We presented a quad-rotor controlling algorithm design by using sensor fusion in this paper. The controller design technique was performed by a PD controller with a Kalman filter and compensation algorithm for increasing the stability and reliability of the quad-rotor attitude. In this paper, we propose an attitude estimation algorithm for quad-rotor based sensor fusion by using the Kalman filter. For this reason, firstly, we studied the platform configuration and principle of the quad-rotor. Secondly, the bias errors of a gyro sensor, acceleration and geomagnetic sensor are compensated. The measured values of each sensor are then fused via a Kalman filter. Finally, the performance of the proposed algorithm is evaluated through experimental data of attitude estimation. As a result, the proposed sensor fusion algorithm showed superior attitude estimation performance, and also proved that robust attitude estimation is possible even in disturbance.
This paper propose a prefilter type inverse control algorithm using chaotic neural networks. Since the chaotic neural networks show robust characteristics in approximation and adaptive learning for nonlinear dynamic system, the chaotic neural networks are suitable for controlling robotic manipulators. The structure of the proposed prefilter type controller compensate velocity of the PD controller. To estimate the proposed controller, we implemented to the Cartesian space control of three-axis PUMA robot and compared the final result with recurrent neural network(RNN) controller.
한국조명전기설비학회 1999년도 학술대회논문집-국제 전기방전 및 플라즈마 심포지엄 Proceedings of 1999 KIIEE Annual Conference-International Symposium of Electrical Discharge and Plasma
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pp.132-135
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1999
In this work, two approaches were proposed for the recognition of partial discharge patterns. The first approach was neural network with backpropagation algorithm, and the second approach was angle calculation between two operator vectors. PD signal were detected using three electrode systems; IEC(b), needle-plane and CIGRE method II electrode system. Both of neural network and angle comparison method showed good recognition performance for the patte군 similar to the trained patterns. And the number of operators to be used had a great influence on the recognition performance to the untrained patterns.
최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.
이 논문에서는 DS/SS(Direct Sequence Spread/Spectrum) 시스템에서 초기동기(aquisition)를 위해, 정합 필터의 출력중 부정합된 최대 상관값을 임계값(threshold)으로 결정하는 TDMMC(Threshold Decision from the Maximum Mismatching Correlation value) 알고리듬을 제안한다. PN코드는 주기성과 정합됐을 때의 상관값이 정합되지 않을 때의 상관값보다 크다는 성질을 가지고 있다. 기존의 방식은 위의 2가지 성질 중에서 후자에 기반을 두고 있는 반면, TDMMC는 위의 성질 둘 모두에 기반을 두고 있다. TDMMC의 궁극적인 목적은 수신기에서 신호 검파확률를 1에 가깝게 하는데 있다(Pd$\longrightarrow$1). TDMMC는 임계값 블록(threshold block)을 이용하여 S/N이 변함에 따라 적절한 임계값을 설정할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 비동기식 DS/SS-CSK 시스템에 적용된 TDMMC는 기존의 방식에 비해 성능이 향상됨을 보여준다.
본 논문에서는 GIS내에 존재할 수 있는 부분방전원을 추정하기 위하여 모의 GIS를 제작하고 부분방전의 원천으로 모의된 코로나방전, 연면방전, 파티클의 자유운동, 보이드(void) 방전, 그리고 플로팅(floating) 전극으로부터 발생하는 UHF신호의 특성을 분석하였다. UHF 신호의 특성 분석의 결과로써 각 부분방전원에 대한 UHF 신호의 주파수 스팩트럼과 위상 특성을 도출하였다. 이 결과를 실제 GIS 내의 부분방전원을 분석하는데 체계적으로 적용하기 위하여 취득된 모든 UHF 신호의 특성을 정량화하고 다층구조를 갖는 역전파학습 신경회로망에 기초한 알고리즘의 데이터로 활용하였다. 구축된 알고리즘의 인식률은 학습과 테스트 데이터에서 각각 약 94(%)와 82(%) 정도로 양호하였다.
본 논문에서는 적응진화알고리즘을 사용한 퍼지 제어기의 설계방법을 제안하였다. 적응진화알고리즘은 전역탐색특성이 우수한 유전알고리즘과 다음세대를 포함하는 해집단에 대해 적응적으로 우수한 국부탐색특성을 가진 진화전략을 사용한다. 재교배 과정에서 유전알고리즘과 진화전략을 위한 해집단의 분배는 적합도에 따라서 적응적으로 결정된다. 적응진화알고리즘은 퍼지제어기의 설계 파라메터인 퍼지변수에 대한 소속함수와 스케일 요소를 결정하는데 사용된다. 제기된 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해서 비선형 특성을 가진 실제 DC 모터 속도제어 시스템을 구성하여 실험하였으며, 실험결과 PD제어기의 경우보다 우수한 속도 제어성능을 가짐을 확인하였다.
