• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.71-78
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• 2000

Quickness and precision are the two most important requirements for an industrial scale used in production lines. In this paper, a new approach, "Mass-estimation algorithm by vibration-response measurement of dynamic balance", is presented to improve some of drawbacks in conventional scales. The system, consisted of velocity and displacement sensors, spring scale, analog-digital converter and microcomputer, is based on full utilization of dynamic mass measurement of velocity and displacement via microcomputer-assisted real time monitoring. The resulting system, when combined with appropriate mass estimation algorithm software, has shown its effectiveness in terms of two desirable characteristics required.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.227-230
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• 2002

이 논문에서는 신경회로망을 이용한 원전 금속파편 시스템에 적용하여 진단 가능성을 제시한다. 첫 번째로, 오경보 감소에 대해 역전파 신경망을 적용하여 오경보 감소에 대한 가능성을 제시하였다. 즉, 전처리 단계에서 이동 평균 필터를 적용하여 저주파수인 배경잡음을 소거하였으며, 충격신호의 시작시간, 상승시간, 반주기, 전체시간을 신경망의 입력 값으로 사용하였다 발전소 운전가동시의 오경보 및 충격시험시의 신호를 적용한 결과 오경보가 1/4 이내로 줄어드는 유용한 결과를 보임을 알 수 있었다. 두 번째로 신경회로망 이론을 금속파편 진단(질량추정)에 적용하여 진단 가능성을 제시하였다. 신경회로망에서 사용된 알고리즘은 역전파 알고리즘(Back Propagation Network)을 사용하였으며, 세 가지의 입력변수(Rising Time, Half Period, Maximum amplitude)를 이용하였다. 영광 3호기 시운전시 강구의 충격 데이터로 미리 학습을 시킨 후 실제 금속파편 신호와 비교/분석하여 질량값을 추정하였다. 분석한 결과 비교적 만족할 만한 결과를 얻어 금속파편 진단에 신경회로망의 적용이 가능할 것으로 판단하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.106-113
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• 2010

화재특성을 보다 현실감 있게 분석하기 위해서는 관련된 화재 역학의 정확한 물성 정보를 필요로 하게 되며, 이러한 화재물성을 획득하는 하나의 방법으로서 역물성 분석이 고려될 수 있다. 본 연구에서는 역물성 해석의 한가지 방법으로서 역열전달 해석 등에 많이 응용되고 있는 유전 알고리즘을 이용하였다. 고체 형태의 화재 물질로서 비교적 단순한 반응 특성을 나타내는 탄화물이 외부로부터 열을 받아 열분해되는 과정을 비정상 상태의 일차원문제로 간략화하여 해석하였으며, 이 과정에서 관계되는 반응역학의 물성을 추정하기 위하여 유전 알고리즘을 이용하였다. 이러한 역물성 분석의 입력 자료로서는 주어진 물성값을 이용하여 1차원 비정상 문제의 해석 결과인 탄화물의 열분해 표면 온도와 질량소모율 등이 되며, 이들 입력 자료에 해당하는 8개의 화재 물성치를 추정하여 보았다. 추정된 8개의 물성치 중 최대, 최소 상대오차는 각각 151%(탄화물의 비열), 1.81%(탄화 전 초기재료의 비열)이며, 추정된 8개의 화재 물성치를 입력하여 계산한 표면 온도와 질량소모율의 가상실험값에 대한 평균 상대오차는 각각 0.99773%, 3.087802%로 비교적 정확한 값을 추정한 것으로 나타났다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.7-13
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• 2022

This paper presents a yaw moment control based on estimated mass for manual-shift commercial vehicles. In yaw moment controller, parameter uncertantiy of vehicle mass is important because the desired yaw moment depends on vehicle parameter. However, in the case of commercial vehicle, the weight of the loaded vehicle is more than twice as much as compared to the unloaded vehicle. The proposed algorithm estimates the vehicle mass by using the longitudinal dynamic and gear shifting characteristics. The estimated mass is used to adaptively modify the vehicle parameters. In addition, this paper estimates the chamber pressure of a pneumatic brake and generates the target yaw moment through on/off valve control. MATLAB/Simulink and Trucksim were performed under sine with dwell test. The results demonstrate that the proposed algorithm improves the lateral and rollover stability.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권11호
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• pp.1072-1078
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• 2008

