본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.
다중 반송파 전송시스템에서 수신신호의 지연 확산에 따른 인접 심볼간섭 (ISI)과 인접 채널간섭 (ICI)을 제거하기 위하여 전송프레임에 삽입한 Cyclic Prefix (CP)는 시스템의 전송 효율을 저하한다. 시간영역 등화기는 채널 임펄스 응답 시간을 줄임으로써, 채널의 상태에 상관없이 CP 길이를 최소로 유지하여 시스템의 전송 효율을 개선한다. 본 논문에서는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 방식 시간영역 등화기에 Newton 방법을 적용함으로써, 최적의 등화기 탭 계수를 추정하는 연산 시간을 단축할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석하였다.
Surface Image Velocimetry(SIV) is an instrument to measure water surface velocity by using image processing techniques. Since SIV is a non-contact type measurement method, it is very effective and useful to measure water surface velocity for steep mountainous streams, such as streams in Jeju island. In the present study, a surface imaging velocimetry system was used to calculate the flow rate for flood event due to a typhoon. At the same time, two types of electromagnetic surface velocimetries (electromagnetic surface current meter and Kalesto) were used to observe flow velocities and compare the accuracies of each instrument. The comparison showed that for velocity distributions root mean square error(RMSE) was 0.33 and R-squared was 0.72. For discharge measurements, root mean square error(RMSE) reached 6.04 and R-squared did 0.92. It means that surface image velocimetry could be used as an alternative method for electromagnetic surface velocimetries in measuring flood discharge.
본 논문에서는 비트 플레인 영생(bit-plane image)에서의 정합을 이용하여 디지털 영상 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄이면서도 기존 방식들보다 우수한 웅직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 더욱이 제안된 기법은 조도 변화를 고려하여 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용함으로써 견고한 성능을 갖도록 하였다. Brute-force 방식을 기준으로 RMSE(root mean square error)를 이용하여 제안하는 방식과 기존의 방식들을 비교하였고, 실험 결과에서 제안하는 방식이 카메라의 움직임 벡터를 기존 방식들보다 정확하게 검출하고 있음을 확인하였다. 또한 제안하는 방식은 기존 방식들에 비해서 연산량이 작고, 보다 간단한 방식으로 디지털 영상 안정화를 수행하고 있다.
의료영상의 화질이 진단의 정확성에 중요한 요소이다. 그러므로 의료영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법들이 연구되어져 왔다. 그 중에서 주파수 도메인 필터가 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이다. 본 논문에서는 X선 의료영상에 기존의 고주파통과 필터에 최적값을 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 기존의 고주파 강조 필터에 최적값을 사용하여 에지영역 및 평탄영역의 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 최소평균제곱오차필터를 사용해서 결과영상에 잡음을 최소화했다. 결과적으로, 제안된 방법이 기존 필터들에 비해서 영상의 대비와 에지부분들을 향상시켰으며, 더불어 잡음제거의 효과를 보였다.
In modern industry the requirement of automation of manufacturing process increases so that unmanned system has been popular as an ultimate goal of modern manufacturing process. In unmanned manufacturing process the tool fracture is a very serious problem because it results in the damage of workpieces and can stop the operation of whole manufa- turing system. In this study, image processing technique is used to detect the fracture of insert tip of face milling using multi-point-tool. In order to acquire the image information of fracture shape of rotation insert tip. We set up the optical system using a light beam chopper. In this system we can reduce the image degradation generated from stopped image of rotating insert tip using image restoration technique. We calculated the mean square error to diagnose the condition of tool fracture, and determind the criteria of tool fracture using experimental and staticstical method. From the results of this study we've developed non- contact detection technique of tool fracture using image processing method and proposed the fracture direction of automation and unmanned system considering the optimal time of tool change milling.
본 논문에서는 트랜스패런트(transparent) 모바일 다중 홉 릴레이(Mobile Multi-hop Relay; MMR)를 갖는 OFDM 기반 셀룰러 시스템에서 발생하는 전파 지연(propagation delay)의 영향을 분석한다. 또한, 수율 상승(throughput enhancement; TE) 또는 상호협력 전송(cooperative transmission)을 위한 MMR을 갖는 OFDM 시스템에서 전파 지연에 대한 영향을 극복할 수 있는 LS 채널 추정 기법과 MMSE 채널 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 채널 추정 기법은 TE MMR 시스템 또는 상호협력 MMR 시스템에서 전파 지연으로 인한 채널 추정 성능 열화 현상을 극복할 수 있다. 모의실험을 통해 MSE와 BER 측면에서 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.
자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
이 논문에서는 GARCH 모형에서 변환-역변환 방법을 통해 예측값을 추정할 때 발생하는 편향을 줄이기 위한 방법을 소개한다. 모수적 붓스트랩을 활용하여 본래 척도에서의 최소평균제곱오차 예측값인 조건부 기대값을 계산한다. KOSPI와 KOSDAQ 수익률 분석을 통해 제안한 방법이 편향을 줄여주는 것을 확인하였다.
This paper proposes the algorithm which estimates moment of the inertia and friction coefficient of friction for high performance speed control of electric motor. The proposed algorithm finds the moment of inertia and friction coefficient of friction by observing the speed error signal generated by the speed observer and using Recursive Least-Mean-Square method(RLS). By feedbacking the estimated inertia and estimated coefficient of friction to speed controller and full order speed observer, then the errors of the inertia and coefficient of friction and speed due to the inaccurate initial value are decreased. Inertia and coefficient of friction converge to the actual value within several times of speed changing. Simulation and actual experiment results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed parameter estimator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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