• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권2호
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• pp.113-118
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• 2010

This paper proposed an ECAM (Electronic cam) control system which has simple and general structure. The proposed cam controller adopted the linear and polynomial curve-fitting method to generates a smooth cam profile curve function. Smooth motion trajectory of master actuator guarantees the good performance of slave motion and has an important effect on the interpolation quality of ECAM. The auto-tuning PID velocity controller was applied to overcome the uncertainties in ECAM, and the gains of the controller are updated continuously to ensure the consistency of system performance under varying working conditions. The robustness of system against the varying load torque disturbances and noises is guaranteed by using the load torque disturbance observer to suppress the disturbance on master actuator. The velocity compensator was applied to compensate the degradation of performance of slave motion caused from the varying driving speed of master motion. The stability and validity of the proposed ECAM control system was verified by simulation results.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.201-208
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• 2012

혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.255-262
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• 2020

현대의 수동소나 시스템에서는 자함 소음의 영향을 최소화하고 더 높은 신호대잡음비를 얻기 위한 목적으로 예인형 선배열 센서를 운용한다. 얇고 긴 예인형 선배열 센서는 예인선의 기동에 따라 비선형 형태로 유도될 수 있다. 이러한 배열 형상의 변화가 고려되지 않는다면 빔형성기의 성능이 저하될 수 있다. 따라서 예인형 선배열 센서를 이용한 빔형성 시 센서 배열에 대한 정확한 형상의 추정이 필요하다. 선배열 형상 추정에는 다양한 기법이 존재한다. 그 중 방위센서를 이용한 기법의 경우, 방위센서 잡음의 영향으로 추정성능이 감소할 수 있다. 이러한 잠재적 오류를 제거하기 위해 가중 다항 근사화 기반 배열 형상 추정 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 제안 기법의 성능이 기존 기법에 비해 잡음에 강인함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권3호
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• pp.49-58
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• 2006

본 논문에서는 시변 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템을 위한 curve-fitting 채널추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간영역 및 주파수영역에서 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 순차적으로 수행함으로써 채널추정 정확도를 크게 개선할 수 있다. 먼저, 파일럿 심벌들을 사용하여 LS(least-Square) 추정치를 구하고, 이를 바탕으로 파일럿 밀도가 상대적으로 높은 영역을 선택하여 최소자승오차 기준에 따라 적절한 차수의 다항식으로 1차원 curve-fitting을 수행한다. 다음으로, 이 다항식을 이용하여 주어진 범위 내에 존재하는 LS 추정치들을 smoothing하고, interpolation 또는 prediction을 통하여 데이터 전송을 위하여 필요한 채널추정치들을 구한다. 이어서, 선택된 영역에서 얻어진 채널추정치들을 나머지 영역에서 또 다른 다항식을 사용하여 동일한 과정으로 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 수행함으로써 시간영역 및 주파수영역에서의 채널추정을 완료한다. 모의실험을 통하여 다양한 채널환경에서 MSE (mean square error) 및 BER (bit error rate) 성능을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 채널추정 방법들에 비하여 월등히 우수하며, 최적의 Wiener 필터링 방법보다도 우수함을 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권3호
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• pp.163-172
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• 2016

Electric load forecasting is essential for effective power system planning and operation. Complex and nonlinear relationships exist between the electric loads and their exogenous factors. In addition, time-series load data has non-stationary characteristics, such as trend, seasonality and anomalous day effects, making it difficult to predict the future loads. This paper proposes a locally-weighted polynomial neural network (LWPNN), which is a combination of a polynomial neural network (PNN) and locally-weighted regression (LWR) for daily shortterm peak load forecasting. Model over-fitting problems can be prevented effectively because PNN has an automatic structure identification mechanism for nonlinear system modeling. LWR applied to optimize the regression coefficients of LWPNN only uses the locally-weighted learning data points located in the neighborhood of the current query point instead of using all data points. LWPNN is very effective and suitable for predicting an electric load series with nonlinear and non-stationary characteristics. To confirm the effectiveness, the proposed LWPNN, standard PNN, support vector regression and artificial neural network are applied to a real world daily peak load dataset in Korea. The proposed LWPNN shows significantly good prediction accuracy compared to the other methods.

