쌀의 품종 식별 기술은 아직까지 적절한 방법이 연구되지 않아, 최근 불법 유통사례가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 신속하게 현장에서 응용가능한 쌀의 품종을 식별하기 위해서, 비파괴 측정법 중 화상처리법을 응용하였다. MFG board, CCD camera, Zoom lens 및 Ring light로 구성된 화상처리 장치로 쌀알의 영상을 취득하여, Threshold, Median filtering으로 쌀알 영상의 노이즈를 제거하고, 윤곽을 추출하여 중심점에서 360도 각도에 대한 가장자리까지의 거리를 쌀알의 화상데이타로 이용하였다. 쌀 품종 내에서 영상 변이는 다소 있었지만, 형태가 상이한 쌀 품종에서는 품종간 변이 보다 품종 내의 변이가 적었으며, 동일 품종의 쌀알의 착립위치에 따라서는 변이 폭이 매우 적었다. 추출된 화상 데이터는 Normalize, FFT의 전처리 과정으로 정규화 및 변수 축소가 가능하였다. 각 품종의 쌀알의 평균 영상에 Matching하는 Library model과 BP neural network model에 의한 품종 판별 결과, 형태가 상이한 품종간에는 100% 판별 가능하였으며, 형태가 유사한 품종간에는 85%의 판별 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 선형적응필터를 사용하고 있는 기존의 적응잡음제거 기 의 단점을 보완하기 위해 신경망 적응필터를 이용한 비선형 적응잡음제거기를 다루고 있다. 제안된 적응잡음제거기는 광대역 시변 잡음신호를 사용하여 잡음제거 성능을 조사하였으며 상대평가를 위해 TDL (tapped-delay -line) 선형필터의 적응잡음제거기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 적응잡음 제거기의 주입력에 포함된 잡음과 기준입력 사이에 비선형적인 상관관계가 존재하는 경우 신경망 적응잡음제거기는 평균자승오차값을 기준으로 선형잡음제거기보다 더 우수한 성능을 보여주었으며, 또한 리커런트 신경망 적응필터가 순방향 신경망 필터보다 성능이 우수하였다. 따라서 적응잡음제거기에서 광대역 시변잡음을 제거하는데 신경망 적응필터가 선형 적응필터보다 효과적임을 확인하였다.
In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of "context units" in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.
본 논문에서는 저조도 및 음영이 생기는 조명 환경하에서 성능이 개선된 계량기 숫자 인식 방법을 제안한다. 저조도 및 음영 문제를 해결하기 위해 LN(Local Normalization) 처리 기법을 이용한 조명 정규화를 수행한 후, 계량기 숫자 영역 검출과 3단계 계량기 숫자 분할이 이루어진다. 마지막으로 분할된 숫자 데이터를 분류하기 위한 하이브리드 숫자 분류기가 적용된다. 제안된 하이브리드 숫자 분류기는 역전파 신경망과 템플레이트 매칭의 연속 결합으로 이루어지고, 계량기 숫자 분류에 보다 강인한 휴리스틱 규칙에 의해 최종적으로 숫자를 분류한다. 저조도 및 음영 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 인식 방법을 평가하고, 제안된 계량기 숫자 인식 방법이 효과적으로 잘 동작함을 확인하였다.
이번 논문은 implantable cardiac 페이스메이커의 검출 단 로서 저전압, 저전력 단일-비트 삼차 델타-시그마 모듈레이터를 구현하였다. 1V이하의 전원 전압에서 효과적으로 동작하기 위하여 distributed feedforward구조와 벌크-드리븐 OTA를 활용하였다. 설계된 모듈레이터는 0.8V의 전원 전압에서 49dB의 dynamic range를 가지면서 816nW의 파워를 소모하였다. 파워 소모를 획기적으로 줄임으로서 페이스메이커뿐만 아니라 제한된 배터리에서 동작하는 implantable 의료 기기에서 다양한 활용이 가능할 것으로 생각된다. 본 모듈레이터의 칩 크기는 $1000{\mu}m{\times}500{\mu}m$로서 $0.18{\mu}m$ CMOS standard 공정으로 제작되었다.
