Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.51-54
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1998
본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.446-449
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2011
얼굴 인식 성능을 저해하는 환경으로 인한 축구 비디오에서의 낮은 선수 인식률과 제한된 해공간의 문제점을 해결하는 차원에서 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 갖는 얼굴 인식 기반의 축구선수 인식 방법론을 제안한다: 1) 조명 변화에 민감하지 않은 얼굴 표현 방법인 ULBP를 사용하여 얼굴 인식 성능을 향상시킨다; 2) 얼굴 인식 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 선수 식별 과정에 적용함으로써 안정적이고 높은 선수 식별 성능을 보장한다; 3) 클로즈업 샷뿐만 아니라 미디엄 샷의 정면, 준정면, 측면 얼굴 이미지를 대상으로 선수 식별의 해공간을 확장한다; 4) SRC의 점증적 갱신 학습 능력으로 축구 선수 얼굴 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 경기를 대상으로 제안된 방법론의 성능을 실험적으로 검증한다.
Park, Kyu Sik;Spencer, B.F.Jr.;Kim, Chun Ho;Lee, In Won
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5A
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pp.849-859
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2006
This paper presents an extensive robust analysis of a ${\mu}$-controller in the hybrid system for various uncertainties using the benchmark cable-stayed bridge. The overall system robustness may be deteriorated by introducing active devices and the active controller may cause instability due to small margins. Therefore, a ${\mu}$-synthesis method that simultaneously guarantees the performance and stability of the closed-loop system (robust performance) with uncertainties is used for active devices to enhance the robustness in company with the inherent reliability of passive devices. The robustness of the ${\mu}$-synthesis method is investigated with respect to the additional mass on the deck, structural stiffness matrix perturbation, time delay of actuator, and combinations thereof. Numerical simulation results show that the proposed control system has the good robustness without loss of control performances with respect to various uncertainties under earthquakes considered in this study. Furthermore, the control system robustness is more affected by the perturbation of structural stiffness matrix than others considered in this study. Therefore, the hybrid system controlled by a ${\mu}$-synthesis method could be proposed as an improved control strategy for a seismically excited cable-stayed bridge containing many uncertainties.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.9
no.5
s.45
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pp.41-52
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2005
Using the variable control gain scheme on the basis of fuzzy-based decision-making process, Fuzzy supervisory control (FSC) technique exhibits better control performance than linear control technique with one static control gain. This paper demonstrates the effectiveness of the FSC technique by evaluating the robust performance of the FSC technique under the presence of uncertainties in the models and the excitations. Robust performance of the FSC system is compared with that of optimally designed LQG control system for the benchmark cable-stayed bridge presented by Dyke et al. Parameter studies on the robust performance evaluation are carried out by varying the stiffness of the bridge model as well as the magnitudes of several earthquakes with different frequency contents. From the comparative study of two control systems, FSC system shows the enhanced control performance against various magnitudes of several earthquakes while maintaining lower level of power required for controlling the bridge response. Especially, FSC system clearly guarantees the improved robust performance of the control system with stable reduction effects on the seismic responses and slight increases in total power and stroke for the control system, while LQG control system exhibits poor robust performance.
본 논문에서는 외란에 매우 강인한 특성을 갖는 유전자 알고리즘에 의한 PI 제어기를 통하여 속도 제어기를 설계하고 성능평가를 하였다. 유전자 알고리즘의 파라미터인 교배율, 돌연변이율, 세대내 개체수 세대수를 선정하여 최적해를 구하는데 적절한 선정이 필요하다. 따라서 Matlab/Simulink 환경 하에서 유도전동기 제어 시스템을 모델링하고 시뮬레이션 결과를 통해서 유전자 알고리즘의 적절한 파라미터 선정 후 제어기의 유용성을 입증하였다.
본 논문에서는 2차 통계치를 이용하여 패널추징 및 등화 기법을 제안하였다. 기존의 채널 추정 알고리듬은 잡음이 없는 환경에서 LS방법을 이용하기 때문에 잡음이 강한 패널에서는 원하는 성능을 얻을 수 없는 단점이 있다. 수신신호의 상관행렬의 최소 고유값에 대응하는 고유벡터는 채널의 임펄스 응답에 관한 정보를 포함하고 있다. 이러한 고유 벡터를 매시간마다 갱신시키면서 구하는 적응 알고리듬을 제안하고 이를 이용하여 블라인드 채널 추정 및 등화기 파라미터를 추정하였다. 제안한 알고리듬은 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐 아니라 기존의 알고리듬들 보다 우수한 채널 추정 및 등화 성능을 모의 실험을 통하여 검증하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.195-199
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2003
최근 음성 인식 기술의 발전으로 음성 인식 시스템의 실용화가 점차 증가함에 따른 가장 큰 문제점은 음성 인식기의 인식환경과 학습환경과의 차이로 인해 음성 인식기의 성능이 급격히 떨어지는데 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 잡음처리 방법 중 CMS(Cepstral Mean Subtraction)와 환경 잡음 (부가 잡음, 채널 왜곡)을 동시에 추정하는 최신 모델 보상 기법인 VTS(VectorTaylorSeries)를 소개하고 그 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 투영 방법을 우 도 측정에 가중 함수와 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 반연속 HMM을 이용한 고립 단어의 인식 실험 결과, 제안한 방법이 실험에 사용된 잡음의 환경들에서 모두 좋은 성능을 나타내었다. 아울러 병렬 모델 결합 방법을 반연속 HMM에 적용하였는데 이는 코드북의 변 환반으로 쉽게 잡음의 특성을 반영할 수 있다. 가중 투영 우도 측정 방법을 병렬 모델 결합 방법에 적용한 경우에도 우수한 성능을 거둘 수 있었다.
초정밀 위치 제어 시스템에서 미지의 상태변수를 관측하는 경우, 파라미터의 불확실성은 관측기 설계에 많은 어려움을 주게 된다. 슬라이딩 모드 관측기는 불확실성과 외란이 존재하는 시스템의 상태변수를 관측가능하게 하며 강인한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 불확실성이 존재하는 시스템의 관측기를 설계하고 최적제어를 통하여 정밀 스테이지의 위치를 제어하며, 시뮬레이션을 통해 개선된 성능을 입증한다.
유도모터의 벡터제어를 위해서는 회전자 자속에 대한 정확한 추정이 필요하다. 일반적으로 전압모델을 이용한 자속 추정기 구성하면 고속 구간에서 파라미터 오차에 대해 강인한 특성을 갖는다고 알려져 있다. 그러나 약계자 운전에서 부하가 증가할 경우 자속 추정에서 누설 자속에 의한 영향력이 커지게 되며, 심한 경우 누설 계속 오차로 인한 약계자 운전 불능을 야기시킨다. 따라서 본 논문은 유도모터의 누설계수 오차에 의한 벡터제어 성능 영향을 약계자 영역에 집중해서 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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