본 논문에서는 UAV의 BLDC 모터 진단방법과 AI진단을 위한 새로운 데이터 셋을 제안하였다. BLDC모터 진단에 있어서 PVA(Park's Vector Approach)는 주파수 성분의 많은 리플로 인해 적용이 어려움이 따르나, 리플의 성분이 3조파를 띄고 있음에 따라 3조파에 뛰어난 SG(Savitzky-Golay)필터를 적용하여 Circle fitting으로 PVA를 활용하는 방법을 제안하였다. 한편, 3상에서 2상으로 변환시키는 기법인 PVA는 변환과정 중 항상 원점을 기준으로 두게 된다. 이에 Circle fitting의 적용과정에서 원점과 측정된 중심점의 오차를 측정하여 고장진단이 가능하도록 하였다. 또한, 이때 측정된 오차의 offset 데이터 기반으로 AI기술의 새로운 데이터 셋으로 활용 가능함을 실험을 통해 입증하였다.
In this paper, we propose a method that applies Vector Fitting (VF) technique to the equivalent circuit model for RF passive components. These days wireless communication system is getting smaller and smaller. So EMI/EMC is an issue in RF. We can solve PI/SI (Power Integrity/Signal Integrity) that one of EMI/EMC problem apply IFFT for 3D EM simulation multiple with input signal. That is time consuming task. Therefore equivalent circuit model using RF passive component is important. VF schemes are implemented to obtain the rational functions. S parameters of the equivalent circuit model is compared to those of EM simulation in case of the microstrip line structure.
Approximate lofting or skinning is one of practical surface modeling techniques well used in CAD and reverse engineering applications. Presented in this paper is a method for approximately lofting a given set of curves wihin a specified tolereance. It is based on refitting input curves simultaneously on a common knot vector and interpolating them to get a resultant NURBS surface. A concept of reducing the number of interior knots of the common knot vector is well adopted to acquire more compact representation for the resultant surface. Energy minimization is newly introduced in curve refitting process to stabilize the solution of the fitting problem and get more fair curve. The proposed approximate lofting provides more smooth surface models and realizes more efficient data reduction expecially when the parameterization and compatibility of input curves are not good enough. The method has been successfully implemented in a new CAD/CAM product VX Vision? of Varimetrix Corporation.
본 논문은 사실적인 3D 얼굴 모델링과 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 사실적인 3D 얼굴 모델링 기법에서 개별적인 3D 얼굴 모양과 텍스쳐 맵을 만들기 위해 Generic Model Fitting 기법을 적용하였다. Generic Model Fitting에서 Deformation Function을 계산하기 위해 개별적인 얼굴과 Generic Model 사이의 대응점을 결정하였다. 그 후, Calibrated Stereo Camera로부터 캡쳐 된 영상들로부터 특징점을 3D로 복원하였다. 텍스쳐 매핑을 위해 Fitted된 Generic Model을 영상으로 Projection하였고 사전에 정의된 Triangle Mesh에서 텍스쳐를 Generic Model에 매핑 하였다. 잘못된 텍스쳐 매핑을 방지하기 위해, Modified Interpolation Function을 사용한 간단한 방법을 제안하였다. 3D 얼굴 표정을 생성하기 위해 Vector Muscle기반 알고리즘을 사용하고, 보다 사실적인 표정 생성을 위해 Deformation 과 vector muscle 기반의 턱 rotation을 적용하였다.
본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.467-474
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2006
In this paper we present a weighted support vector machine(SVM) and a weighted least squares support vector machine(LS-SVM) for the prediction in the heteroscedastic regression model. By adding weights to standard SVM and LS-SVM the better fitting ability can be achieved when errors are heteroscedastic. In the numerical studies, we illustrate the prediction performance of the proposed procedure by comparing with the procedure which combines standard SVM and LS-SVM and wild bootstrap for the prediction.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.1-12
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1995
An estimator of coefficients of polynomial measurement error model with vector predictor and first-order interaction terms is derived using Hermite polynomial. Asymptotic normality of estimator is provided and some simulation study is performed to compare the small sample properties of derived estimator with those of OLS estimator.
This paper considers a data fitting problem for rational function models using the LM (Levenberg-Marquardt) optimization method. Rational function models have various merits on representing a wide range of shapes and modeling complicated structures by polynomials of low degrees in both the numerator and denominator. However, rational functions are nonlinear in the parameter vector, thereby requiring nonlinear optimization methods to solve the fitting problem. In this paper, we propose a data fitting method for rational function models based on the LM algorithm which is renowned as an effective nonlinear optimization technique. Simulations show that the fitting results are robust against the measurement noises and uncertainties. The effectiveness of the proposed method is further demonstrated by the real application to a 3D depth camera calibration problem.
This paper deals with an equivalent circuit model for RF passive components. Rational functions are obtained from the frequency responses of EM simulation by using Foster canonical partial fraction expressions. The Vector Fitting(VF) and the Adaptive Frequency Sampling(AFS) scheme are also implemented to obtain the rational functions. A passivity enforcement algorithm is applied to ensure the stability of the equivalent circuit model. In order to verify the schemes, S parameters of the equivalent circuit model is compared to those of EM simulation in case of the microstrip line structure with 3 slots in ground.
전력시스템 전자기 과도현상은 시간 영역에서 정확하고 효과적으로 해석되어져야 한다. 그러나 대규모 전력시스템을 상세하게 표현하기 위해서는 엄청난 계산량이 필요하다. 따라서 전력시스템 과도현상을 해석하기 위하여 전력시스템의 작은 부분은 상세하게 표현하고, 나머지 부분은 효과적으로 등가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 모든 주파수 영역에서 등가 시스템을 개발하기 위하여 벡터 적합을 이용하여 S 영역 유리함수 계수를 추정하고, 과거항과 순간항을 고려한 주파수 의존 등가 시스템을 개발하였다. 개발한 FDNE의 우수성을 입증하기 위하여 테스트 시스템에 적용하여 시스템이 고장시 전자기 과도현상을 비교, 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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