• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.253-257
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• 2013

본 논문은 지연된 출력과 미지의 외란을 갖는 비선형 시스템에 대한 강인 관측기 설계방법을 제안한다. 지연된 출력의 존재에도 불구하고 관측기의 추정오차에 대한 외란의 효과를 원하는 수준까지 줄일 수 있음을 보인다. 강인 관측기의 존재조건은 시간 지연 값에 의존적인 선형행렬 부등식을 이용하여 제시한다. 마지막으로 제안한 결과의 유효성을 증명하기 위하여 수치 예제를 제공한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1335-1336
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• 2015

스테레오 X-선 검색장치에서 취득된 2장의 영상을 통하여 얻어질 수 있는 3차원 정보의 한계를 극복하기 위하여 취득된 영상에 대하여 간단한 전처리 및 시점을 변환하여 실시간으로 3D 출력하여 관측자로 하여금 상당한 입체감을 느낄 수 있게 할 수 있는 기법을 제시하였으며, 본 연구의 결과는 실시간 스테레오 X-선 검색장치의 효율을 높이는데, 주요하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 기존 좌, 우 프레임 병합 출력을 연속 프레임 120Hz 출력으로 개선하고, 입체감 인지 시간을 줄이기 위하여 초기 영상을 제공하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.309-310
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• 2010

일반적으로 유도전동기를 구동시키기 위한 범용 인버터는 입력 전원에 정전이 발생하였을 경우 부하에 따라 수msec에서 수백msec 안에 저전압 트립이 발생하여 PWM 출력이 차단된다. 부하의 관성이 큰 경우 전원이 복구 되었을 때, 기존의 속도로 제어되기 위해서는 부하가 완전히 멈춘 후 인버터를 구동시키고, 다시 큰 관성의 부하를 가속하는데 긴 시간이 필요하다. 본 논문은 유도전동기를 V/f 제어방법으로 운전할 경우 정전이 발생했을 때 인버터의 출력을 차단하지 않고 연속적인 제어를 행하는 Ride-Through 방법으로서 부하의 관성 에너지를 인버터 직류단에 회생시키도록 출력 주파수를 제어하는 방법을 제안하고 실험을 통해 이를 검증하였다.

• 한국광학회지
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• 제8권1호
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• pp.52-57
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• 1997

양자요동과 일정한 세기 및 진동수폭을 갖는 펌프요동이 포함된 비대칭 고리형 공진기 레이저에서 출력과 세기상관의 변화를 Langevin 방정식의 수치해를 통하여 살펴보았다. 두 모드의 여기의 차이로 표현되는 비대칭 매개변수가 양의 값으로 변화할 때 이에 대응되는 한 모드의 자기세기상관은 감소하고, 발진 지속시간이 길어짐으로 인하여 세기의 평균값이 증가함을 알 수 있었다. 그리고 레이저의 출력이 사인꼴로 변하는 주입신호에 따라 공진하는 것을 관측하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1035-1042
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• 2017

본 논문에서는 복잡한 전관방송 장비와 케이블을 용이하게 운용하고, 확장 및 증설할 수 있도록 전력선 통신을 이용한 전관방송 시스템을 개발하였다. 전력선 통신 기반 전관방송 시스템은 디지털 스트리밍 변조 방식을 적용한 제어 보드와 스피커 보드로 구현되었으며, 오디오 최대 출력, 오디오 채널 응답 시간, 오디오 출력 SNR, 그리고 오디오 출력 THD+N에 대한 성능 측정을 실시하여 만족스러운 결과를 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.149-152
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• 2003

플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오 방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 정규화 된 오차와 오차 변화량를 사용하여 플랜트 응답에 따라 입력과 출력의 적절한 스케일 계수를 조정하는 퍼지제어기를 제안한다. 정규화 된 오차를 출력 소속함수의 중심과 폭에 곱해 출력 범위를 재조정하고, 플랜트 응답에 의해 입력의 스케일 계수를 결정한다. 이를 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험을 수행하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.169-185
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량 번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.971-974
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• 2003

본 논문은 DC Motor의 속도 제어를 위해서는 속도를 결정해주는 PWM 출력과 Motor의 속도를 측정할 수 있는 고속카운터가 필요하며 설정한 값과 실제 출력되는 값을 동일하게 만들어주는 제어부분을 구현하여야 하며 시스템을 구성하기 위한 주변 I/O도 구성되어야 한다. 기존 마이크로프로세서로 구현을 하게 되면 PWM 출력과 제어 알고리즘에 대한 연산 및 주변 I/O에 대한 구현이 용이하겠지만 DC Motor의 Encoder에서 나오는 신호를 카운터하기에는 부족한 측면이 많으며 마이크로프로세서의 연산처리 과정에 따라 제어 알고리즘 연산에 소비되는 시간도 FPGA로 구현한 시스템보단 상대적으로 여유가 없다. 본 논문에서는 FPGA만을 이용하여 PWM, HSC, PID, 주변 I/O등을 하나의 Chip에 System On Chip화함으로 실제 시스템에 적용할 때 제어시스템의 소형화와 제어대상을 고속의 정확성있는 제어시스템을 연구 하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2000년도 하계학술발표회
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• pp.246-247
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• 2000

Yb$^{3+}$ 이온은 InGaAs LD 및 Ti:sapphire 레이저로 펌핑할 수 있는 940 nm에서의 흡수대를 가지고 있고, 1.03 $mu extrm{m}$의 형광방출 특성을 가지고 있으며, 지금까지 알려진 1 $\mu\textrm{m}$ 파장대의 레이저 활성이온 중에서 가장 적게 열을 발생하는 특성을 가지고 있음이 알려져 최근에는 Yb$^{3+}$ 이온을 첨가한 여러 가지 레이저 매질이 연구되고 있다.[1] 그 중에서도 Yb$^{3+}$ ion doped yttrium aluminum garnet (Yb:YAG) 단결정은 충분하게 넓은 흡수선폭, 좋은 열광학적 특성, 고출력 작동을 하게 하는 stokes shift, 그리고 LD에 의한 펌핑을 가능하게 하는 940 nm 영역에서의 흡수 및 긴 여기시간을 가진 이상적인 매질로 알려져 있다.[2] 이러한 특성으로 인해 Yb:YAG 단결정은 femtosecond 레이저 등 각종 레이저 시스템의 소형화[3]를 가져왔으며, 레이저 결정의 양산 가능성 및 레이저 기기의 소형화에 따르는 시스템의 가격 감소가 가능하므로 Yb:YAG microchip 레이저는 향후 고출력 레이저 기기 산업의 중추가 될 것으로 기대된다. (중략)

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.