• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.88-94
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• 2009

본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리듬을 제안한다. 구현된 시스템은 객체 탐지 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 객체탐지에서는 정화한 객체의 움직임 검출을 위한 향상된 검출 방법인 적응배경 차분법과 적응적 블록 기반 모델을 제안한다. 객체추적에서는 칼만 필터에 기반한 다중 물체 추적 시스템을 설계하였다. 실험결과 이동객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 다수의 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다. 또한 원거리 탐지 및 추적에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.50-58
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• 2009

For precise tracking control of a servo system with nonlinear friction, a robust friction compensation scheme is presented in this paper. The nonlinear friction is difficult to identify the friction parameters exactly through experiments. Friction parameters can be also varied according to contact conditions such as the variation of temperature and lubrication. Thus, in order to overcome these problems and obtain the desired position tracking performance, a robust adaptive back-stepping control scheme with a dual friction observer is developed. In addition, to estimate lumped friction uncertainty due to modeling errors, a DEKF recurrent neural network and adaptive reconstructed error estimator are also developed. The feasibility of the proposed control scheme is verified through the experiment fur a ball-screw system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.469-474
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• 2011

본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1413-1422
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• 2012

비선형 적응백스텝핑 제어기법은 외부 환경에 의한 여러가지 파라미터의 변동에도 불구하고 강인한 특성을 가진다. 이를 사용하여 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 정밀한 속도제어기를 설계하기 위해서는 빠른 제어 주기를 가져야만 한다. 하지만 속도 측정을 위한 엔코더의 분해능의 제약으로 연산주기를 빠르게 가져가지 못하고, 결국 제어기의 성능을 높이지 못하게 된다. 본 논문은 빠르고 정밀한 속도 제어기를 설계하기 위하여 비선형 적응백스텝핑 제어기법을 적용한 센서리스 속도 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기는 EKF(Extended Kalman Filter)를 이용하여 추정된 속도정보를 이용하여 비선형 적응백스텝핑 제어기법을 사용하는 방식으로 IPMSM의 속도 제어를 수행한다. 제안된 제어기의 성능은 PSIM을 이용한 모의 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1000-1015
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• 2010

본 논문에서는 손동작 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 손 추출을 위한 방법으로는 피부색과 boundary energy 정보를 이용하고 moment method로 손바닥의 중심을 구하게 된다. 손동작 인식은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 손 형상 인식으로 병렬 신경망을 이용하였다. 손 형상의 패턴을 추출하기 위해서 fitting ellipses method를 이용하였다. fitting ellipses method는 추출된 손 영역을 12개의 타원형으로 분류하고 타원 외곽선의 흰 픽셀 비율을 계산한다. 패턴은 12개의 입력 노드로 신경망에 입력되고 4개의 출력 노드로 출력되는데 각 출력 노드는 0~1사이의 값을 갖게 된다. 손 형상은 4개의 출력 노드의 구성으로 나타낼 수 있다. 두 번째 단계는 손동작 추적과 인식이다. 손동작 추적과 인식을 위해서는 손동작의 위치 정보를 예측 할 수 있는 Kalman Filter를 이용하였다. 실험은 Windows XP상에서 수행되었고 제안한 알고리즘의 효율성을 평가하였다. 손 형상을 인식하기 위해서 300개의 이미지를 인식기에 훈련시키고 200개의 이미지를 실험에 사용하였다. 194개 이상의 이미지가 정확하게 인식 되었다. 그리고 손동작 추적 인식을 실험하기 위해서 1200번의 손동작(각 동작은 400번)을 사용하였고 그 중 1002번의 손동작이 정확하게 인식 되었다.이러한 결과는 제안된 방법이 손 영역을 추출하고 손 동작을 인식하는데 유용함을 확인 할 수 있었다.