• Journal of Power Electronics
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• 제16권3호
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• pp.946-959
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• 2016

A novel Virtual Space Vector (VSV) modulation strategy for complete control of potential neutral point (NP) issues is proposed in this paper. The neutral point potential balancing problems of multi-level converters, which include elimination of low frequency oscillations and self-balancing for NP dc unbalance, are investigated first. Then a set of improved virtual space vectors with dynamic adjustment factors are introduced and a multi-objective optimization algorithm which aims to optimize these adjustment factors is presented in this paper. The improved virtual space vectors and the multi-objective optimization algorithm constitute the novel Virtual Space Vector modulation. The proposed novel Virtual Space Vector modulation can simultaneously recover NP dc unbalance and eliminate low frequency oscillations of the neutral point. Experiment results show that the proposed strategy has excellent performance, and that both of the neutral point potential issues can be solved.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.115-116
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• 2014

기존의 2-레벨 인버터에 비해 더 나은 출력특성을 갖는 멀티레벨 인버터가 등장함에 따라 이를 좀 더 효율적으로 사용하고자 많은 연구가 진행되어 왔다. 멀티레벨 인버터 종류의 하나로 Neutral-Point-Clamped 인버터를 들 수 있는데, 이를 구동하기 위한 방식으로 여러 가지 PWM 기법들이 사용되고 있다. 기존의 방식들에서는 dc-link단의 커패시터에서 저주파수리플이 발생하는 문제가 있다. 이에 관하여, virtual space vector PWM 기법이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 이 기법을 계통연계 방식에 적용하여 그 결과를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제13권5호
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• pp.787-797
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• 2013

Despite the advantages offered by multilevel inverters, one of the main drawbacks that prevents their widespread use is their circuit complexity as the number of power switches employed is usually high. This paper presents a new multilevel inverter topology with a considerable reduction in the number of power switches used through the switch-sharing approach. The fact that the proposed inverter applies two bidirectional power switches for sharing among the three phases does not prevent it from producing seven levels in the line-to-line output voltage waveforms. A modified scheme of space vector modulation via the application of virtual voltage vectors is developed to generate the PWM signals of the power switches. The performance of the proposed inverter is investigated through MATLAB/SIMULINK simulations and is practically tested using a laboratory prototype with a DSP-based modulator. The results demonstrate the satisfactory performance of the inverter and verify the effectiveness of the modulation method.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.310-314
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• 2008

This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. This novel method uses the support vector machines (SVM) with its function approximation property. It works together with RLS (Recursive least-squares) algorithm. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.405-407
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• 2009

SVM(Support Vector Machine) is a classification method which is recently watched in mechanical learning system. Vapnik, Osuna, Platt etc. had suggested methodology in order to solve needed QP(Quadratic Programming) to realize SVM so that have extended application field. SVM find hyperplane which classify into 2 class by converting from input space converter vector to characteristic space vector using Kernel Function. This is very systematic and theoretical more than neural network which is experiential study method. Although SVM has superior generalization characteristic, it depends on Kernel Function. There are three category in the Kernel Function as Polynomial Kernel, RBF(Radial Basis Function) Kernel, Sigmoid Kernel. This paper has analyzed performance of SVM against kernel using virtual data.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.675-690
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• 2003

