• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.131-142
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• 2001

다양한 산업체에서 반복적인 특정업무를 수행하는 경우가 흔히 발생한다. 반복되는 오차의 경험치를 근거로 주어진 작업을 추진하는 과정에서 이들 업무의 정밀도제고를 추구함으로써 갖는 성능개선은 사업장의 품질관리와 직결된다. 학습제어의 본래 적용동기는 생산조립라인에 투입되어 반복적인 일을 수행하는 산업로봇의 정밀도 제고이다. 본 논문에서 분산이산시형시스템에서 출발하였으며, 이를 산업용로봇에 적용하기 위하여 수학적으로 모델링한 모의실험을 통하여 알고리즘의 안정성과 반복오차를 줄여가는 과정을 보여 주었다. 입출력정보가 상호간섭 하는 산업용로봇과 같은 복합구조물에서도 모든 시스템(링크)의 정밀도를 만족함을 보여 줌으로써 복합구조물에서 선형반복학습제어의 안정성을 증명하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.3 no.1
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• pp.183-191
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• 1998

다양한 산업분야의 생산공장에서 주로 활용되고 있는 6축 수직다관절로보트는 대부분 단순반복운동을 하고 있다. 단순반복중 point-to-point제어보다 품질을 요하는 tracking-to-trajectory 제어를 위한 분산학습제어에 대하여 연구하고자 한다. 관련 학습제어기법으로는 선형누적형기법과 간접적응기법이 있다. 두기법의 차이는 시스템 정보의 유무이며, 시스템의 주어진 상황에 따라 두 기법중 하나를 선택할 수 있다. 간접적응형 기법은 zero tracking error를 보장받기 위해서 보다 많은 반복을 요하는 경비를 부담하여야 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.125-128
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• 1998

다양한 산업분야의 생산공장에서 주로 활용되고 있는 6축 수직다관절보트은 대부분 단순반복운동을 하고 있다. 단순반복중 point-to-point제어보다 품질을 요하는 tracking -to-trajectory제어를 위한 분산학습제어에 대하여 연구하고자 한다. 관련 학습제어기법으로는 선형누적기법과 간접적응기법이 있다. 두 기법의 차이는 시스템의 정보의 유무이며 시스템의 주어진상황에 따라 두 기법중 하나를 선택할 수 있다. 간접적응형 기법은 zero tracking error를 보장받기 위해서 보다 많은 반복을 요하는 경비를 부담하여야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.753-757
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• 2003

In this paper, We propose an efficient iteration decoding control method with variable iteration decoding for iteration codes decoding. As the number of iterations increases, the bit error rate and frame error rate of the decoder decrease and the incremental improvement gradually diminishes. However, as the iteration decoding number is increase, it require much delay and amount of processing for decoding. Thus we propose variable iteration control method to adapt variation of channel using Frame Error-Check indicator. Therefore, the CRC method requires the fewest iterations and less computation than the CE method and the SCR methods.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.211-217
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• 2006

The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated learning method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized learning control based on adaptive control method. The original motivation of the teaming control field was teaming in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Error wave propagation method will show up in the numerical simulation for five-bar linkage as a vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link at each time step in repetition domain. Those can be helped to apply to the vertical multiple dynamic systems for precision quality assurance in the industrial robots and medical equipments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.133-135
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• 2006

