In this paper, the generation of a reference current and voltage signal based on a Kalman filter is offered for a 3-phase 4wire UPQC (Unified Power Quality Conditioner). The performance of the UPQC is improved with source voltages that are distorted due to harmonic components. Despite harmonic and frequency variations, the Kalman filter is capable enough to determine the amplitude and the phase angle of load currents and source voltages. The calculation of the first state is sufficient to identify the fundamental components of the current, voltage and angle. Therefore, the Kalman state estimator is fast and simple. A Kalman based control strategy is proposed and implemented for a UPQC in a distribution system. The performance of the proposed control strategy is assessed for all possible source conditions with varying nonlinear and linear loads. The functioning of the proposed control algorithm with a UPQC is scrutinized and validated through simulations employing MATLAB/Simulink software. Using a FPGA SPATRAN 3A DSP board, the proposed algorithm is developed and implemented. A small-scale laboratory prototype is built to verify the simulation results. The stated control scheme for the UPQC reduces the following issues, voltage sags, voltage swells, harmonic distortions (voltage and current), unbalanced supply voltage and unbalanced power factor under dynamic and steady-state operating conditions.
CCD 지구 영상 실험 장치(CCD Earth Images Experiment, CEIE)는 우리별 1호의 탑재 체중의 하나이다. 우리별 1호가 발사된 후에 CEIE는 이제까지 약 500여장의 세계 곳곳의 지표면 영상을 촬영하였다. 내재한 방사학적(radiometric) 오차 및 기하학적(goemetric) 찌그러짐으로 인 해, 관측된 영상은 지표면의 모습과 아주 다르다. 관측된 영상을 다양한 목적의 응용을 위해 처리 하고 분석하기 전에 이러한 오차를 제거하기 위한 전처리 과정을 반드시 수행하여야 한다. 이 논 문은 우리별 1호가 관측한 영상에 방사학적 및 기하학적 보정을 수행하는 전처리 과정을 설명한 다.
The existing image quality assessment (IQA) datasets have a small number of samples. Some methods based on transfer learning or data augmentation cannot make good use of image quality-related features. A No Reference (NR)-IQA method based on multi-task training and quality awareness is proposed. First, single or multiple distortion types and levels are imposed on the original image, and different strategies are used to augment different types of distortion datasets. With the idea of weak supervision, we use the Full Reference (FR)-IQA methods to obtain the pseudo-score label of the generated image. Then, we combine the classification information of the distortion type, level, and the information of the image quality score. The ResNet50 network is trained in the pre-train stage on the augmented dataset to obtain more quality-aware pre-training weights. Finally, the fine-tuning stage training is performed on the target IQA dataset using the quality-aware weights to predicate the final prediction score. Various experiments designed on the synthetic distortions and authentic distortions datasets (LIVE, CSIQ, TID2013, LIVEC, KonIQ-10K) prove that the proposed method can utilize the image quality-related features better than the method using only single-task training. The extracted quality-aware features improve the accuracy of the model.
Paneling building facades is one of the essential procedures in building construction. Traditionally, it has been an easy task of simply projecting paneling patterns drawn in drawing boards onto 3d building facades. However, as many organic or curved building shapes are designed and constructed in modern architectural practices, the traditional one-to-one projection is becoming obsolete for the building types of the kind. That is primarily because of the geometrical discrepancies between 2d drawing boards and 3d curved building surfaces. In addition, curved compound surfaces are often utilized to accommodate the complicated spatial programs, building codes, and zoning regulations or to achieve harmonious geometrical relationships with neighboring buildings in highly developed urban contexts. The use of the compound surface apparently makes the traditional paneling pattern projection more challenging. Various mapping technics have been introduced to deal with the inabilities of the projection methods for curved facades. The mapping methods translate geometries on a 2d surface into a 3d building façade at the same topological locations rather than relying on Euclidean or Affine projection. However, due to the intrinsic differences of the planar 2d and curved 3d surfaces, the mapping often comes with noticeable distortions of the paneling patterns. Thus, this paper proposes a practical method of drawing paneling patterns directly on a curved compound surface utilizing Geodesic, which is faithful to any curved surface, to minimize unnecessary distortions.
