• 한국세라믹학회지
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• 제36권4호
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• pp.432-443
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• 1999

The self-toughened Si3N4 ceramics where needle-like coarse ${\beta}$-Si3N4 grains were dispersed within fine-grain-ed matrix were prepared via hot-prssing at 1730$^{\circ}C$ for 2 h using 5 vol% ${\beta}$-Si3N4 whiskers as a seed. In this study the microstructures and mechanical properties of self-toughened Si3N4 ceramics were investigated. The flexural strength of self-toughened Si3N4 ceramics was increased from 600-800 MPa of the Si3N4 monolith to 830-1025 MPa. The KIC was also increased from 4.0-5.0MPa$.$m1/2 of the Si3N4 monolith to 5.8-6.5MPa$.$m1/2$.$The needle-like coarse Si3N4 grains in self-toughened ceramics were considered to induce various toughening mechanisms including the crack deflection pull-out and bridging and to contribute to KIC improvement. In ad-dition to toughening mechanisms the KIC improvement was considered to be partially indebted also to the orien-tation of large ${\beta}$-Si3N4 grains and to the promoting effect of ${\beta}$-Si3N4 whiskers on the ${\alpha}$ to ${\beta}$ transtion.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.309-310
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• 2018

최근 실험실을 관리하기 위한 시스템들은 IoT 기반의 다양한 센서들을 활용하여 실시간으로 관리할 수 있는 서비스를 제공한다. 시스템은 센서 데이터를 수집한 뒤 서버로 전송하고 위험상황을 식별하여 기기들에게 동작 명령을 전송한다. 이러한 시스템들은 중앙 집중형 구조로써 여러 곳의 실험실을 관리할 경우 데이터 처리 속도가 늦어지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 처리 환경에서 실험실을 관리하여 위험상황의 식별 및 관리를 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 센서 모듈을 이용하여 실험실을 제어하고 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행할 수 있게 한다.

• 한국자기학회지
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• 제9권1호
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• pp.48-54
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• 1999

자기부상형 리니어 모터와 비접촉 구동에 의한 크린룸 환경용 물류 운송장치를 개발하기 위하여 접촉 없이 완전하게 부상되는 자기부상레일을 개발하고자 하였다. 영구자석의 같은 극을 마주보게 배치할 때 생성되는 작용력에 의한 부상 특성을 파악하고, 해석을 통하여 외력 변화에 강인하고 부상위치의 변화가 작은 반발부상형 레일을 설계·제작하였다. 개발된 부상 레일은 고정자석 양면에서 서로 반발되게 자석을 배열하여 부상하는 구조로 상호 반발력에 의하여 평형이 이루어지기 때문에 부상체에는 횡력만 작용하게 된다. 부상계에서 발생되는 횡력은 부상체의 부상 중심 위치에 반발력을 이용한 보조자석을 설치하여 제어하고자 하였다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제49권8호
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• pp.557-564
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• 2000

A very simple control approach using neural network for the robust position control of a Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM) is presented. The linear quadratic controller plus feedforward neural network is employed to obtain the robust PMSM system approximately linearized using field-orientation method for an AC servo. The neural network is trained in on-line phases and this neural network is composed by a feedforward recall and error back-propagation training. Since the total number of nodes are only eight, this system can be easily realized by the general microprocessor. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. In addition, the robustness is also obtained without affecting overall system response. This method is realized by a floating-point Digital Signal Processor DS1102 Board (TMS320C31).

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
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• pp.98-100
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• 2007

This paper proposes a robust digital controller for PWM voltage source inverter using CRA method. The usual inverter controller for the operation of constant voltage and constant frequency consists of a double looped PI controller for the outer voltage controller and the inner current controller, of which the order of characteristic polynomial is high and so the gain tuning is difficult. Considering the limited switching frequency of the devices and sampling frequency of the digital controller, the gain tuning is usually based on the engineering experiences with the try and error method. In this paper, the error-space approach is used to get the system model including the controller with low order, and the characteristic ratio assignment (CRA) method is proposed for the design of robust controller which has the advantage to design the optimal gain to meet the referenced response and overshoot within the limit range. The PSiM simulation and experience results are shown to verify the validity of the proposed controller.

• 전기학회논문지P
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• 제65권3호
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• pp.171-177
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• 2016

Noise problem that occurs in living environment is a big trouble in the economic, social and environmental aspects. In this paper, the filtered-X LMS algorithms, the adjoint LMS algorithms, and the robust adjoint LMS algorithms will be introduced for applications in active noise control(ANC). The filtered-X LMS algorithms is currently the most popular method for adapting a filter when the filter exits a transfer function in the error path. The adjoint LMS algorithms, that prefilter the error signals instead of divided reference signals in frequency band, is also used for adaptive filter algorithms to reduce the computational burden of multi-channel ANC systems such as the 3D space. To improve performance of the adjoint LMS ANC system, an off-line measured transfer function is connected parallel to the LMS filter. This parallel-fixed filter acts as a noise controller only when the LMS filter is abnormal condition. The superior performance of the proposed system was compared through simulation with the adjoint LMS ANC system when the adaptive filter is in normal and abnormal condition.

• Progress in Superconductivity
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• 제14권1호
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• pp.52-59
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• 2012

In this paper, the robust superconductor flywheel energy storage system(SFESS) controller using $H_{\infty}$ control theory was designed to damp low frequency oscillation of power system. The main advantage of the $H_{\infty}$ controller is that uncertainties of power system can be included at the stage of controller design. Both disturbance attenuation and robust stability for the power system were treated simultaneously by using mixed sensitivity $H_{\infty}$ problem. The robust stability and the performance for uncertainties of power system were represented by frequency weighted transfer function. To verify control performance of proposed SFESS controller using $H_{\infty}$ control, the closed loop eigenvalue and the damping ratio in dominant oscillation mode of power system were analyzed and nonlinear simulation for one-machine infinite bus system was performed under disturbance for various operating conditions. The results showed that the proposed $H_{\infty}$ SFESS controller was more robust than conventional power system stabilizer (PSS).

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.139-148
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• 2024

In this paper, we propose a two-degree-of-freedom snake robot head system and an I-PID (Intelligent Proportional-Integral-Derivative)-based controller utilizing RBF (Radial Basis Function) neural network and adaptive robust terms as a control strategy to reduce rotation occurring in the snake robot head. This study proposes a two-degree-of-freedom snake robot head system to avoid complex snake robot dynamics. This system has a control system independent of the snake robot. Subsequently, it utilizes an I-PID controller to implement a control system that can effectively manage rotation at the snake robot head, the robot's nonlinearity, and disturbances. To compensate for the time delay estimation errors occurring in the I-PID control system, an RBF neural network is integrated. Additionally, an adaptive robust term is designed and integrated into the control system to enhance robustness and generate control inputs responsive to signal changes. The proposed controller satisfies stability according to Lyapunov's theory. The proposed control strategy was tested using a 9-degreeof-freedom snake robot. It demonstrates the capability to reduce rotation in Lateral undulation, Rectilinear, and Sidewinding locomotion.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.105-113
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• 2017

본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.