실시간 프로그램은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 그 개발자는 논리적, 시간적 정확성을 고려해야 한다. 시간적 정확성은 실시간 프로그램에서 가장 중요한 부분이며, 이를 위한 데드라인은 개발자에 의해 정의된다. 따라서 개발자는 데드라인의 정의를 위하여 기준점을 제시할 수 있는 정적 실행시간 분석이 필요하다. 정적 실행시간 분석에서 프로그램의 반복횟수 분석은 큰 비중을 차지한다. 현재 이러한 반복횟수 분석을 자동화하는 연구가 진행 중이다. 하지만 반복횟수 분석은 반복횟수에 영향을 주는 제어변수의 결정정책에 따라 결과가 달라지고, 자동화를 위한 반복횟수 계산 수식의 적용 범위가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 제어변수를 결정 및 탐색하고, 수집된 정보를 개선된 수식을 사용하여 반복횟수 분석을 수행할 수 있도록 PS-Block 구조를 기반으로 반복횟수 분석기를 설계 및 구현하였다. 반복횟수 분석기는 제어변수의 탐색 및 결정 분석 과정을 자동화하고, 수식의 개선으로 자동화 범위를 확대하며, 개별 반복 문 단위의 정밀한 반복횟수 분석을 통해 정확도를 높이고, 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.439-443
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• 1994

본 연구에서는,반복 학습 제어 이론에 기초하고 신경망을 이용하여 설계된 제어 기 술을 광 디스ㅋ 드라이브 시스템(Optical Disk System)을 제어하는데 적용한다. (광디스크 드라이브류에는 compact disk drive,mini drive, magnrto-optical disk drive 등이 있다) 반복 학습 제어이론은 불정확한 시스템의 제어에 이용되며 제어의 대상이 되는 시스템에 대해 보다 적은 정보로도 반복적으로 똑같은 일을 수행하는 것처럼 수행 도가 좋다. 신경망은 신경망의 입력에 대한 출력과 목표 출력간의 맵핑을 학습하고, 이 맵핑의 특성은 두 출력간(목표출력과 실제출력)의 차이를 감소시킨다. 이러한 특성을 가지는 신경망을 이용하여 제어기를 설계하고, 제안된 신경망 제어기를 광 디스크 드라이브 시 스템의 초점 제어에 적용한다. 제안된 제어 알고리즘은 다른 어떤 제어기술과 비교하여 보다 좋은 성능이 예상된다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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• v.36T no.4
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• pp.38-46
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• 1999

This paper discusses the repetitive tracking control method for a coarse-fine actuator. The proposed system is composed of a magnetic linear drive as a coarse actuator and a piezoelectric linear positioner as a fine actuator. In particular, nonlinear friction in a magnetic linear drive and hysteresis characteristic of a piezoelectric linear positioner are modeled first. The feedback linearization loop uses these models in tracking position control. The control strategy is then further extended to include a repetitive control algorithm in tracking periodic reference inputs. This repetitive controller is implemented on the existing PID controller augmented with feedback linearization loop. The experimental results show that performance in tracking sinusoidal waveforms is noticeably improved by augmenting a PID controller with feedback linearization loop and a repetitive controller together.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.765-768
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• 2001

본 논문에서는 터보 TCM(Turbo Trellis Coded Modulation)에서 복호기 입력 전에 수신데이터를 이용하여 SNR을 추정하고, SNR에 따라 요구하는 성능을 만족하는 반복 복호수를 적응적으로 복호기 앞단에서 미리 설정하는 반복복호 제어기법을 제안한다. 성능분석결과 최대 반복 복호를 수행했을 때와 비교하여 성능 감소 없이 평균 반복 복호수를 줄일 수 있었다. 따라서 제안구조는 터보 TCM의 복호화 과정에서 문제점 중 하나인 복호 계산량과 지연을 성능 저하 없이 효율적으로 감소시킬 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.693-698
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• 2004

In this paper, an iterative learning control method is applied to suppress a vibration of a 2-mass system which has a flexible coupling between a load and a motor. More specifically, conditions for the load speed without vibration are derived based on the steady-state condition. And the desired motor position trajectory is synthesized based on the relation between the load and motor speed. Finally, a PD-type iterative learning control law is applied for the desired motor position trajectory. Since the learning law applied for the desired trajectory guarantees the perfect tracking performance, the resulting load speed shows no vibration even when there exist model uncertainties. A modification to the learning law is also Presented to suppress undesired effects of an initial position error, The simulation results show the effectiveness of the proposed learning method.