본 논문에서는 퍼지기반 Segment-Boost 방법을 소개하고, 이를 이용한 효과적인 얼굴인식 방법을 제안한다. 퍼지기반 Segment-Boost는 기존의 Segment-Boost가 갖고 있던 문제점과 성능의 한계요소들을 제거함으로써, 향상된 학습 성능뿐만 아니라 학습 성능의 안정성과 신뢰성을 보장하여 준다. 퍼지기반 Segment-Boost는 퍼지이론을 이용함으로써 서브벡터 선택개수를 최적화하고, 이를 통해 최상의 학습 성능이 유도될 수 있도록 설계되었다. 또한, 퍼지기반 Segment-Boost 내에서의 퍼지추론을 위해 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능을 측정하고, 최적화된 서브벡터 선택개수를 추론함으로써 서브벡터 선택개수를 제어한다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 실제 최적의 서브벡터 선택개수에 매우 근접한 값을 추론하였다. 그 결과, 퍼지기반 Segment-Boost는 비교 실험한 boosting 방법보다 높은 얼굴인식률을 보여줌과 동시에 기존 Segment-Boost 만큼의 빠른 특징선택 속도를 유지하였고, 이러한 실험결과를 통해 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능과 이를 이용한 특징선택 및 얼굴인식 방법에 있어서의 성능향상 및 안정성이 입증되었다.
This paper presents an improved three-phase PFC power rectifier with a three-phase diode rectifier cascaded four-switch boost converter. Its operating principle contains the operating principle of two conventional three-phase PFC power rectifiers: one switch boost converter type and a two switch boost converter type. The operating characteristics of the four switch boost converter type three-phase PFC power rectifier are evaluated from a practical point of view, being compared with one switch boost converter type and two switch boost converter topologies.
In this study, the output voltage balancing characteristics of parallel-input series-output (PISO) boost converter is analyzed. The PISO boost converter is derived by combining two basic boost converters. In comparison with the conventional three-level boost converter, the PISO boost converter can balance the output voltages under an unbalanced load condition without requiring additional circuit components and control strategy. A 2 kW prototype converter is built and tested to verify the output voltage balancing characteristics of the PISO boost converter.
일반적으로 스텝 업(Step-up) 컨버터는 Boost 컨버터, Buck-Boost 컨버터, Flyback 컨버터, Push-Pull 컨버터 등 다양하며 이 중에서 Boost 컨버터는 매우 간단한 형태로 가장 널리 사용되는 스텝 업(Step-up) 컨버터이다. 하지만, Boost 컨버터는 DCM 동작, 큰 리플 문제 및 RHPZ 문제 등을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 Topology를 적용한 컨버터들이 제시되었는데 그 중 KY 컨버터는 Boost 컨버터의 DCM 동작, 큰 리플 문제 및 RHPZ 문제 등을 개선하였다. 그러나 기존의 KY 컨버터는 Boost 컨버터보다 전압 이득이 상대적으로 낮은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 KY 컨버터의 장점이 있으면서 낮은 전압 이득 문제를 해결한 새로운 Topology의 KY 컨버터를 제안하였다.
본 논문은 전류모드에서 동작하는 PWM/PFM DC-DC Boost 변환기의 설계를 하였다. 부하전류가 클 때는 PWM으로 동작하고, 부하 전류가 작을 때는 PFM으로 동작함으로써 높은 효율을 유지할 수 있게 설계하였다. DC-DC Boost 변환기는 $0.35{\mu}m$ 공정으로 설계되었으며, 500KHz의 주파수에 동작하고, 최대 효율은 92.1%이다. 그리고 부하 전류가 최대 600mA까지 구동 할 수 있다. 전체 칩의 크기는 패드를 포함하여 $1300{\mu}m{\times}1070{\mu}m$이다. 따라서 작은 칩 면적으로 넓은 부하전류를 구동할 수 있는 DC-DC Boost 변환기를 설계하였다.
본 논문에서는 고승압이 가능한 2-Stage Boost 컨버터의 최대효율 운전을 위한 손실 분석을 수행한다. 2-Stage Boost 컨버터의 최대효율 지점 추정을 위해 앞단 Boost 컨버터의 출력 전압인 Vmid의 변동에 따른 2-Stage Boost 컨버터의 상세한 손실을 분석하며, 손실이 가장 적은 Vmid지점을 도출하였으며 실험을 통해 검증한다.
An active boost converter for a single phase SRM using series-parallel connected capacitors is proposed in this paper. The proposed active boost converter has two diodes and one power switch with an anti-parallel diode and one additional boost capacitor. The additional boost capacitor could be series or parallel connected to the dc-link capacitor to produce proper excitation and demagnetization voltage. The proposed active boost converter can easily achieve a fast excitation and demagnetization from the capacitor connection. In this paper, series and parallel connected converters are reviewed, and the detailed operating modes as well as the voltage characteristics of the proposed converter are analyzed. The simulation and experimental results shows the effectiveness of the proposed active boost converter.
In generally Boost Converter is used for Fuel Cell System. Because the output voltage of fuel cell is too small and greatly depends on the load condition, Boost Converter are required to boost and regulate the Fuel Cell voltage for per conversion efficiency. In this Paper, 6-phase Boost Converter is used to boost the Fuel Cell Voltage and regulate the output voltage. Multi phase converter hag some advantages such as low ripple and filter sine. About the Peak Current Control and compare of the Ripple Current of Boost Converter, we have studied.
본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.
AdaBoost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 방법은 가장 빠르고 신뢰성 있는 얼굴 검출 알고리즘의 하나로 이를 향상하거나 확장한 많은 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 이전의 접근들은 대부분 정면 얼굴만을 다루고 있고 AdaBoot 알고리즘을 정면과 기울어진 얼굴에 동일한 특징으로 적용함으로써 기울어진 얼굴에 대한 분별 성능이 제한적이었다. 또한 회전된 얼굴을 검출하기 위하여 입력된 영상을 회전하여 정면 얼굴 검출 방법을 적용하거나 회전된 각도에 따라 다른 검출기를 적용하는 기존 기법들은 연산량이 많고 검출률이 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 JointBoost를 이용한 기울어진 얼굴 검출 방법을 제안한다. JointBoost를 통해 클래스간의 공유된 feature들를 찾음으로써 연산량과 샘플 복잡도를 감소시켰다. 실험 결과를 통해 제안된 방법의 검출률이 동일한 반복 횟수를 가지는 학습에서 기존의 AdaBoost 기법에 비해 2% 이상 우수함을 보인다. 또한 제안된 방법은 얼굴의 존재를 검출할 뿐만 아니라 기울어진 방향에 대한 정보도 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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