최근 공정 및 계측기술이 발전함에 따라 밀링, 그라인딩, 브로칭 등 공정작업의 온라인 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 온라인 모니터링 시스템은 공구의 마모나 파손 등과 같은 공정변화를 가급적 조기에 발견함으로써 설비를 보호하고 불필요한 비용의 발생을 억제하는 데 그 목적을 두고 있다 본 논문에서는 온라인 공정관측 데이터가 프로파일로 주어질 때 웨이블릿변환을 이용한 $T^2$-검정과 신경회로망의 모니터링 성능에 대해 고찰한다. 2006년 Axinte가 제시한 절삭력 데이터를 이용하여 수치실험을 수행한 결과, 웨이블릿기반 $T^2$는 양호한 검출력을 나타냈지만 그 검사특성은 자기상관에 매우 민감하게 반응하였다. 반면, 자기상관의 존재 하에서도 신경회로망은 $T^2$-검정에 비해 매우 안정적인 검사특성을 갖는 것으로 나타났다. 이는 웨이블릿기반 $T^2$-검정에 노이즈분석을 위한 적응적인 요소가 필요하다는 점을 시사한다
A grid connected inverter must be operated as the main electricity source under an isolated condition caused by the grid problem. Conventionally, the dual loop controller is used for the grid inverter, and the controller is used for control under the stand-alone mode. Generally, the PI(Proportional - Integral) controller is highly efficient under a synchronous reference frame, and stable control can be available. However, in this synchronous frame-based control, high-quality DSP is required because many sinusoidal calculations are necessary. When the PI control is conducted under a stationary frame, the controller constructions are made simple so that they work even with a low-price micro controller. However, given the characteristics of the PI controller, it should be designed with the phase of reference voltage considered. Otherwise, the phase delay of the output voltage can occur. Although the current controller also has a higher bandwidth than the voltage controller, distortion of the voltage is difficult to avoid only by the rapid response of the PI controller, as a sudden load change can occur in the nonlinear load. In this study, a new control method that solves the voltage controller bandwidth problem and rapidly copes with it even in the nonlinear load situation is proposed. The validity of the proposed method is proved by simulation and experimental results.
논문 [1]에서 에너지 확산변환(EST) 기반의 반복등화기는 복잡한 채널 복호기의 도움 없이 결정 궤환심볼들의 신뢰성을 향상시킴으로써 그것의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여주었다. 그러나 논문 [1]에서 제안한 정합필터(MF) 기반의 반복등화기를 보면, 피드포워드 필터(FFF)는 주파수 영역에서 설계하고, 잔류 간섭제거 (RIC)를 위한 피드백 필터(FBF)는 시간 영역에서 설계하였기 때문에 그 복잡도가 채널 메모리 길이에 비례하여 증가하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 FFF와 FBF를 모두 주파수 영역에서 설계한다. 덕분에 제안된 주파수영역 반복등화기(FD-IE)는 긴 채널 지연 확산을 가지는 채널에서 기존의 방식 대비 낮은 복잡도를 보여 줄 수 있다. 그리고 모의실험을 통하여 제안된 방식의 BER성능이 기존의 방식과 동일함을 확인한다.
SC-FDMA는 차세대 이동 통신 방식으로 각광받고 있는 3GPP-LTE 시스템의 상향링크에 채택된 통신 방식으로 등화기를 FD-LE로 간단히 구현할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 FD-LE는 잡음을 증폭하는 단점 때문에, FF 필터는 주파수 영역에서 구현하고 FB 필터는 시간 영역에서 구현하는 Hybrid-DFE보다 성능이 열악하다. 한편, FB 필터의 구현 및 처리 과정이 복잡한 Hybrid-DFE의 단점을 보완하고 FD-LE보다 우수한 성능을 얻기 위한 여러 가지 IB-DFE 알고리즘들이 최근 제안되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 IB-DFE 알고리즘을 3GPP-LTE 상향링크 시스템에 적용하고 BER을 계산하여 성능을 비교한다. 그리고 CAZAC 신호를 사용한 채널추정 오차와 도플러 시프트가 IB-DFE의 성능에 미치는 영향에 대해서 알아본다. 끝으로 IB-DFE 알고리즘의 계산량을 분석하여 설계자가 요구되는 서비스의 특성과 품질에 따라 적절한 알고리즘을 선택하고 반복 횟수를 결정하는 기준을 제시한다.
적응 비례-적분-추정 (PIF) gain 및 가변구조 제어기를 사용하는 비선형 모델에 의한 하이브리드 제어방법 (NHC)이 개발되었다. 이 제어기는 모델의 불확실성에 대해 robust한 성질을 가지며 단일 입-출력 비선형 시스템의 추적제어 (tracking control)에 응용된다. 이 방법의 특징은 제어기가 각각 특정 역할을 수행하는 4개 부분으로 구성되는 것이다. 즉, 적응 P-I-F 및 가변구조 제어기로 구성된다. Lyapunov의 제 2방법으로 결정된 적응 PIF gain에 의한 제어성능 확보 및 모델의 불확실도를 평가하여 피이드백 함으로써 모델의 불확실성에 대해 robust한 제어기를 구성하였다. 가변구조 제어기는 PIF gain이 적절히 결정되지 않은 상태인 초기의 오차증가를 제어하기 위해 도입되었다. 새로 개발된 NHC방법을 원자로의 출력변동 제어에 응용한 결과 기존의 모델을 이용한 제어방법 (model-based controller)들에 비해 제어성능이 크게 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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