This study aims to develop a practical algorithm which can detect freezing of gait(FOG) in patients with Parkinson's disease(PD). Eighteen PD patients($68.8{\pm}11.1yrs.$) participated in this study, and three($68.7{\pm}4.0yrs.$) of them showed FOG. We suggested two time-domain algorithms(with 1-axis or 3-axes acceleration signals) and compared them with the frequency-domain algorithm in the literature. We measured the acceleration of left foot with a 3-axis accelerometer inserted at the insole of a shoe. In the time-domain method, the root-mean-square(RMS) acceleration was calculated in a moving window of 4s and FOG was defined as the periods during which RMS accelerations located within FOG range. The parameters in each algorithm were optimized for each subject using the simulated annealing method. The sensitivity and specificity were same, i.e., $89{\pm}8%$ for the time-domain method with 1-axis acceleration and were $91{\pm}7%$ and $90{\pm}8%$ for the time-domain method with 3-axes acceleration, respectively. Both performances were better in the time-domain methods than in the frequency-domain method although the results were statistically insignificant. The amount of calculation in the time-domain method was much smaller than in the frequency-domain method. Therefore it is expected that the suggested time domain algorithm would be advantageous in the systematic implementation of FOG detection.
Since one decade, the detection of HFPD (High frequency Partial Discharge) has been proposed as one of the effective method for the diagnosis of the power component under service in power grids. As a tool for HFPD detection, Metal Foil sensor based on the embedded technology has been commercialized for mainly power cable due to its advantages. Recently, for the on-site noise discrimination, several PA (Pulse analysis) methods have been reported and the related software, such as Neural Network and Fuzzy, have been proposed to separate the PD (Partial Discharge) signals from the noises since their wave shapes are completely different from each other. On the other hand, the relevant fundamental investigation has not yet clearly made while it is reported that the effectiveness of the current methods based on PA is dependant on the types of sensors. Moreover, regarding the identification of the vital defects introducible into the Power Cable, the direct identification of the nature of defects from the PD signals through Metal Foil coupler has not yet been realized. As a trial for solving above shortcomings, different types of software have been proposed and employed without any convincing probability of identification. In this regards, our novel algorithm 'PA Map' based on the pulse analysis is suggested to identify directly the defects inside the power cable from the HFPD signals which is output of the HFCT and metal foil sensors. This method enables to discriminate the noise and then to make the data analysis related to the PD signals. For the purpose, the HFPD detection and PA (Pulse Analysis) system have been developed and then the effect of noise discrimination has been investigated by use of the artificial defects using real scale mockup. Throughout these works, our system is proved to be capable of separating the small void discharges among the very large noises such as big air corona and ground floating discharges at the on-site as well as of identifying the concerned defects.
현재까지 연구된 대부분의 정보은닉 기법관련 알고리듬들은 커버영상(cover image)의 변경 또는 조작을 통해 비밀데이터를 삽입(embedding)하여 스테고영상(stego image)을 생성하고, 생성된 스테고영상으로부터 비밀데이터를 추출(extraction)하였다. 이러한 알고리듬은 PSNR의 수치가 높고, 비밀데이터의 수용량(capacity)이 많을수록 좋은 것으로 간주한다. 본 논문에서는 비밀데이터의 패턴(pattern)을 분석하여 숨기는 비밀데이터의 양이 많고, PSNR의 값이 우수한 효율적인 정보은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 정보은닉 알고리듬은 비밀데이터를 분석하여 비밀데이터 내의 빈도수가 높은 값들을 찾고, 이들의 좌표 값과 인덱스(index)정보를 이용해 커버영상에 삽입한다. 이를 통해 커버영상과 스테고영상 간의 차이는 줄이면서 기존의 제안되었던 알고리듬에 비해 높은 수용량을 보여줌을 실험을 통해 비교한다. 실험결과에서는 5 종류의 비밀 데이터와 8 가지 이하의 패턴을 이용해 커버영상에 삽입하여 생성된 스테고영상과의 차이를 측정한 PSNR과 숨겨진 비밀데이터의 양의 결과를 통해 기존에 제안되었던 알고리듬들 비해 제안하는 정보은닉 알고리듬이 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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