• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2006.06a
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• pp.265-268
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• 2006

인버터의 개발에 앞서 살펴야 할 것 중 하나로 부하의 종류이다 여기에서는 유체부하를 가지는 경우이다 경제적인 측면과 성능을 고려하여 마이크로컨트롤러(PIC18F4431)를 결정하였다. 또한 여기에서는 전반적인 인버터의 제어를 다루기보다는 유체부하에서 발생하기 쉬운 과부하상태시의 간단한 제어방안을 다루었다 유도기제어에 있어서 유체부하를 가지는 경우 갑작스러운 유체부하의 증가가 발생할 수 있다. 유도기에서 이와 같은 과부하가 발생할 경우 전압과 전류의 위상차는 줄어들게 되고 전류는 증가하게 되며 유도기의 실제 속도와 인버터의 지령치는 벌어지게 된다. 지속적으로 위상차를 감시하여 과부하 상태를 판별할 수 있으며 과부하 상태 시 속도를 변화시켜 실제 속도를 정상상태와 비슷하게 유지시켜준다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.431-432
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• 2008

In order to develop and inspect the electronic controller of propulsion system, It must emulate the electronic signal similar to actual signal. The applied signals on propulsion system are engine speed, turbine speed, various kinds of temperatue signal, pressure signal, LVDT/RVDT position signal and so forth. Contents are the development of emulator that simulate the electronic signals similar to actual signals.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 1993.04a
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• pp.19-19
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• 1993

위성의 실제 궤도를 실시간하에서 추정(real-time estimation)하기 위해 지구 비대칭 중력장, 지구 대기의 저항력,그리고, 태양과 달의 위성체에 대한 섭동의 영향을 받는 지구 근방의 위성을 동력학적 모델로 선택하였다. 위성 관측소에서 얻게될 가상의 위성 궤도 자료들은 실제 관측에서 나타날 수 있는 관측 잡음(measurement noise)뿐 아니라 추적소 고도 등의 불확실한 요소들을 포함한다. 또한 수치 모델에서 고려치 못한 섭적 난수에 의해 만들었다. 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)의 특성을 알아 보기 위해 일차원에서의 자유낙하체에 대한 거리와 속도 추정의 모의 실험을 비교하였고, 뱃치추정 알고리즘, 순차 추정 알고리즘의 모의 실험이 거리변화율의 자료를 이용하여 확장 칼만 필터와 비교하였다. 그 결과, 확장 칼만 필터 알고리즘은 빠른 수렴 속도를 갖는 특성을 가지며, 실시간하에서 완전하지 못한 수치 모델로 실제 궤도를 결정하고 궤도 요소를 추정하는데 효과적임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.563-565
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• 2000

CAD나 Cartography 등 여러분야에서 많이 사용되고 있는 거대한 다차원 공간 데이터를 효율적으로 구축하고 관리하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존에 공간데이터를 구축하던 대표적인 R-Tree 계열의 방법을 탈피하여 새로운 데이터 구조와 공간상의 데이터간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있는 QSF-Tree를 바탕으로 하여 QSF-Tree의 disk utilization을 높일 수 있는 방법을 제안하고 새로운 split 방법을 이용하여 실 공간에서 가까이에 있는 object들을 되도록 하나로 묶어 search 속도를 향상시키고 disk access 숫자를 줄이는 방법을 제안한다. 또한 조건을 만족하는 MBR들을 찾은 후 이에 해당하는 데이터들의 실제값을 비교하는데 많은 시간이 소요된다는 사실에 의거하여 MBR들간의 topological relation을 바탕으로 실제 object의 값을 비교하지 않아도 실제 데이터간의 topological relation을 알 수 있눈 MBR들의 위치관계를 이용하여 질의 처리속도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.308-309
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• 2021

과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.409-418
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• 2009

This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, a pixel-to-meter conversion factor is introduced which is calculated from camera parameters. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.08m/s. The proposed method also showed promising results for the real video.

• Journal of the KSME
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• v.23 no.6
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• pp.434-439
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• 1983

본 해설에서는 열.유체실험의 기본을 이루는 온도, 압력 및 속도등을 측정하고자 할 때 필요한 측정기기, 측정방법의 여러종류와 각 측정법간의 차이 및 장단점등을 설명하였다. 열.유체 분야에서 연구 및 교육에 종사하는 회원들이 기존 도입시설을 사용하거나 혹은 부속기기를 보충하고 새로운 장비를 선정, 도입코저 할 때 조금이나마 도움이 되었으면 하는 생각에서 어느 특정 기기보다는 온도, 압력 및 속도등 기본 측정에 대하여 총괄적으로 실제적인 면을 생각하며 설명하고자 노력하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.11 no.3
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• pp.224-232
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• 2006

The paper proposes the artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with adaptive fuzzy logic controller(AFLC). Also, this paper proposes the speed control of induction motor using AFC and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled AFLC and him controller. And this paper is proposed the results to verify the effectiveness of the AFLC and ANN controller.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.1
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• pp.57-64
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• 2006

This paper is proposed for a artificial neural network(ANN) sensorless control based on the vector controlled induction motor drive, or proposes a adaptive fuzzy teaming control(AFLC). The fuzzy logic principle is first utilized for the control rotor speed. AFLC scheme is then proposed in which the adaptation mechanism is executed using fuzzy logic. Also, this paper is proposed for a method of the estimation of speed of induction motor using ANN Controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable coincide with the desired one. The back propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the new method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.9C
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• pp.907-912
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• 2005

An efficient method for calculation of observation probability in CDHMM(Continous Density Hidden Markov Model) is proposed in this paper. the proposed algorithm, called FCOP(Fast Computation of Observation Probability), approximate obsewation probabilities in CDHMM by eliminating insignificant PDFs(Probability Density Functions) and reduces the computational load. When applied to a speech recognition system, the proposed FCOP algorithm can reduce the instruction cycles by $20\%-30\%$ and can also increase the recognition speed about $30\%$ while minimizing the loss in its recognition rate. When implemented on a practical cellular phone, the FCOP algorithm can increase its recognition speed about $30\%$ while suffering $0.2\%$ loss in recognition rate.