• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.4 no.5
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• pp.462-473
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• 1999

This paper addresses the current measurement issue of all digital field oriented control of ac motors. The p paper focuses on the effect of low-pass filter and also on the sampling of the fundamental component of the m motor current. The low-pass filter, which suppresses the switching noise of the motor current, introduces v variable phase delay according to the current ripple frequency. It is shown that the current sampling error c consists of the fundamental component and high frL'quency ripple components. In this paper, the dependency of t this current sampling e$\pi$or on the reference voltage vector is investigated analytically and a sampling technique i is proposed to minimize the error. The work is based on the three phase symmetry pulse width modulation l inverter driving an induction machine. With this technique, the bandwidth of current regulator can be extended t to the limit given by the switching frequency of the inverter and more precise torque regulation is possible.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.11
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• pp.1043-1051
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• 2007

The digital sun sensor calculates the incident sunlight angle using the sunlight image registered on a CMOS image sensor. In order to accomplish this, an exact center of the sunlight image has to be determined. Therefore, an accurate estimate of the centroid is the most important factor in digital sun sensor development. The most general method for determining the centroid is the thresholding method, and this method is also the simplest and easy to implement. Another centering algorithm often used is the image filtering method that utilizes image processing. The sun sensor accuracy using these methods, however, is quite susceptible to noise in the detected sunlight intensity. This is especially true in the thresholding method where the accuracy changes according to the threshold level. In this paper, a template method that uses the sunlight image model to determine the centroid of the sunlight image is suggested, and the performance has been compared and analyzed. The template method suggested, unlike the thresholding and image filtering method, has comparatively higher accuracy. In addition, it has the advantage of having consistent level of accuracy regardless of the noise level, which results in a higher reliability.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.479-483
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• 2012

최근 국내외에서 기상이변에 따른 물 부족에 대응하고 먹는 물의 생산과 공급 효율성 향상을 위하여 스마트워터그리드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 경향으로 이는 상수도 인프라시설의 운영오류, 자연재해, 사이버를 통한 의도적 공격 등에 대해 안전하고 신뢰성이 높은 시스템을 구축하기 위한 것이다. 또한 상수도 분야에서는 스마트 미터링 개념을 도입하여 상수관망에서 발생되는 각종 사고나 물 손실을 저감하기 위한 노력이 시도되고 있는 실정이다. 일반적으로 누수량이 많을 경우에는 누수의 징후가 지표면에서 확인이 가능하나 미세한 경우 탐사장비의 운영이나 인력의 투입을 통해 가능하다. 물 공급계통인 상수관망에서 물 손실을 저감시키기 위한 방법중 하나로서 수도미터로부터 기록되는 물 사용량 데이터를 이용하여 누수패턴을 추출함으로써 누수감시가 가능하도록 하는 모형을 개발하고자 하였다. 이는 탐사장비에 의한 누수감지와 상호 보완적을 활용할 수 있는 것으로서 사용량 자료를 분석하여 사전에 처리된 자료의 노이즈와 결함 있는 계측값을 필터링시키는 기법이 도입된 것이며 신속한 감지를 통해 누수 지속시간을 감소시킴으로서 누수량의 저감을 목표로 한다. 물 공급 네트워크를 보다 더 효율적 만들 수 있는 누수 감시모형은 상수관망의 운영에 필요한 정보를 도출하기 위하여 보다 정확하고 다양한 수학적 및 통계적 분석을 기반으로 구성되어 누수 외에도 각종 결함을 찾아내는 역할을 수행할 수 있다. 향후 다양한 지역을 이러한 수용가의 물 사용량 미터링 결과를 토대로 실제 사용량과 누수량을 분리하여 분석함으로써 국내 실정에 적합한 누수감시 기술배발 토대를 마련할 수 있을 것으로 판단되며, 누수저감을 위한 실질적인 상수관망의 운영관리 효율향상의 정보로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.327-327
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• 2010

디스플레이 및 반도체 산업이 발전함에 따라 회로의 선폭이 점차 줄어들고 있으며, 이에 따라서 대표적인 오염원이 되는 오염입자의 임계 직경(critical diameter) 또한 작아지고 있다. 현재 반도체 및 디스플레이 산업에서 사용되는 측정방법은 레이저를 이용하여 공정 후 표면에 남아 있는 오염입자를 측정하는 ex-situ 방법이 주를 이루고 있다. Ex-situ 방법을 이용한 오염입자의 제어는 웨이퍼 전체를 측정할 수 없을 뿐만 아니라 실시간 측정이 불가능하기 때문에 공정 모니터링 장비로 사용이 어려우며 오염입자와 공정 간의 상관관계 파악에도 많은 제약이 따르게 된다. 이에 따라 저압에서 in-situ 방법을 이용한 실시간 오염입자 측정 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 저압 환경에서 실시간으로 입자를 모니터링 할 수 있는 장비를 입자의 광산란 원리를 이용하여 개발하였다. 빛이 입자에 조사되면 크게 산란 및 흡수현상이 일어나게 되는데, 이 때 발생하는 산란광은 입자의 크기와 관계가 있으며 Mie 이론으로 널리 알려져 있다. 현재 이를 이용한 연구가 국내 및 국외에서 진행되고 있다. 수 백 nm 대의 입자를 측정하기 위해서는 빛의 강도가일정 수준 이상 되어야 하며, 이를 측정할 수 있는 수신부의 감도 또한 중요하다. 본 연구에서는 빛의 직경을 100 um 이하까지 집속할 수 있는 광학계를 상용 프로그램을 이용하여 설계하였으며, 강도가 약한 산란광 측정을 위하여 노이즈 제거 필터링 기술 등이 적용된 수신부 센서를 개발하여 전체 시스템에 적용하였다. 교정은 상압과 저압에서 수행 하였으며 약 5%의 측정효율로 최소 300 nm 이하의 입자까지 측정이 가능함을 확인 하였다. 또한, 타사의 실시간 입자 측정 센서와의 비교 실험을 통하여 성능평가를 수행하였다. 기존 광산란 방식 센서보다 높은 성능의 센서를 개발하기 위하여 추후 연구를 진행할 계획이며, 약 200 nm 이하의 입자까지 측정이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of radiological science and technology
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• v.31 no.1
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• pp.71-81
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• 2008