시스템과 네트워크 클라이언트의 제한된 리소스를 이용하여 다수의 사용자가 참여 가능하고 사용자의 QoS를 만족시키는 분산 가상 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 분산 가상 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 증가에 따른 네트워크 트래픽 증가 문제, 네트워크 지연으로 발생하는 클라이언트간의 동기화 문제, 가상 환경 렌더링에 따른 시스템 부하 등의 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 3인칭 시점의 가상 댄싱 공간을 구성하여 아바타간의 상호 작용을 지원하고 사용자가 느끼는 화질에 따라 네트워크를 통해 전송되는 데이타의 양을 달리하는 계층적 QoS 모델을 제안한다. 계층적 QoS 모델은 화면을 보는 사용자의 시점에 기반하여 가상 댄싱 공간에서 보여지는 아바타의 화질을 조절하는 Visual QoS와 아바타의 영향 범위 및 아바타간의 거리에 의해 사용자에게 들리는 소리의 크기를 조절하는 Audio QoS로 구성된다. 이 기법의 효율성을 검증하고자 Sun사의 JMF와 Java3D를 이용하여 사용자의 실영상과 3D CG 아바타가 참여하는 가상 댄싱 공간을 구현한다. 본 논문에서 제안한 계층적 QoS 모델이 다수의 아바타가 참여하고 아바타의 밀집도가 높은 가상 댄싱 공간을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 TIE 시스템의 성능 실험과 시뮬레이션을 통해 확인한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제19권1호
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• pp.168-178
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• 2019

Discrete space vector modulation (DSVM) is an effective method to improve the steady-state performance of the finite control set predictive control for permanent magnet synchronous motor drive systems. However, it requires complex computations due to the presence of numerous virtual voltage vectors. This paper proposes an improved finite control set model-free predictive control using DSVM to reduce the computational burden. First, model-free deadbeat current control is used to generate the reference voltage vector. Then, based on the principle that the voltage vector closest to the reference voltage vector minimizes the cost function, the optimal voltage vector is obtained in an effective way which avoids evaluation of the cost function. Additionally, in order to implement double-objective control, a two-level decisional cost function is designed to sequentially reduce the stator currents tracking error and the inverter switching frequency. The effectiveness of the proposed control is validated based on experimental tests.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.501-508
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• 2004

본 논문에서는 문서분류의 학습단계에 가상적합문서기법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 어떤 범주에 대해 적합하다고 판단된 두 개의 적합문서를 결합해서 생성된 문서 또한 적합문서가 된다는 관찰을 통해서, 문서분류기가 학습할 수 있는 새로운 정보를 추가함으로써 분류기의 학습을 돕는다. 제안하는 방법은 학습문서집합에 있는 적합문서들의 쌍을 조합해서 단순히 변환함으로써 가상의 문서를 생성한다. 이 방법에 의해서 생성된 가상 문서는 두 개의 적합문서에 같이 발생하는 어휘들에 대해서는 높은 가중치를 갖고, 문서 내의 어휘 공간이 확장되는 특성을 갖는다. 대량의 문서를 포함하는 TREC-11 필터링 태스크 참여에서 제안한 방법은 제공되는 학습문서를 이용한 기본 성능에 비해 71%의 성능 향상을 보였다. 또한 문서분류 연구에서 일반적으로 비교를 위해 이용하는 실험집합인 Routers-21578에서 학습집합의 적합문서 개수가 100개 이하인 범주에 대해서 기본 학습문서를 이용한 분류기에 비해 11%의 성능향상을 보였다. 가상문서를 계속 추가해 나가면서 성능의 변화를 분석한 결과, 가상문서의 추가는 문서분류기의 학습능력을 도와 성능이 꾸준히 향상되고 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1648-1649
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• 2007

This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM(Support Vector Machines) makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller be with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.626-637
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• 2018

Human exchanges information not only through words, but also through body gesture or hand gesture. And they can be used to build effective interfaces in mobile, virtual reality, and augmented reality. The past 2D gesture recognition research had information loss caused by projecting 3D information in 2D. Since the recognition of the gesture in 3D is higher than 2D space in terms of recognition range, the complexity of gesture recognition increases. In this paper, we proposed a real-time gesture recognition deep learning model and application in 3D space using deep learning technique. First, in order to recognize the gesture in the 3D space, the data collection is performed using the unity game engine to construct and acquire data. Second, input vector normalization for learning 3D gesture recognition model is processed based on deep learning. Thirdly, the SELU(Scaled Exponential Linear Unit) function is applied to the neural network's active function for faster learning and better recognition performance. The proposed system is expected to be applicable to various fields such as rehabilitation cares, game applications, and virtual reality.