시스템에 대해 더 좋은 것이 중요한 문제를 되었다. 본 논문에서는 P2P 미디어스트리밍 모델인 PCSA(Peers Capability Self-Adaptive)를 제안하였다. 이 모델에서는 노드의 성능에 의한 반 구조화(Half-Structure)의 P2P 오버레이 프로토콜을 구성하여 능동적인 콘텐츠를 확산한 기법을 포함한다. 노드는 자신 성능에 의하여 정보를 수집할 수 있는 기법에 의하여 검색 메시지의 수량은 감소될 수 있으나 고효율의 콘텐츠 검색을 실현하였다. 미디어스트리밍의 서비스 품질을 대한 멀티 소스에 의한 데이터 스케줄(Scheduling) 기법은 미디어 데이터 품질을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.
본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다
본 논문에서는 교수자에게 학습자의 지식 요소별 진단을 해 주는 것이 가능한 지능형 온라인 퀴즈를 저작할 수 있도록 해주는 교육용 소프트웨어에 대하여 소개한다. 이 도구는 베이지언 추론망을 활용하여 학습 요소들 간의 관계를 표현함으로써 학습자 모델을 설계하고 베이지언추론에 의해 학습자의 지식을 추론하는 진단 엔진을 자동적 생성한다. 또한 이 도구는 온라인 퀴즈 페이지를 생성하며 퀴즈 풀이 후에 학습자 보고서를 제시하며 학습자 개인별로 부족한 학습 요소를 보충하기 위한 콘텐츠를 제공하는 기능을 갖추고 있다. 저작도구 자동생성 기법에 따라 개발된 이 지능형 온라인 퀴즈 저작도구는 학습자 개인의 부족한 학습 요소를 파악함으로써 그 진단 결과에 따른 학습전략 수립과 다음 학습 내용 선택 그리고 부족한 지식 요소를 보강하기 위한 보충학습을 수행하는데 도움을 주는 것으로 나타났다.
Le, Phuong Minh;Pham, Xuan Hoa Thi;Nguyen, Huy Minh;Hoang, Duc Duy Vo;Nguyen, Tuyen Dinh;Vo, Dieu Ngoc
Journal of Power Electronics
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제18권1호
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pp.234-250
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2018
This paper presents a new load sharing control for use between paralleled three-phase inverters in an islanded microgrid based on the online line impedance estimation by the use of a Kalman filter. In this study, the mismatch of power sharing when the line impedance changes due to temperature, frequency, significant differences in line parameters and the requirements of the Plug-and-Play mode for inverters connected to a microgrid has been solved. In addition, this paper also presents a new droop control method working with the line impedance that is different from the traditional droop algorithm when the line impedance is assumed to be pure resistance or pure inductance. In this paper, the line impedance estimation for parallel inverters uses the minimum square method combined with a Kalman filter. In addition, the secondary control loops are designed to restore the voltage amplitude and frequency of a microgrid by using a combined nominal value SOGI-PLL with a generalized integral block and phase lock loop to monitor the exact voltage magnitude and frequency phase at the PCC. A control model has been simulated in Matlab/Simulink with three voltage source inverters connected in parallel for different ratios of power sharing. The simulation results demonstrate the accuracy of the proposed control method.
지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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