• 전력전자학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.404-408
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• 2006

본 논문에서는 복소 벡터 동기 좌표계 비례 적분(PI) 전류 제어기의 안티 와인드업(anti-windup)이득 설정에 대해 논의한다. 복소 벡터 동기 좌표계 비례 적분 전류 제어기는 시스템 제정수 변동에 기존의 비례 적분 전류 제어기 보다 더 강인한 특성을 보인다. 복소 벡터 전류 제어기 역시 적분기를 포함하고 있으며, 엑츄에이터(actuator)의 물리적인 한계로 전압이 포화되는 경우에는 안티 와인드업이 필요하게 되고, 적절치 못한 안티 와인드업 이득 설정은 제어 시스템의 동특성을 저하시킬 수 있다. 따라서 복소 벡터 동기 좌표계 비례 적분 전류 제어기에 적합한 안티 와인드업 이득을 제안하였고, 제안된 알고리즘의 유효성은 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.98-108
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• 2006

예전의 영상처리 장비는 독립적으로 구현이 되었다고 하여도 단순히 디스플레이만 하는 정도이지만 현재 여러 가지 칩들의 발전으로 인한 그 응용에 있어 활용 범위가 다양해졌다. 본 연구에서는 아날로그 영상신호를 디지털로 변환하여 PC 없이 독립적으로 영상 데이터를 처리하는 시스템을 설계한다. 가상의 움직임에 따라 시뮬레이터를 제어하는 모션 벡터 추출기 및 시뮬레이터 제어기를 설계하고, 추출된 모션벡터를 이용하여 가상현실 시뮬레이터를 구동한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.129-136
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• 2002

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1135-1137
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• 2001

본 연구는 자계방향 기준 벡터제어 이론에 기초하여 속도 센스리스 벡터제어를 구현한다. 벡터제어는 상태량에 기초한 MRAS (MRAS: Model Reference Adaptive System)방법은 이득정수의 결정이 어려운 결점을 가지고 있다. 여기서는 관측기 이론에 기초하여 2차자속 관측기와 전류센스에서 검출한 전류값으로 속도추정을 행하는 새로운 속도 추정법을 제안한다. 그리고 제안한 방법이 자계 방향 벡터제어 시스템의 실현에 가능성이 있음을 시뮬레이션으로 검토한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.103-110
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• 2005

본 논문에서는 다중안테나를 갖는 공간 다중화 시스템에서 주어진 채널에 대한 maximum likelihood 검출기의 성능을 수식적으로 유도하였다. 벡터 심볼 오차율을 구하기 위해 nearest neighbor의 방향을 나타내는 에러벡터를 정의하였다. 전송 벡터 심볼이 랜덤한 채널에 의해 변환 될 경우 확정적으로 4개의 nearest neighbor를 가짐을 정의된 에러벡터의 특성을 이용해 입증하였다 변형된 구 검출기로부터 획득 가능한 에러벡터와 최소거리 정보를 바탕으로 주어진 랜덤 채널 하에서 벡터 심볼 오차율을 수식적으로 도출하였다. 유도된 벡터 심볼 오차식을 검증하기 위해, 랜덤 채널을 unitary 채널, dense 채널, sparse 채널로 분류한 후 각 채널 상황에서 유도된 결과 식을 모의 실험 결과와 비교하였다. 모의실험 결과로부터 유도된 벡터 심볼 오차식이 다양한 랜덤 MIMO 채널에서 ML 검출기의 성능을 잘 근사하고 있음을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.272-277
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• 1998

자동 벡터링 도구는 스캐닝된 도면 영상으로부터 벡터 데이터를 자동으로 생성시키기 위해 사용된다. 기존의 벡터링 도구에서는 벡터링 작업도중 과다한 사용자 개입을 요구하고 있어 생산성 및 정확성이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이를 효과적으로 해결하기 위해, 본 논문에서는 스캐닝 된 도면영상에서 자동화에 문제가 될 수 있는 부분을 찾아 제거하기 위한 전처리 방법과 벡터링 대상물의 기하학적 특성을 잘 반영해 줄 수 있는 자동 선추적 방법, 사용자 편의 우주의 벡터 데이터 편집 수정 작업을 위한 후처리 방법을 이용해 자동 벡터링 도구를 설계하였다. 또한, 입력되는 도면 영상 중 과도한 전처리가 요구되는 영상은 사용자가 직접 화면을 보면서 디지타이징할 수 있는 화면 디지타이징 방법도 포함시켰다. 실험을 통해 구현된 자동 벡터링 도구가 기존의 반자동 벡터링 도구에 비해 효율성 및 정확성이 높다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.466-475
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• 2003

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1289-1301
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• 2011

본 논문에서는 전 속도 영역에서 안정적인 자속추정이 가능한 유도전동기 자속추정방법을 제안 하였다. 제안된 방법은 전압, 전류, 속도 등의 정보를 통하여 자속각을 연산하는 유도전동기 직접벡터제어방식을 이용하였다. 유도전동기 벡터제어에 있어서 자속정보는 필수적이기 때문에 정확한 자속을 추정하기 위한 방법으로 저속영역에서 는 전류모델 자속 추정기를, 고속영역에서는 전압모델 자속 추정기를 각각 이용함으로써 전 속도영역에서 정확한 자속을 추정할 수 있었다. 또한 기본적인 속도, 전류, 자속제어기는 PI제어기를 이용하였으며, 각각의 적분에 의한 오차를 보상하기 위하여 Anti-windup PI 제어기를 추가하였다. 제시한 제어기의 타당성을 알아보고자 Matlab / simulink를 이용하여 전류모델, 전압모델 자속 추정기를 설계하여 정확한 자속추정이 이루어짐을 확인하였으며, 유도 전동기 벡터제어 시 간접벡터와 직접벡터방식의 파라미터 영향에 따른 분석을 통해 보다 정밀한 제어가 이루어짐을 확인하였다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 분석 하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.36-41
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• 2010

본 논문에서는 다단계 특성벡터 기반의 분류기 모델(Multistage Feature-based Classification Model: MFCM)의 성능을 향상시킨 진보된 형태의 MFCM (Advanced MFCM: AMFCM)을 제안하는데, AMFCM은 MFCM과 같이 주어진 데이터에서 추출된 전체의 특징벡터를 연결하여 이용하지 않고, 같은 성질의 특징벡터들끼리 모아서, 각각의 국지적 학습기를 통하여 분류에 이용한다. 그러나, AMFCM은 MFCM에서 사용되는 각각의 국지적 분류기를 위한 각 특징벡터의 분류기여도를 더욱 섬세하게 조정하여 최종적인 분류의 정확도를 높이는 방안을 제안한다. 제안된 AMFCM의 성능을 검증하기 위하여, 음악장르 분류의 문제에 대한 실험을 진행하였다. 또한, 국지적 분류기로 Self-Organizing Map과 중심 신경망을 사용하여 실험을 수행하였는데, 제안된 AMFCM은 사용된 국지적 분류기의 종류와 사용된 군집의 개수에 따라 기존의 MFCM에 비해 평균 8% - 15% 이상의 성능향상을 보여 준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.205-208
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• 2002

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.