• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.623-625
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• 2012

가우시안 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원은 영상처리분야에서 가장 중요한 과제이다. 가우시안 잡음을 제거하기 위해, 가우시안 필터, 평균 필터, 가중치 필터 등 다양한 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해, 마스크내의 각 화소들의 공간 거리와 추정된 잡음분산 등을 고려한 적응 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고, 판단기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권5호
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• pp.120-127
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• 2009

An electric furnace, inside which desired temperatures are kept constant by generating heat, is known to be a difficult system to control and model exactly because system parameters and response delay time vary as the temperature and position are changed. In this study the heating system of ceramic drying furnaces with time-varying parameters is mathematically modeled as a second order system and control parameters are estimated by using a RIV (Recursive Instrumental-Variable) method. A modified bang-bang control with magnitude tuning is proposed in the time optimal temperature control of ceramic drying electric furnaces and its performance is experimentally verified. It is proven that temperature tracking of adaptive time optimal control using a second order model is more stable than the GPCEW (Generalized Predictive Control with Exponential Weight) and rapidly settles down by pre-estimation of the system parameters.

• 전기학회논문지P
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• 제56권2호
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• pp.74-82
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• 2007

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes efficiency optimization control of IPMSM drive using adaptive fuzzy learning control fuzzy neural network (AFLC-FNN) controller. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper proposes the optimal control method of the armature current. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AFLC-FNN controller. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using AFLC-FNN 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 proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled AFLC-FNN controller, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7A호
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• pp.520-528
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• 2003

본 논문에서는 다자간 화상회의 시스템에서 합성 입체 음향을 재현하는 방법과 음향반향제거 방법을 제안한다. 합성 입체 음향은 HRTF(head related transfer function)을 이용하여 구현하고 반향제거를 위하여 주변잡음에 대하여 강건한 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMAP(set-membership affine projection)을 변형한 것으로 적응필터의 계수를 갱신할 때 입력신호와 추정오차신호의 상호상관을 입력신호의 자기상관 행렬과 투영 차수를 곱한 추정오차신호 전력의 합으로 정규화한다. 제안하는 적응알고리즘은 SMAP 알고리즘과 비교하여 투영차수와 주변잡음에 대하여 강건한 특성을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 합성 입체음향 반향제거기의 성능이 효과적으로 반향을 제거할 수 있음을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.53-62
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• 2013

클라우드 로봇에서, 효율적인 정보공유 모델은 연구과제이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 로봇들이 서로 연동하고 지식을 공유하기 위한 지식공유 모델을 제시한다. 효율적인 메시지 전송을 위해 멀티 에이전트 기반 적응형 그룹 통신을 제시하며, 연결(link) 노드는 주요 링크를 결정하기 위한 비중함수를 사용한다. 성능평가 결과, 제시한 알고리즘이 최소 메세지 오버헤드를 나타내었으며, 전통적인 그룹통신 방법에 비해 주요 링크를 사용함으로 인해 질의에 대한 응답이 빠름을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.427-432
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• 2010

셀룰러 시스템에서의 음영 지역 해소 및 전송 용량 증대를 위해 중계기의 중요성은 계속적으로 증가하고 있다. 그러나 RF 중계기는 중계된 전송 신호의 일부가 궤환되어 다시 수신 안테나에 수신되는 궤환 간섭 신호가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RF 중계기의 성능 개선을 위해 상관도를 적용한 Sign-Sign LMS(Least Mean Square)를 제안하였다. 기존 알고리즘의 제곱된 에러를 최소화하기 위해 가중치 벡터는 입력 신호와 오차 신호의 부호에 취하고, 이를 활용하여 갱신된다. 제안된 간섭 제거기는 기존 방식과 비교하여 MSE(Mean Square Error) 측면에서 최대 10 dB의 성능 이득을 가진다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권11호
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• pp.990-998
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• 2007

불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.808-811
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• 2009

Robovie-R2 [1], developed by ATR, is a 110cm high, 60kg weight, two wheel drive, human like robot. It has two arms with dynamic fingers. It also has a position sensitive detector sensor and two cameras as eyes on his head for recognizing his surrounding environment. Recent years, we have carried out a project to integrate new functions into Robovie-R2 so as to make it possible to be used in a dining room in healthcare center for helping serving meal for elderly. As a new function, we have developed software system for adaptive movement control of Robovie-R2 that is primary important since a robot that cannot autonomously control its movement would be a dangerous object to the people in dining room. We used the cameras on Robovie-R2's head to catch environment images, applied our original algorithm for recognizing obstacles such as furniture or people, so as to control Roboie-R2's movement. In this paper, we will focus our algorithm and its results.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권3C호
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• pp.408-418
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• 2004

본 논문에서는 동영상 부호화의 이동 보상 과정에서 다중의 참조 영상들을 적응적으로 이용하는 새로운 스케일러블(scalable) 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력 신호의 특성을 고려하여. 확장계층 및 기저계층에서 다중의 이동 참조 영상들에 대한 최적 가중 값을 적응적으로 구한다. 이러한 기법을 이용하여. 확장계층의 부호화 효율 및 오류에 대한 강인성을 향상시킨다. 또한 복호기에서 전송 오류가 검출된 경우. 적응적으로 참조 영상을 선택함으로써 에러 파급(drift) 현상을 현저히 감소시킨다 실험 결과들로부터, 제안하는 적응적인 스케일러블 부호화 기법은 다양한 채널 에러(channel error) 환경에서, 기존의 스케일러블 H.263+부호화 기법에 비하여 PSNR 성능이 약 1.0㏈ 이상 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제25권5호
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• pp.829-835
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• 2012

When the input features are generated by factors in a classification problem, it is more meaningful to identify important factors, rather than individual features. The $F_{\infty}$-norm support vector machine(SVM) has been developed to perform automatic factor selection in classification. However, the $F_{\infty}$-norm SVM may suffer from estimation inefficiency and model selection inconsistency because it applies the same amount of shrinkage to each factor without assessing its relative importance. To overcome such a limitation, we propose the adaptive $F_{\infty}$-norm ($AF_{\infty}$-norm) SVM, which penalizes the empirical hinge loss by the sum of the adaptively weighted factor-wise $L_{\infty}$-norm penalty. The $AF_{\infty}$-norm SVM computes the weights by the 2-norm SVM estimator and can be formulated as a linear programming(LP) problem which is similar to the one of the $F_{\infty}$-norm SVM. The simulation studies show that the proposed $AF_{\infty}$-norm SVM improves upon the $F_{\infty}$-norm SVM in terms of classification accuracy and factor selection performance.