Our objective was to evaluate the image of spatial domain filtering as an alternative to additional image reconstruction using different kernels in MDCT. Derived from thin collimated source images were generated using water phantom and abdomen B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40 (medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp) and B80(ultra sharp) kernels. MTF and spatial resolution measured with various convolution kernels. Quantitative CT attenuation coefficient and noise measurements provided comparable HU(Hounsfield) units in this respect. CT attenuation coefficient(mean HU) values in the water were values in the water were $1.1{\sim}1.8\;HU$, air($-998{\sim}-1000\;HU$) and noise in the water($5.4{\sim}44.8\;HU$), air($3.6{\sim}31.4\;HU$). In the abdominal fat a CT attenuation coefficient($-2.2{\sim}0.8\;HU$) and noise($10.1{\sim}82.4\;HU$) was measured. In the abdominal was CT attenuation coefficient($53.3{\sim}54.3\;HU$) and noise($10.4{\sim}70.7\;HU$) in the muscle and in the liver parenchyma of CT attenuation coefficient($60.4{\sim}62.2\;HU$) and noise ($7.6{\sim}63.8\;HU$) in the liver parenchyma. Image reconstructed with a convolution kernel led to an increase in noise, whereas the results for CT attenuation coefficient were comparable. Image scanned with a high convolution kernel(B80) led to an increase in noise, whereas the results for CT attenuation coefficient were comparable. Image medications of image sharpness and noise eliminate the need for reconstruction using different kernels in the future. Adjusting CT various kernels, which should be adjusted to take into account the kernels of the CT undergoing the examination, may control CT images increase the diagnostic accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.155-158
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• 2008

In this paper, we propose a novel blind watermarking Method using 2D CAT (Two dimensional cellular automata transform). In our scheme, firstly, we obtain the gateway values to generate a dual-state, dual-coefficients basis function. Secondly, the basis function transforms images into cellular automata space. Lastly, we use the cellular automata transform coefficients to embed random noise watermark in the cover images. The proposed scheme allows only one 2D CAT basis function per gateway value. Since there are $2^{96}$ possible gateway values, better security is guaranteed. Moreover, the new method not only verifies higher fidelity than the existing method but also stronger stability on JPEG lossy compression, filtering, sharpening and noise through tests for robustness.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.527-530
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• 2008

The watermarking method was suggested to protect the right of the copyright and the right of property, data loss is yes or not, copy prevention and pursuit about the brainchild(music, image, video and so on) in the early 1990. In this paper, we suggest the watermarking algorithm against the geometrical transformation of the medical images applied the Watershed algorithm. The robust watermarking methodology is being suggested using the several algorithm against the attacks such as compression, filtering, noise and geometrical transformation of the medical image.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.7
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• pp.487-494
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• 2013

Medical image watermarking has received extensive attention as wide security services in the healthcare information system. This paper proposes a blind medical image watermarking approach on the segmented gray-matter (GM) images by utilizing discrete wavelet transform (DWT) and discrete cosine transform (DCT) along with enhanced suppressed fuzzy C-means (EnSFCM) for the optimal selection of sub-blocks position to insert a watermark. Experimental results show that the proposed approach outperforms other methods in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and M-SVD. In addition, the proposed approach shows better robustness than other methods in normalized correlation (NC) values against several attacks, such as noise addition, filtering, JPEG compression, blurring, histogram equalization, and cropping.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.29 no.6 s.237
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• pp.842-851
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• 2005

In this paper, a new method for constrained optimization of noisy functions is proposed. In approximate optimization using response surface methods, if constraints have severe noise, the approximate feasible region defined by approximate constraints is apt to include some of the infeasible region defined by actual constraints. This can cause the approximate optimum to converge into the infeasible region. In the proposed method, the approximate optimization is performed with the approximate constraints shifted by their deviations, which are calculated using a diagonal quadratic response surface method. This can prevent the approximate optimum from converging into the infeasible region. To fit the objective and constraints into diagonal quadratic models, we select the center and 4 additional points along each axis of design variables as experimental points. The deviation of each function is calculated using the differences between the real and approximate function values at the experimental points. A sequential approximate optimization technique based on the trust region algorithm is adopted to manage approximate models. The proposed approach is validated by solving some design problems. The results of the problems show the effectiveness of the proposed method.