최근 조식동물로 인한 갯녹음 현상으로 인해 연안 생태계 및 어장환경의 황폐화가 가속화되고 있다. 이러한 갯녹음 현상을 모니터링하고 방지대책을 세우기 위해서는 광범위한 해역에 대한 원격탐사 기반의 모니터링 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 수중에서 촬영된 동영상으로부터 조식동물을 탐지하고 모니터링하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 모델의 강인성(robustness)을 비교 분석하였다. 우리나라 연안의 대표적인 조식동물 7종을 대상으로 이미지 데이터셋을 구축하였으며, 이를 활용하여 딥러닝 기반 객체 탐지 모델인 You Only Look Once (YOLO)v7과 YOLOv8을 훈련시켰다. 총 6개의 YOLO 모델(YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x)에 대해 탐지 성능과 탐지 속도를 평가하였으며, 수중환경에서 촬영 시 발생할 수 있는 다양한 이미지 왜곡에 대해서 강인성 평가를 실시하였다. 평가결과 YOLOv8 계열 모델이 파라미터(parameter) 수 대비 더 높은 탐지 속도(약 71-141 FPS [frame per second])를 보였다. 탐지 성능에 있어서도 YOLOv8 계열 모델(mean average precision [mAP] 0.848-0.882)이 YOLOv7 계열 모델(mAP 0.847-0.850)에 비해 더 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 모델의 강인함에 있어서 형태 왜곡에 대해서는 YOLOv7 계열 모델이 YOLOv8 계열 모델에 비해 강인한 것을 확인하였으며, 색상 왜곡에 대해서는 YOLOv8 계열 모델이 상대적으로 강인한 것을 확인 하였다. 따라서 실해역에서 수중 영상 촬영 시, 형태 왜곡은 발생 빈도가 낮으며 색상 왜곡은 연안에서 빈번하게 발생한다는 점을 고려했을 때, 연안해역에서 조식동물 탐지와 모니터링을 위해서는 YOLOv8 계열 모델을 활용하는 것이 타당한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 평면 스크린을 사용할 수 없는 휴대형 프로젝터의 사용 환경에서 평면이 아닌 임의의 영사면(혹은 벽면)의 기하학적 형태에 의해 발생되는 영상의 기하학적 왜곡을 효과적으로 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 격자패턴을 임의의 영사면에 영사한 후 영사면의 형태에 따라 왜곡된 격자패턴과 원본 격자패턴 간의 기하학적 관계를 나타내는 직선의 방정식을 도출한다. 다음으로 영사면의 기하학적 형태에 따라 적절하게 적용될 수 있는 원본 격자패턴의 크기를 결정하여 도출된 직선의 방정식으로부터 왜곡된 영상을 대칭적으로 보정할 수 있는 보정패턴을 생성한다. 최종적으로 프로젝터로부터 영사될 실제 영상을 격자패턴과 동일하게 분할하여 보정패턴에 맞게 미리 워핑(warping)함으로써 영사된 영상의 기하학적 왜곡을 보정한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 평면 스크린을 사용할 수 없는 영사 환경에서 자주 접할 수 있는 영사면 형태들인 기울어진 평면, 꺾인 평면 및 곡면을 대상으로 영사 영상 보정에 대한 실험을 진행하였다. 실험결과로부터 일반적으로 발생하는 몇 가지 영사면의 형태들에 인한 기하학적 왜곡들이 적절히 보정되어 제안한 방법이 영사 영상의 기하학적 왜곡을 매우 효과적으로 보정할 수 있음을 알 수 있었다.