본 논문에서는 일반적인 타원 궤도상에서의 두 위성체간의 랑데부와 도킹을 수행하기 위한 적응 제어기법을 개발하였다. 직교좌표계를 이용해서 나타낸 두 비행체간의 상대운동방정식을 일반적인 해밀토니안 운동방정식의 형태로 변환한 후, 불확실한 시스템 파라미터를 가진 동적시스템을 위해 개발된 적응제어기법을 적용하여 제어 알고리즘을 유도하였다. 시스템 파라미터를 추정하는데 투사기법을 적용하여 파라미터 추정값의 변화에 의한 특이점을 회피할 수 있도록 하였으며, 수치해석을 통하여 추적비행체의 질량이 불확실한 경우에 대하여 제어 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.648-654
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• 2004

반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권3호
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• pp.205-211
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• 2017

차량제어의 고도화에 의해, 자동 대열 주행 제어와 같은 정밀한 제어의 필요성이 더욱 높아지고 있다. 정밀 제어를 수행하기 위해서는 차량제어에 필요한 차량 파라미터를 항상 파악하는 것이 중요하다. 특히 화물 운송용 트럭의 경우, 화물 적재 상태에 따라 차량 질량과 차량 관성모멘트 등의 차량 파라미터가 크게 변화한다. 따라서 미지의 파라미터가 있을 경우, 실시간으로 파라미터 추정하여 제어시스템에의 반영이 요구된다. 본 연구에서는 차량이 곡선 주행할 때에 차량의 조향제어에 중요한 차량 파라미터 중 하나인 요관성모멘트에 대하여 Dual Kalman filter알고리즘과 GPS센서를 이용하여 차량이 주행 중에 미지의 요관성모멘트 값을 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 차량동역학 상용 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 추정방법의 타당성을 검토한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권5호통권57호
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• pp.109-120
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• 2009

본 논문은 외부 긴장된 긴장재의 손실 긴장력 추정에 대한 새로운 방법을 소개한다. 제안된 방법은 HGA과 FEM이 조합된 시스템 인식 기법으로 외부긴장된 긴장재의 손실된 긴장력이 추정된다. 제안된 기법의 인식변수로는 외부긴장 긴장재의 긴장력, 유효공칭직경, 단위길이당 질량과 레일리 감쇠 계수가 사용되었다. 첫째로 감쇠의 효과가 적용된 유한요소 모델 시스템을 모형화되고, 시스템 인식변수를 반복적으로 추정하는 역해석 기법을 이용하여 인식하게 된다. 마지막으로 3번의 수치실험을 통하여, 제안기법의 수치적 타당성 여부가 확인된다. 이때, 레일리 감쇠 계수를 제외한 인식변수들의 오차는 1%미만으로 인식된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.481-491
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• 2014

빙상이나 빙하, 빙붕에서 푸른색의 얼음이 지표에 노출되어 있는 지역을 청빙지대라 한다. 이는 빙하 표면에 쌓인 눈이 바람에 의해 침식되거나 기온과 일사량에 따른 승화로 인해 대부분 제거되기 때문이다. 청빙지대는 운석이 농집되기 쉽고 빙체의 질량균형에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, 청빙의 노출도 및 밀집도에 대한 정량적 지표의 개발이 요구되고 있다. 이 연구에서는 2007~2012년에 동남극 맥머도 드라이벨리를 촬영한 MODIS 영상을 이용하여 청빙과 눈, 구름의 분광반사특성을 분석하고, 청빙의 노출도 및 밀집도를 정량화 할 수 있는 정규청빙지수(Normalized Difference Blue-ice Index, NDBI) 알고리즘을 고안하였다. 눈과 구름은 가시광선과 근적외선 파장대역에서 매우 높은 반사율을 나타낸다. 청빙은 청색 파장대역에서 높은 반사율을 보이는 반면에, 근적외선 파장대역에서 낮은 반사율을 보인다. NDBI 알고리즘은 청색과 근적외선 파장대역에서의 반사율 차이를 두 반사율의 합으로 나누는 것으로 표현된다[NDBI = (Blue - NIR)/(Blue + NIR)]. 청빙의 NDBI는 노출도와 밀집도에 따라 0.2~0.5의 값을 가지며, 0.2 이하의 값을 가지는 눈과 구름이나 음수의 값을 나타내는 암석으로부터 명확히 구분되었다. 청빙의 NDBI가 시간에 따라 변화하는 현상은 맥머도 드라이벨리의 기상관측소에서 측정된 풍속($R^2=0.012$)이나 기온($R^2=0.278$) 보다는 적설두께와 가장 높은 상관성($R^2=0.699$)을 나타냈다. 적설두께가 증가할수록 NDBI 값은 감소하였는데, 이는 청빙지대의 NDBI 값으로부터 적설량의 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구에서 개발된 NDBI 알고리즘은 운석탐사, 빙체의 질량균형 분석, 적설량 추정 등 다양한 극지연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 전망된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.11-22
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• 2010

본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.