• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1215-1225
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• 2001

통신 채널에서 블라인드 채널 인식은 매우 중요한 문제이다. 블라인드 채널 인식은 고차 통계를 이용하면 구할 수 있으나 최근에는 오버샘플링한 수신신호를 이용하거나 수신측의 안테나 어레이를 이용한 신호의 2차 통계값을 이용한 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 알고리듬은 잡음이 없는 환경에서 LS 방법에 기반을 두고 있기 때문에 잡음이 강한 채널에서는 원하는 성능을 얻을 수 없는 단점이 있다. 수신신호의 상관행렬의 최소 고유값에 대응하는 고유벡터는 채널의 임펄스 응답에 관한 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 이러한 고유벡터를 매 시간마다 갱신시키면서 구하는 적응 알고리듬을 제안하고 이를 이용하여 블라인드 채널 인식 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐만 아니라 기존의 알고리듬들 보다 우수한 채널 추정 성능을 보임을 모의실험을 통하여 검증하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.5 no.4
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• pp.316-320
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• 2004

In this paper, we propose OFDM/QPSK technique for copyright protection of image data to insert watermark. And, we improve performance of restoration watermark by Reed-Solomon coding that robust burst error. In here, we consider several factors about external effect of image over OFDM/QPSK transmission system.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.377-382
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• 2012

In this paper, the echo noise robust CHMM learning model using echo cancellation average estimator LMS algorithm is proposed. To be able to adapt to the changing echo noise. For improving the performance of a continuous speech recognition, CHMM models were constructed using echo noise cancellation average estimator LMS algorithm. As a results, SNR of speech obtained by removing Changing environment noise is improved as average 1.93dB, recognition rate improved as 2.1%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.957-960
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• 2017

디지털 비디오의 발전이 가속됨에 따라, 비디오 샷 경계 검출은 비디오 분석 및 카타로깅 등 여러 분야에 있어 필수적인 요소가 되었다. 기존 샷 경계 검출 방법들은 잠음이나 카메라 혹은 물체의 이동, 그리고 색상의 급격한 변화 등에 민감한 성능을 보인다. 본 논문에서는 개선된 지역 방향 패턴 기반(eLDP) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 색상의 일부와 eLDP의 특징을 결합해 더욱 강인한 샷 경계 검출 성능을 보였다. 또한, 셋톱박스 품질검사 시 필요한 채널 간 동기화의 신뢰성을 높였고, 실시간으로 검사하면서도 안정적인 샷 경계 검출이 가능함을 입증하였다.

• ICROS
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• v.22 no.2
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• pp.34-41
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• 2016

슬라이딩 모드 기법을 실제 적용하는데 있어서 고려해야 할 중요한 문제 중 하나는 스위칭 동작에 의한 채터링 현상이다. 본 논문은 슬라이딩 모드 제어기 및 관측기의 게인을 줄임으로써 채터링을 완화하기 위한 방법으로 슬라이딩 모드 외란 관측기와 적분 제어를 포함하는 슬라이딩 모드 제어 기법에 대해 소개한다. 슬라이딩 모드 외란 관측기는 시스템 불확실성에 의해 발생하는 등가 외란의 상대적으로 느리게 변하는 부분을 추정하도록 설계한다. 슬라이딩 모드 관측기로 추정된 불확실성을 슬라이딩 모드 제어 입력에 결합함으로써 제안하는 관측기 기반 제어기는 상대적으로 낮은 게인을 사용하여 제어 목표를 달성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제어기의 성능을 기존 방법과 비교하기 위해 DC 모터 전류 제어 모의실험을 수행한다. 모의실험 결과를 통해 제안하는 슬라이딩 모드 외란 관측기 기반 제어기는 낮은 게인으로 강인한 성능을 달성하고 전류 맥동을 줄일 수 있음을 확인할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.40 no.5
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• pp.299-307
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• 2003

The local structure of CMAC neural networks (NN) results in better and faster controllers for nonlinear dynamical systems. In this paper, we propose a CMAC NN-based disturbance observer and its corresponding controller for a flexible joint robot. The CMAC NN-based disturbance observer compensates for the parametric uncertainties and the external disturbances throughout the entire mechanical system. Finally, a simulation result is given to demonstrate the effectiveness of proposed design method's robust tracking performance.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.72-73
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• 2013

본 논문은 계통 연계형 인버터에서 LPN 필터를 이용한 계통 위상 추종 방법을 제안한다. 기존의 FFT를 이용한 계통 위상 추종 알고리즘의 한주기 평균 계산부를 LPN 필터로 대체하여 위상 추종 성능을 개선하였다. 기존의 FFT-PLL의 경우 SRF-PLL과 달리 별도의 PI 게인 튜닝이 필요 없으며, 고조파와 같은 노이즈에 강인한 특징을 가진다. 하지만 위상 이동시에 새로운 위상을 추종하기 위해서 한주기 소요된다. 따라서 본 논문에서는 LPN 필터를 사용하여 반주기 이내에 추종할 수 있도록 성능을 개선하였다. 제안된 위상 추종 전략의 타당성을 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.760-762
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.380-382
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• 2018

사이버 물리 시스템의 발달은 네트워크 기반 제어 시스템을 다양한 형태로 진화시키고 있다. 네트워크에서는 전송 지연과 전송 오류에 의해서 다양한 불규칙한 지연이 발생하고 지연에 강인한 제어기 설계가 요구되고 있다. 마코프 프로세서를 따르는 지연을 갖는 제어 시스템에서 제어기를 설계할 때에 많이 사용되는 모델중에 하나가 확장된 상태 벡터를 기반으로 한 마코프 점프 선형 시스템 모델이다. 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 리아푸노프 안전성 조건으로부터 유도되는 선형 행렬 부등식의 안정성 조건으로부터 저복잡도를 가지고 제어기를 유도하는 직관적 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모의 실험을 통해서 성능을 확인하였으나, 직관적 방법 구조상에서 제한 조건의 수가 자유 변수의 수보다 많은 이유 때문에 성능이 배우 제한적임을 확인하였고, 이를 개선하기 위한 향후 연구가 요청됨을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.286-289
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• 2008

홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 홍채의 회전 등 홍채 취득시 다양한 환경 조건으로 인해 발생될 수 있는 홍채 무늬 패턴의 변화에 강인한 특징을 추출하는 것은 홍채인식에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 국부적 방향 히스토그램을 이용한 새로운 홍채 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 성능면에서 기존의 방법들과 비교하여 대등한 성능을 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.