본 논문은 서로 다른 크기의 교류 전원을 인가하더라도 균일한 소비 전력과 광 효율을 나타낼 수 있는 이종 전원 지원 AC LED 구동 장치를 설계 하였다. 서로 다른 크기의 입력 전압과 편차를 설정하여, 두 입력전압에서 전기적 광 특성이 동일함을 확인 하였다. 또한 교류 전원의 피크전압에 따라 특정 LED 구간에서 발생하는 미 점등을 개선하여, 모든 상용 교류 입력 전압에서 전 구간 LED 점등을 구현하였다.
본 논문에서는 동적 전압 보상기를 위한 속응성을 향상시킨 입력 전압의 크기를 검출하는 기법을 제안한다. 동적 전압 보상기가 계통 전압에서 발생한 순시전압강하를 보상하기 위해서는 강하된 전압을 검출해야 한다. 외란에 강인하고 빠른 응답 특성을 가지는 재귀형 최소 자승법을 사용하여 입력 전압으로 부터 강하된 전압의 크기를 구하고 보상전압을 생성한다. 생성된 보상전압은 입력 전압에 더해져 안정된 부하전압을 공급한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증한다.
무선급전 시스템에서 대기 모드 시에도 전력을 소모하는 비중이 큰 수신부 통신 모듈을 OFF 시켜서 대기전력을 낮출 수 있다. 이때 대기모드 시 PFC 동작을 OFF 시키게 되면 추가로 대기전력을 더 낮출 수 있지만 PFC가 OFF된 상태에서는 AC 입력전압 크기에 따라 인버터 입력 전압 범위가 크게 변동하게 된다. 하지만 수신 통신 모듈 OFF시에는 무선통신을 통한 출력전압제어를 할 수 없기 때문에 안정적인 전력전달이 힘들다. 따라서 본 논문에서는 대기모드 시 출력전압을 일정 수준으로 제어하기 위해, 입력전압 크기에 따른 Feed-forward 구조를 통하여 동작 주파수를 가변 하는 무선전력전송 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 스위치의 운용 알고리즘에 따라 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 입/출력 버퍼의 셀 손실율을 측정하였다. 그 결과 셀 손실에 영향을 주는 요소로서, 셀 도착 간격 시간(k(a))과 SPEEDUP FACTOR(SF) en 가지 요소에 따라 셀손실을 평가할 수 있음을 알 수 있었다. 셀 도착 간격 시간 혹은 주기성은 비트가 셀로 모이는데 걸리는 시간을 의미하며 스위치 속도 SF는 임의의 한 슬롯내에서 한 입력단에서 출력단으로 서비스 가능한 셀의 수를 나타내고 있다. 시뮬레이션의 결과에서 보면 입력 버퍼에서는 주지성에 따라, 출력 버퍼에서는 SF의 크기에 따라 셀손실율이 커진다는 사실을 알 수 있었다. 따라서 보다 정확한 고속 스위칭 향상을 위해서는 입/출력 버퍼의 크기 결정이 중요하다. 본 논문의 시뮬레이션 결과에서는 입력 버퍼가 100x셀 일 때 출력 버퍼가 40x셀 정도의 크기가 적합하다는 것을 얻어내었다. 물론 입/출력 버퍼를 크게 한다면 셀 손실이 작아지지만, 하드웨어를 구성하는데 문제점이 발생될 것이기 때문이다. 그리고 본 논문 결과치중 셀 도착 분포 상황은 변동계수 모델링 성정에 따라 SF가 처리하는 서비스의 셀 도착 분포에 의 \ulcorner달라지지만, 변동계수가 전혀 없는 이상적인 경우(CV=1)를 제외한 경우의 SF값을 만족한다고 하겠다. 끝으로 입/출력 버퍼를 가진 스위치 구조는 단지 출력 버퍼를 갖는 스위치 보다 지연이 크지만, VLSI의 발달로 셀의 처리 속도가 증가하므로 더 많은 장점을 갖게 될 것이다.
