• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.151-154
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• 1998

기존의 바이폴라 논리회로에서 신호변환시 베이스 영역의 소수 캐리어를 빨리 제거하기 위해서, 베이스 부분의 매몰층을 줄여서 npn트랜지스터의 베이스와 에피층과 기판사이에 병합 pnp 트랜지스터를 생성한 트랜지스터와 게이트 당 전달 지연 시간을 측정하기 위한 링-발진기를 설계, 제작하였다. 게이트의 구조는 수직 npn 트랜지스터와 기판과 병합 pnp 트랜지스터이다. 결과로서 npn 트랜지스터의 에미터의 면적이 기존의 접합넓이에 비해서 상당히 적기 때문에 에미터에서 진성베이스로 유입되는 캐리어와 가장자리 부분으로 유입되는 캐리어가 상대적으로 많기 때문에 이 많은 양은 결국 베이스의 전류가 많이 헝성되며, 또 콜렉터의 매몰층이 거의 반으로 줄었기 때문에 콜렉터 전류가 적게 형성되어 이득이 낮아진다. 병합 pnp 트랜지스터는 베이스폭이 크고 농도 분포에서 에미터의 농도와 베이스의 농도 차이가 적기 때문에 전류 이득이 낮아졌다. 게이트를 연결하여 링-발진기를 제작하여 측정한 AC특성의 출력은 정현파로 논리전압의 진폭은 200mV, 최소 전달 지연시간은 211nS이며, 게이트당 최소 전달지연 시간은 7.26nS의 개선된 속도 특성을 얻었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07e
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• pp.115-121
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• 2000

본 논문에서는 진화연산 중에서 해의 다양성과 수렴속도면에서 좋은 성능을 나타내는 실수형 유전알고리즘과 신경회로망을 이용한 적응 퍼지제어기를 설계하였다. 실수형 유전알고리즘을 이용하여 퍼지제어기의 입 출력 이득과 실시간으로 퍼지제어기의 입 출력이득을 적응적으로 변경하는 신경회로망의 가중치를 튜닝하였다. 제안한 방법의 유용성을 평가하기 위해 시지연을 갖는 제어시스템[14]에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 적응 퍼지제어기가 기존의 퍼지제어기보다 오버슈트, 정정시간, 상승시간면에서 더 우수한 제어성능을 나타내었다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.3 no.6
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• pp.569-575
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• 1997

모델 불확실성이 있고 n축 자유도(degree of freedom)를 갖고 있는 로봇 동작부(manipulator)에 대해서 위치 정보만을 이용하여 가변 구조 제어기(variable structure controller)를 설계하였다. 모델의 불확실성이 존재하는 경우에도 제어기에 사용되는 속도를 잘예측하기 위해 고이득 관찰기를 사용 하였으며 고이득 관찰기를 사용할때 발생할 수 있는 상태변수의 피킹현상(peak phenomenon)를 적게 하게 하기위하여 제어기의 값을 제한 (globally bounded)하여 제어기를 설계하였다. 부하(payload)의 범위만 알고 있는 2축 자유도를 갖는 로봇 동작부에 대해서 제안된 제어 방법에 따라 제어기를 설계하여 그 성능를 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.40-43
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• 2016

본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.1122-1127
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• 2001

This paper proposed a speed adaptive control system with load torque observer and feed-forward compensation using neural network for air compressor system driven an induction motor. The motor receive impact load change under the influence of piston movement of up and down, and so it difficult to obtain good speed control characteristics. With real-time adjusting control gain estimated in neural network, control characteristics of motor is improved. The validity of the proposed system is confirmed through the theoretical analysis and computer simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07b
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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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.9 no.6
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• pp.5-13
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• 1990

본 논문에서는 16Kbps 및 32 Kbps 전송속도에서 ADM의 음질을 개선하기 위하여 두 가지 방 식을 적용한다. 첫째로, 고차 예측기 또는 적응 예측기를 ADM에 활용한다. ADM의 경우에 2차 또는 3 차 예측기를 사용하면 16Kbps 전송속도에서는 별로 개선이 없지만 32Kbps 전송속도에서는 SQNR\sub SEG\척도로 약 3-4dB의 상당한 이득이 얻어진다. 또한 ADM에 적응 예측기를 활용하면 최대 성능은 SZNR\sub SEG\ dir 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘 째로, 지연 결정 방식을 ADM에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 약 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘째로 지연 결정 방 식을 ADM 에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 1차 예측기를 갖 고 있는 ADMDP 적용했을 때 보다 16또는 32Kbps일 때 SQNR\sub SEG\척도로 재래의 ADM 보다 약 5dB 정도의 성능 개선이 얻어진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.397-400
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• 2001

This paper proposed a speed adaptive control system with load torque observer and feed-forward compensation using neural network for air compressor system driven an induction motor. The motor receive impact load change under the influence of piston movement of up and down, and so it difficult to obtain good speed control characteristics. With real-time adjusting control gain estimated in neural network, control characteristics of motor is improved. The validity of the proposed system is confirmed through the theoretical analysis and computer simulation.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.6 no.5
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• pp.446-452
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• 2001

In this paper, a novel design method of variable motor inertia in Induction motor drive system is proposed. The inertia of a load and a motor are estimated by using RLS (Recursive Least Square) algorithm. The speed controller is designed by Kharitonov theory of motor. The effectiveness of the proposed scheme is verified with simulation and experiment results.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.2
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• pp.131-136
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• 2006

This paper described a robust control of an induction motor using a disturbance cancellation observer of a feedforward control with Matlab simulink. The speed response of conventional PI controller characteristics is affected by variation of load torque disturbance. In this system, the speed control characteristics using a feedforward control toughen about a load torque disturbance.