• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_1호
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• pp.659-667
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• 2021

This paper develops the theory for a novel fault-tolerant, permanent magnet biased, 4-active-pole, double plane, homopolar magnetic bearing. The Lagrange Multiplier optimization with equality constraints is utilized to calculate the optimal distribution matrices for the failed bearing. If any of the 4 coils fail, the remaining three coil currents change via a novel distribution matrix such that the same opposing pole, C-core type, control fluxes as those of the un-failed bearing are produced. Magnetic flux coupling in the magnetic bearing core and the optimal current distribution helps to produce the same c-core fluxes as those of unfailed bearing even if one coil suddenly fails. Thus the magnetic forces and the load capacity of the bearing remain invariant throughout the failure event. It is shown that the control fluxes to each active pole planes are successfully isolated. A numerical example is provided to illustrate the new theory.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.541-548
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• 2007

모의 담금질 방법은 널리 사용되는 최적화 알고리즘들 중의 하나로서, 그 해의 수렴성이 수학적으로 증명되어 있는 장점이 있다. 하지만 원래의 모의 담금질 방법은 수렴 속도가 매우 느리기 때문에 복잡한 문제에 적용하기 힘들고, 이를 해결하기 위해서 빠른 모의 담금질 방법과 같은 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는, greedy 선택방법을 적용한 모의 담금질 방법을 제안하고, 이 알고리즘이 연속적인 공간에서의 최적화 문제에 대해서 전역 최적점을 찾아낸다는 것을 확률적으로 증명한다. greedy 선택방법은 무조건 좋은 해를 선택하기 때문에, 확률적으로 좋지 않은 해를 선택할 가능성이 있는 Metropolis 선택방법에 비해 빠른 수렴속도를 얻을 수 있다. 컴퓨터 모의 실험 결과, greedy 선택방법을 사용한 모의 담금질 방법이 기존의 빠른 모의 담금질 방법과 비슷한 성능을 보이는 해를 더 빠른 속도로 찾을 수 있음을 보인다. 또한, greedy 선택방법에서는 선택 가능한 상태들의 비용함수 값의 우열관계만을 이용하여 선택하기 때문에 비용 함수의 크기 조정에 무관하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국음향학회지
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• 제34권5호
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• pp.394-402
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• 2015

음향 통신용 등화기 기술 중에서, 훈련 신호를 사용하지 않는 블라인드 채널 등화기의 일종인 Constant Modulus Algorithm(CMA)방식 등화기의 수렴 속도는 일반적인 훈련 신호를 사용하는 비블라인드 방법에 비해서 느린 경향이 있다. 이런 느린 수렴 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 직교 정사영 망각인자를 도입한 직교 정사영 CMA와 대수적인 방법으로 스텝 사이즈를 계산하는 대수학적 스텝 사이즈 CMA 등이 제안되어 있다. 이들 두 방법 모두 수렴 속도를 향상시키지만 경우에 따라서 성능이 기대에 못 미치는 결과가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 직교 정사영 CMA와 대수학적 스텝 사이즈 CMA를 각각 요약 설명 하고, 이 각각을 스위칭을 이용하여 결합하는 방법을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 여러 시불변 채널과 시변 채널에 대해서 그 수렴 성능이 개선됨을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.102-107
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• 2006

본 논문에서는 가야금의 안족과 몸통의 임펄스 응답을 이용하여 가야금의 사운드를 합성하였다. 디지털 도파관을 이용한 물리적 모델링에서 가야금의 소리를 제어하는 부분은 현과 몸통, 안족의 세 가지 시스템으로 구성되며, 이 시스템은 직렬 선형적으로 결합된다. 가야금 현의 모델은 지연라인만으로 구현되었고, 몸통과 안족은 각각의 임펄스 응답으로부터 추정하였다. 몸통의 임펄스 응답으로부터 3 개의 공명 주파수를 찾아 이를 공명기로 구현하여 몸통으로 대체하고, 안족은 기본 주파수 대역에 대하여 고역통과필터 특성을 갖는 시스템으로 구현하였다. 합성된 가야금 사운드의 오차(RMSE)는 주로 0.01-0.03 의 아주 작은 값의 분포를 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제15권3호
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• pp.216-221
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• 2011