본 논문은 2-D 영상의 운동 변화량(크기, 회전, 이동)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 입력 영상내의 직선 성분을 Hough 영역에서 한 점으로 대응시키는 Hough 변환 알고리듬을 사용하여 입력 영상에서 크기 변화가 있는 물체의 운동과 그 Hough space상의 특징점들의 변화를 나타내는 운동 변화량들에 대한 관계식을 유도한다. 유도한 관계식은 크기, 회전, 이동을 가지고 모든 입력 영상에 대해서 운동 변화량을 효율적으로 계산할 수 있다. 제안된 관계식을 항공기 영상에 적용하여 운동 변화량을 비교적 정확히 측정하였다. 또한 제안된 방식이 잡음이 섞인 영상에 대해서도 큰 오차 없이 추정 결과를 나타내고 있음을 보인다.
기후변화로 인한 환경문제가 심각하게 대두되고 있는 상황에 하천으로 유입되는 토사에 대한 저감공법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 토사 유출양을 산정하기 위해서는 여러 수문모형을 사용하고 있으며 이에 따른 입력자료에 대한 정확성을 요구하고 있는 실정이다. 하지만 입력 자료 중 DEM의 규격에 따른 특별한 규제가 없어 정량화된 규격을 사용하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 수문모형의 입력자료인 DEM의 셀 사이즈 크기 변화에 따른 토사유출 모의 결과의 변화를 확인하고자 한다. DEM의 셀 사이즈의 크기 변화에 따른 토사유출 모의를 위해 선정된 지역은 미국 위스콘신 주의 산악지형을 가지는 소유역 2곳과 평지지역을 가지는 소유역 2곳을 선정하여 연구를 진행했다. 토사유출량을 산정하기 위해 사용된 모형은 미국 농무성에서 개발되어 공급하고 있는 Arc SWAT을 사용하여 모의하였으며 사용된 DEM의 셀 사이즈는 10m, 30m, 50m, 100m의 규격으로 진행하였다. 모의된 결과를 대표적인 보정 및 검증 모형인 SWAT-CUP을 사용하여 보정 및 검증을 진행하였다. SWAT-CUP을 이용하여 추출해낸 Best parameter를 모든 조건에 동일하게 적용한 뒤 검정을 진행한 결과 DEM의 셀 사이즈 변화에 따른 토사 유출량에 많은 차이가 나타났으며 셀 사이즈크기가 작아질수록 좀 더 많은 양의 토사 유출량을 산정하는 것으로 확인하였다. 본 연구를 통해 DEM 셀 사이즈의 정량화의 필요성을 확인하였으며, 앞으로 진행될 토사 유출 관리를 위한 연구에 많은 도움을 줄 것이라 판단된다.
본 논문에서는 최근 연구되고 있는 신경망 이미지 부호화(NNIC: Neural Network based Image Coding)를 위한 적응적 크기 조정을 이용한 블록 기반 신경망 이미지 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 이미지를 여러 개의 2N×2N 블록으로 분할한 후 분할된 각 블록에 대해 두 가지 크기 조정 모드 중 하나로 부호화를 수행한다. 첫번째 모드는 2N×2N 블록을 구성하는 4 개의 N×N 블록을 각각 NNIC 인코더의 입력으로 사용하는 모드 1(크기 미조정 모드)이며, 두번째 모드는 2N×2N 블록을 하나의 N×N 블록으로 다운 스케일링하여 NNIC 입력으로 사용하는 모드 2(크기 조정 모드)이다. 모드 결정은 비트율-왜곡 비용(Rate-distortion Cost)이 더 적도록 이루어진다. 블록 기반 부호화와 제안 알고리즘을 비교하면, BDBR 은 약 -1.75%, BDSNR 은 약 0.073dB 으로 제안 알고리즘에서 성능 향상이 나타났고, 픽처 부호화와 제안 알고리즘을을 비교하면 BDBR 은 약 0.57%, BDSNR 은 -0.029dB 로 픽처 부호화와 거의 유사한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.
음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
본 논문에서는 상태와 입력에 시간지연과 구조화된 불확실성이 있는 시스템을 위한 강인 H/sub .inf./ 제어기를 제안한다. 제안된 제안기는 시간지연의 크기에 관계없이 항상 불확실한 시스템을 안정화시키고, 또한 제한된 크기의 어떤 구조화된 불확실성에 대해서도 항상 폐루프 전달함수의 H/sub .inf./ 노옴의 크기를 주어진 레벨 이하로 줄인다. 제어기는 볼록 최적화 알고리즘을 이용한 LMI 문제를 풀어서 구한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.153-156
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2001
본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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