• 전기학회논문지
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• 제58권7호
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• pp.1294-1303
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• 2009

This paper presents a new numerical algorithm for fault discrimination and fault location estimation when occur to arcing ground and arcing line to line on transmission lines. The object of this paper is developed from new numerical algorithm to calculate the fault distance and simultaneously to make a distinction between transient and permanent faults. so the first of object for propose algorithm would be distinguish the permanent from the transient faults. This arcing fault discrimination algorithm is used if calculated value of arc voltage amplitude is greater than product of arc voltage gradient and the length of the arc path, which is equal or greater than the flashover length of a suspension insulator string[1-3]. Also, each algorithm is separated from short distance and long distance. This is difference to with/without capacitance between short to long distance. To test the validity of the proposed algorithms, the results of algorithm testing through various computer simulations are given. The test was simulated in EMTP/ATP simulator under a number of scenarios and calculate of algorithm was used to MATLAB.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.94-101
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• 2009

본 논문에서는 거리 확인 및 공유 키 기반의 challenge-response를 통하여 사용자를 인증하는 인증 시스템을 제안한다. 인증장치는 전파와 초음파 신호의 도달시간의 차를 이용하여 사용자가 소유한 인중토큰이 유효 거리 이내에 있는지 확인하는 동시에, 인증장치가 송신한 challenge에 대해 인증토큰이 키를 기반으로 정확한 응답을 보내는지를 확인한다. 본 논문에서는 이와 같은 인증시스템을 실제로 구현하고 인증장치와 인증토큰의 초음파 센서 방향과 위치의 변화에 따른 인증 성공률을 분석하였다. 실험 결과에 따르면 인증장치와 인증토큰의 방향이 크게 어긋나 있지 않은 상황에서는 대부분 100%에 가까운 인증 성공률을 보임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.108-116
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.447-455
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• 2018

If a hidden enemy is shooting, there is a threat against soldiers in recent conflicts. This paper aims to improve the localization of a muzzle using microphone array. Gunshot noise can provide information about the location of muzzle with two signals, the muzzle blast from the gun barrel and the projectile sound from the bullet. Two signals arrive to the microphone array with different arrival time and angle. If the arrival angles of the two signals are estimated, distance between sniper location and the microphone array can be calculated by using geometric principles. This method was established in 2003 by Pare. But this method has a limitation that it cannot calculate the distance when the arrival angles of the two signals are same. Also it has an error when the angle difference of arrival is small. In order to overcome this limitation, a new method is proposed that uses the change of characteristic of the projectile sound with respect to vertical distance from the trajectory. The proposed method estimates the distance correctly when the arrival angle of two signals are same, and when the angle difference between two signals is increased, the estimation error increases with respect to the angle. Therefore these two methods can be selected according to the angle difference between two signals to estimate the distance of the muzzle. Below the threshold of the angle difference, the proposed method can be used to estimate distance with smaller error than the existing method. This was demonstrated by shooting tests using actual sniper rifles.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권11호
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• pp.93-101
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• 1997

A Hausdorff distance (HD) is one of commonly used measures for object matching. It calculates the distance between two point sets of edges in two-dimensional binary images without establishing correspondences. This paper proposes three object matching algorithm using robust HD measures based on M-estimation, least trimmed square (LTS), and .alpha.-trimmed mean methods, which are more efficient than the conventional HD measures. By computer simulation with synthetic and real images, the matching performance of the conventional HD smeasures and proposed' robust ones is compared.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권3호
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• pp.219-226
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• 1992

In this study, Kalman filtering theory is applied to the estimation of symmetrical components from fault voltage and current signal when it comes to faults with the power system. An algorithm for estimating fault location accurately and quickly by calculating the symmetrical components from the extracted fundamental voltage phasor and current phasor is presented. Also, to confirm the validity of digital distance relaying techniques using Kalman filtering, the experimental results obtained by using the digital simulation of power system is shown.

• 로봇학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.357-364
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• 2020

Indoor localization using an artificial marker plays a key role for a robot to be used in a service environment. A number of researchers have predefined the positions of markers and attached them to the positions in order to reduce the error of the localization method. However, it is practically impossible to attach a marker to the predetermined position accurately. In order to visualize the position of an object in the environment based on the marker attached to them, it is necessary to consider a change of marker's position or the addition of a marker because of moving the existed object or adding a new object. In this paper, we studied the method to estimate the artificial marker's global position for the visualization of environment. The system calculates the relative distance from a reference marker to others repeatedly to estimate the marker's position. When the marker's position is changed or new markers are added, our system can recognize the changed situation of the markers. To verify the proposed system, we attached 12 markers at regular intervals on the ceiling and compared the estimation result of the proposed method and the actual distance. In addition, we compared the estimation result when changing the position of an existing marker or adding a new marker.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제26권2호
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• pp.117-130
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• 2024

Probabilistic model of seismic demand is the main tool used for seismic demand estimation, which is a fundamental component of the new performance-based design method. This model seeks to mathematically relate the seismic demand parameter and the ground motion intensity measure. This study is intended to use Bayesian analysis to evaluate the accuracy of the seismic demand estimation of Steel moment resisting frames (SMRFs) through a completely Bayesian method in statistical calculations. In this study, two types of intensity measures (earthquake intensity-related indices such as magnitude and distance and intensity indices related to ground motion and spectral response including peak ground acceleration (PGA) and spectral acceleration (SA)) have been used to form the models. In addition, an extensive database consisting of sixty accelerograms was used for time-series analysis, and the target structures included five SMRFs of three, six, nine, twelve and fifteen stories. The results of this study showed that for low-rise frames, first mode spectral acceleration index is sufficient to accurately estimate demand. However, for high-rise frames, two parameters should be used to increase the accuracy. In addition, adding the product of the square of earthquake magnitude multiplied by distance to the model can significantly increase the accuracy of seismic demand estimation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.251-258
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• 2004

본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.