• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문초록집
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• pp.399.2-399
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• 2002

This paper concerns on a non-rotating single-DOF beam-active magnetic bearing(AMB) system subject to arbitrary shaped base motion. In such a system, it is desirable to retain the beam within the predetermined air-gap under foundation excitation. Motivated form this, an adaptive acceleration feedforward control is proposed to reduce the base motion response without deteriorating other feedback control performances. Experimental results demonstrate the effectiveness of the acceleration feedforward control.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.364-370
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• 2005

The active magnetic bearing (AMB) systems mounted in moving vehicles are exposed to the disturbances due to the base motion, often leading to malfunction or damage as well as inaccurate positioning of the systems. Thus, in the controller design of such AMB systems, robustness to base disturbances becomes an essential requirement. In this study, effective control schemes are proposed for the homo-polar AMB system, which uses permanent magnets for generation of bias magnetic flux, when it is subject to base motion, and its control performance is experimentally evaluated. The base motion of AMB system is modeled as the dynamic disturbances in the gravity and base excitation forces. To effectively compensate for the disturbances, the angle feed-forward controller based on the inverse dynamic model and the acceleration feed-forward controller based on the normalized filtered-X LMS algorithm are proposed. The performance test of the prototype AMB system is carried out, when the system is mounted on rate table. The experimental results show that the performance of the proposed controllers for the AMB system is satisfactory in compensating for the disturbances due to the base motion.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 추계학술대회논문집
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• pp.486-489
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• 2004

The active magnetic bearing (AMB) systems mounted in moving vehicles are exposed to the disturbances due to the base motion, often leading to malfunction or damage as well as inaccurate positioning of the systems. Thus, in the controller design of such AMB systems, robustness to base disturbances becomes an essential requirement. In this study, effective control schemes are proposed for the homo-polar AMB system, which uses permanent magnets for generation of bias magnetic flux, when it is subject to base motion, and its control performance is experimentally evaluated. The base motion of AMB system is modeled as the dynamic disturbances in the gravity and base excitation forces. To effectively compensate for the disturbances, the angle feed-forward controller based on the inverse dynamic model and the acceleration feed-forward controller based on the normalized filtered-X LMS algorithm are proposed. The performance test of the prototype AMB system is carried out, when the system is mounted on rate table. The experimental results show that the performance of the proposed controllers for the AMB system is satisfactory in compensating for the disturbances due to the base motion.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.