A diffraction grating is a highly symmetric optical element with a physical structure that is invariant under translational spatial movements. The translational symmetry is reflected in the fields that are diffracted from the grating. Here, we introduce a plane-parallel mirror pair onto the grating, which translates the fields through double reflections, and we describe a method of exploiting the symmetry to enhance the spectral resolution of a diffraction grating beyond the limit that is set by the number of grooves. The mirror pair creates another virtual grating beside the original one, effectively doubling the number of grooves. Addition of more mirror pairs can further increase the effective number of grooves despite the increased complexity and difficulty of experimental implementation. We experimentally demonstrate the spectral linewidth reduction by a factor of four in a neon fluorescence spectrum. Even though the geometrical restriction on the mirror deployment limits our method to a certain range of the whole spectrum, as a practical application example, a bulky spectrometer that is nearly empty inside can be made compact without sacrificing the resolution.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-150
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• 2010

무마커 증강현실 시스템은 실내나 옥외 환경에서 자연 물체를 인식하고 매칭하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비주얼 서술자와 코드북을 사용하여 특징을 추출하고 자연 물체를 인식하는 기법을 제안한다. 증강현실 응용은 동작 속도와 실시간 성능에 민감하기 때문에, 본 연구에서는 멀티 클래스의 자연 물체 인식에 초점을 두었으며 분류와 특징 추출 시간을 줄이는 것을 포함한다. 훈련과 테스트 과정에서 자연 물체로부터 특징을 추출하기 위해 SIFT와 SURF을 각각 사용하고 그들의 성능을 비교한다. 또한, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 다차원의 특징 벡터들로부터 비주얼 코드북을 생성하고 나이브 베이즈 분류기를 이용해 물체를 인식한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.1-6
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• 2003

탱크나 경유자동차 등과 같이 지상에서 이동하는 차량들의 엔진소음은 광대역 특성을 갖고 또한 지형의 다양성 및 표적의 이동으로 인한 다양한 반사 등으로 변화가 심하기 때문에 탐지나 추적이 쉽지 않다 또한 전장 등과 같이 복잡한 환경에서는 배열안테나의 위치 선정 등의 어려움으로 앨리아싱이 일어날 수도 있다. 본 논문에서는 수동 배열 안테나의 성긴 배치로 인한 심각한 공간 앨리아싱 조건하에서 광대역 신호를 방사하는 이동체의 탐지 및 추적 문제에 대해서 연구하였다. 여기서 서브밴드 MUSIC 알고리즘에 근거한 고해상도의 방위각 추정 알고리즘을 개발하였다. 이 것은 공간 앨리아싱으로 인하여 표적의 방위각 추정 값이 변할 때에도 실제의 방위각을 추정할 수 있는 알고리즘이다 결과적으로 이 알고리즘이 성긴 안테나 배치로 인한 공간 앨리아싱 영향을 극복하고 위치 추정을 개선함을 보인다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_1호
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• pp.693-698
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• 2021

As technology advances, there is increasing need for research in different fields where this technology is applied. On of the most researched topic in computer vision is Human activity recognition (HAR), which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. We therefore present in this paper a human activity recognition system based on scale and rotation while employing the Kinect depth sensors to obtain the human skeleton joints. In contrast to previous approaches that use joint angles, in this paper we propose that each limb has an angle with the X, Y, Z axes which we employ as feature vectors. The use of the joint angles makes our system scale invariant. We further calculate the body relative direction in the egocentric coordinates in order to provide the rotation invariance. For the system parameters, we employ 8 limbs with their corresponding angles each having the X, Y, Z axes from the coordinate system as feature vectors. The extracted features are finally trained and tested with the Long short term memory (LSTM) Network which gives us an average accuracy of 98.3%.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.229-232
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• 2005

In this paper, an image-based "approach-align -grasp" visual servo control design is proposed for the problem of object grasping, which is based on the binocular stand-alone system. The basic idea consists of considering a vision system as a specific sensor dedicated a task and included in a control servo loop, and we perform automatic grasping follows the classical approach of splitting the task into preparation and execution stages. During the execution stage, once the image-based control modeling is established, the control task can be performed automatically. The proposed visual servoing control scheme ensures the convergence of the image-features to desired trajectories by using the Jacobian matrix, which is proved by the Lyapunov stability theory. And we also stress the importance of projective invariant object/gripper alignment. The alignment between two solids in 3-D projective space can be represented with view-invariant, more precisely; it can be easily mapped into an image set-point without any knowledge about the camera parameters. The main feature of this method is that the accuracy associated with the task to be performed is not affected by discrepancies between the Euclidean setups at preparation and at task execution stages. Then according to the projective alignment, the set point can be computed. The robot gripper will move to the desired position with the image-based control law. In this paper we adopt a constant Jacobian online. Such method describe herein integrate vision system, robotics and automatic control to achieve its goal, it overcomes disadvantages of discrepancies between the different Euclidean setups and proposes control law in binocular-stand vision case. The experimental simulation shows that such image-based approach is effective in performing the precise alignment between the robot end-effector and the object.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.355-362
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• 2010

얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.