1987년 민주화운동 이후 한국정치는 김영삼, 김대중, 김종필에 의한 3김정치로 전환기를 맞았다. 한국정치는 3김정치 이전에는 1인에 의한 장기집권에 지속되었으나 3김정치에서는 정당통합과 정당연합을 통해 평화적인 정권교체가 가능하게 하였다. 3김정치에 대한 평가는 긍정적인 측면과 부정적인 측면이 공존한다. 3김정치에 대한 정치적 효과는 정당구도의 다양화와 정권교체의 안정화이다. 3김정치는 한국의 정당구도를 양당체제에서 다당체제로 변화시켰으며, 3당합당과 DJP연합 등 후보단일화를 통해 평화적 정권교체를 가능하게 하였다. 하지만 3김정치에 대한 정치적 왜곡은 정당의 단명화와 정치이념의 편중화이다. 3김정치는 3김의 전략적 판단에 따라 정당해체, 재창당, 정당통합 등으로 정당의 수명이 매우 짧았으며, 보수성향과 진보성향이 3김정치와 결부되어 지역적으로 정치이념의 편중화 현상을 강화하였다. 따라서 3김정치가 한국정치에서 차지하는 비중이 매우 높기 때문에 3김정치로 인한 정치적 왜곡은 한국정치를 위해 극복해야 한다.
본 연구는 치조 마찰음의 왜곡 오류인 치간음화, 구개음화, 설측음화가 적률분석의 변인인 무게중심, 분산, 왜도, 첨도에서 정조음과 보이는 음향학적 차이를 확인하고자 하였다. 이를 위해 61명 아동(평균연령: 5.6±1.5세, 여아 19명, 남아 42명)을 대상으로 얻어진 조음음운평가(Assessment of Phonology & Articulation for Children, APAC; Urimal-test of Articulation and Phonology I, U-TAP I) 결과, 음성 중 치조 마찰음을 포함하고 있는 목표 단어에서 치조마찰음 왜곡 오류를 보인 음성과 정조음 음성을 추출하여 후향적 연구를 진행하였다. 총 169개의 음성이 적률분석에 사용되었다. 그 결과, 무게중심에서 정조음이 구개음화보다 값이 높았으며, 구개음화는 치간음화보다 값이 낮았다. 치간음화의 분산이 정조음과 구개음화보다 높았다. 치간음화가 정조음보다 높은 왜도를 보였으며 구개음화의 왜도가 정조음보다 높았다. 마지막으로 구개음화의 첨도가 정조음과 치간음화보다 높았다. 각 왜곡 오류 유형에서 적률분석의 모든 변인들에 대해 조음위치(어두초성, 어중초성), 발성유형(평음, 경음)에 따른 유의한 차이는 관찰되지 않았다. 본 연구는 치조 마찰음의 유형에 따라 무게중심, 분산, 왜도, 첨도에서 다른 패턴이 나타남을 확인하였으며, 본 연구에서 제시한 객관적 수치는 추후 임상에서 청지각 평가를 도와 치조 마찰음 왜곡 오류의 진단과정에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.
Park, Min-Ju;Lee, Jae-Kyung;Yoon, Dal-Hwan;Min, Seung-Gi
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.113-117
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2003
The digital systems include the noise in power supply, ground and packaging due to a simultaneous switching of signal, signal reflections and distortions on single and multiple transmission lines. The requirement for the controlled impedance on a PCB can be both a critical success factor and a design challenge. So, the invented tool simulates the tracks controlled impedance with the test coupon. It can saves the design time and supports the economical PCB design.
In this paper, we present a novel digital watermarking technique based on the concept of multiresolution decomposition and Human Visual System(HVS). Proposed watermarking is to embed watermark by quantization, that is to construct ‘perceptually lossless’quantization matrix, by using a quantization factor for each level and orientation and variance within a band. We compare our approach with another wavelet domain watermarking methods. Simulation results show the superior performance of robustness for variety image distortions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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