• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.842-844
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• 2012

본 논문에서는 분산증폭기 구조를 기반으로 한 5GHz FIR 필터 low noise amplifier (LNA)를 설계하고 그 특성을 분석한다. 설계된 FIR 필터 LNA는 MA(Moving Average) 필터 특성을 가져 주파수의 선택도를 높였으며, GaAs 기반 개별 소자를 이용한 proto-type 회로를 FR4 PCB와 유전율 ${\varepsilon}_r=10.2$를 가지는 고주파수용 PCB위에 구성하여 ADS(Advanced Design System)로 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 5GHz 주파수 대역에서 약 10dB 정도의 전력이득을 가지는 LNA 출력 특성과 MA FIR 필터 형태 주파수 선택적인 응답을 보여주었다. FIR 필터 형태의 LNA 설계를 통하여 RF 시스템에서 다양한 형태의 증폭기 및 필터 응용의 가능성을 기대해 볼 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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• pp.234-237
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• 2003

The accuracy of channel estimation significantly affects the performance of coherent OFDM receiver. It is desirable to employ a good channel estimator while requiring low implementation complexity. In this paper, we propose a channel estimator that employs a simple two-dimensional (2-D) moving average (MA) filter as the channel estimation filter. The optimum tap size of the 2-D MA FIR filter is analytically designed in the time and frequency domain in association with the channel condition and pilot signal to interference power ratio. The analytic results can be applied to the design of adaptive channel estimator. Finally, the performance of the proposed channel estimator is verified by computer simulation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1753-1758
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• 2012

본 논문에서는 분산증폭기 구조를 기반으로 한 아날로그 FIR 필터 구조를 제안하고 그 특성을 분석한다. 또한, 디지털 필터 설계 기술을 이용한 간단한 아날로그 FIR 필터 설계 방법을 제시한다. 제안된 아날로그 FIR 필터는 이동평균필터와 콤필터 형태로 그 회로 구조안에 곱셈기를 포함하지 않기 때문에 multi-GHz 의 높은 주파수 대역에서도 동작 가능하게 하며, RF 시스템에서 필터와 증폭기를 결합한 형태의 응용이 가능하도록 한 구조이다. 제안된 아날로그 FIR 필터는 표준 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정 기술을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고 그 결과를 MATLAB으로 모델링하여 얻은 디지털 필터의 결과와 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 아날로그 FIR 필터는 디지털 필터와 의 시뮬레이션 결과에 잘 부합하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권6A호
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• pp.341-350
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• 2003

본 논문에서는 시공간 블록 부호 송신 다이버시티 기법(STBC-TD)이 적용된 WCDMA 하향 링크에서 이동 평균(Moving Average) 필터 구조의 채널 추정기에 대해 성능 평가를 하였다. 또한 FIR(Finite Impulse Response) 필터 구조의 채널 추정기에서 발생하는 메모리 요구 문제와 채널 추정 지연 시간 문제를 해결하기 위해 IIR(Infinite Impulse Response) 필터 구조를 제시하고 이에 대한 성능 평가 및 비교를 하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 일반적으로 STBC-TD 기법이 적용된 경우 두 구조 모두 이동국의 속도가 저속일 때 상당한 성능 개선이 발생하였다. 이동평균 필터 구조의 채널 추정기는 STBC-TD 기법을 적용함으로써 성능 개선과 함께 필터의 최적 탭 수가 감소되고 이로 인해 채널 추정 지연 시간과 수신단의 복잡도를 줄일 수 있었다. 또한 IIR 필터 구조의 채널 추정기는 이동평균 필터 구조에 비해 메모리 요구 문제와 추정 지연 시간 문제가 작은 장점을 가지지만 IIR 필터 내부의 계수는 이동국의 속도 변화에 매우 민감하며 따라서 최적의 IIR 필터 계수 설정이 중요한 고려 사항이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1530-1537
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• 2007

본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.269-276
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• 2006

본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.86-89
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• 1992

One of the most difficult problems in depth control for underwater vehicle is the effect of seaway disturbance. One component of the seaway forces is of large magnitude with a relatively narrow-band, first order component. The other component is generaly of somewhat smaller magnitude, second order component. Since the magnitude of the first order component is generally much greater than the compensating force that can be generating by the planes, it is undesirable for the controller to generate a control command. In this paper, we disigned adaptive notch filtering system using filter bank structure. Energies of each band-passed signal are obtained by MA(Moving Average) method and compared to produce center frequency. By adapting this parameter to notch filter, 1st order seaway disturbance can be removed, which lead to the improvement of automatic depth control system.

• 전력전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.42-49
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• 2004

본 논문은 데드비트 외란 관측기를 사용한 외부 부하 외란 보상과 파라미터 추정기에 의한 보상 이득의 조정을 나타내고 있다. 결론적으로 PMSM의 응답은 지표 시스템을 따른다. 부하 토크 보상 방법은 데드비트 관측기로 구성된다. 노이즈 영향을 감소시키기 위해 MA 처리에 의해 구현된 후단 필터를 적용하였고, RLSM 파라미터 추정기를 가진 파라미터 보상기가 주어진 실제 시스템의 이득 계산시 사용된 파라미터로 가상 동작하여 이득이 오차가 없는 것처럼 동작하게 한다. 제안된 추정기는 문제를 풀기 위해 고성능 외란 관측기와 조합하여 사용한다. 제안된 제어 시스템은 부하토크와 파라미터 변화에 대해 강인하고 정밀한 시스템이 된다. 이상의 제안된 시스템의 안정성과 유용함이 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되었다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제53권3호
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• pp.188-195
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• 2004

This paper presents neural load torque observer that is used to deadbeat load torque observer and gain compensation by parameter estimator As a result, the response of the PMSM(permanent magnet synchronous motor) follows that nominal plant. The load torque compensation method is composed of a neural deadbeat observer To reduce the noise effect, the post-filter implemented by MA(moving average) process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve the problems. The neural network is trained in on-line phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against the load torque and the Parameter variation. A stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.

• Journal of Power Electronics
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• 제8권4호
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• pp.354-362
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• 2008

This paper presents neural load torque compensation method which is composed of a deadbeat load torque observer and gains compensation by a parameter estimator. As a result, the response of the PMSM (permanent magnet synchronous motor) obtains better precision position control. To reduce the noise effect, the post-filter is implemented by a MA (moving average) process. The parameter compensator with an RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve problems. The neural network is trained in online phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by the error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against load torque and parameter variation. Stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.