• Current Optics and Photonics
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• 제4권5호
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• pp.411-420
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• 2020

Non-contact three-dimensional (3D) measuring technology is used to identify defects in miniature products, such as optics, polymers, and semiconductors. Hence, this technology has garnered significant attention in computer vision research. In this paper, we focus on shape from focus (SFF), which is an optical passive method for 3D shape recovery. In existing SFF techniques using interpolation, all datasets of the focus volume are approximated using one model. However, these methods cannot demonstrate how a predefined model fits all image points of an object. Moreover, it is not reasonable to explain various shapes of datasets using one model. Furthermore, if noise is present in the dataset, an error will be generated. Therefore, we propose an algorithm based on polynomial regression analysis to address these disadvantages. Our experimental results indicate that the proposed method is more accurate than existing methods.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.383-386
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• 2008

We developed a fiber-optic Bragg grating sensor system using a SOA fiber laser for over heat detection in power systems. To compensate the nonlinear wavelength tuning of the fiber laser, we used fixed passband wavelengths from Fabry-Perot ITU filter as reference wavelengths. Gaussian line-fitting algorithm was also used to reduce the FBG peak detection error. Compared with a highest-peak-detection and a polynomial-fitting method, the proposed Gaussian fitting algorithm could drastically reduce the measurement errors. Also the SOA fiber laser made it possible to enhance the signal-to-noise-ratio even with several kilometers of lead fiber.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권6호
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• pp.409-417
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• 2006

Research on neural circuit is a difficult area due to complexity and inaccessibility. Due to recent developments, the research using multi-electrode array of cells or tissues has become an important research area. However, there are some difficulties to decode the submerged meaning from huge and complex neural data. Moreover, it needs a harmonic collaboration between informatics and bioscience. In this paper, we have developed a custom-designed signal processing technique for multi-electrode array measured neural responses induced by electrical stimuli to the hippocampal tissue slices of the rat brain. The raw data from hippocampal slice using the multi-electrode array system were saved in a computer. Then we estimated characteristic points in each channel and calculated the total activity. To estimate the points, we used the Polynomial Fitting Approximation Method. Using the calculated total activity, we could provide the histogram or pseudo-image matrix to help interpretation of results.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.687-691
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• 2000

Diamond turning machines for manufacture of precision optics require deliberate diagnosis to ensure that all the machine elements are properly operating, kinematically, dynamically and thermally, to produce demanded work qualities. One effective way is to directly inspect topographical features of work surfaces that have been carefully generated with prescribed machining conditions intended to exaggerate faulty consequences of any ill-operating machine elements. In this research, a very-large-scale Phase measuring interferometric system that has been developed for years at Korea Advanced Institute of Science and Technology is used to fulfill the metrological requirements fur the surface analysis. A special stitching technique is used to extend the measuring range, which integrates all the patches that are separately sampled over the whole surface while moving the stage. Then, the measured surface profile is analyzed to releated the machine error sources. For this, zernike polynomial fitting is used together with the wavelet filter and the fourier transform. Experimental results showed that the suggested technique in this study is very effective in diagnosing actual diamond turning machines

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.437-444
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• 2007

본 논문의 목적은 기존의 모션 캡쳐 기반 애니메이션을 모바일 임베디드 시스템의 적은 메모리와 낮은 계산력에 적합하게 개조하는데 있다. 모바일 임베디드 시스템의 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 방안으로서, PC 상에서 모션 캡쳐 데이터베이스를 압축하고, 압축된 모션캡쳐 데이터베이스를 모바일 임베디드 시스템에서 조금씩 압축 해제하고 사용 직후 삭제하는 패러다임을 제안한다. 이러한 목적으로 사용될 모션 캡쳐 데이터베이스 압축 기법으로서, 다항식 정합법을 활용하여 캡쳐된 운동 랜더링 파라미터의 데이터베이스를 축소하는 방법을 제안한다. 그리고 성능향상을 위해서 다항식 정합 함수를 최적화하는 방안도 함께 제안한다. 이렇게 설계된 다항식 정합법에 기반한 데이터 압축 방식을 사용하여, 상용화된 모바일 임베디드 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 애니메이션 제작을 시현한다.