본 논문에서는 대표적인 이동 로봇의 장애물 회피 방법들의 성능을 분석한다. 이를 위해 장애물 회피 성능 지수로서 목표점까지 이동한 거리, 이동 시간, 장애물과의 거리, 로봇 동작의 평활도(smoothness)를 제시한다. 특히 로봇 동작의 평활도는 로봇 동작 시 조향 방향의 각가속도와 저크(jerk)를 사용하여 로봇의 실질적 이동 효율성을 측정하는 성능 지수이다. 주어진 성능 지수에 의하여 4가지의 주요한 장애물 회피 방법을 비교하였다. 주요한 장애물 회피 방법은 인공 전위계 방법, 탄성력(elastic force) 방법, 가상 거리(virtual distance)에 의한 인공전위계 방법, 그리고 가상 거리에 의한 탄성력 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 각 방법의 성능을 비교 분석하여 각각의 장애물 회피 특성을 파악하였다.
본 논문은 영상기반 헤드 트랙커에 인공 표식의 면적을 이용하는 연구를 기술하였다. 헤드 트랙커 체계는 병진운동과 회전운동으로 구성되어 있으며, 이들은 웹 카메라에 의하여 감지되었다. 감지된 영상은 영상처리 기법과 인공 신경망에 의하여 운동에 따른 결과를 만들게 된다. 헤드 트랙커가 사용될 항공기의 조종석의 특성상 병진운동은 헬멧의 특정 색을 추적하게 하였다. 회전 운동은 인공 신경망을 이용하여 추적하였으며, 헬멧에 표시된 두 가지 색의 면적 비율을 입력 값으로 사용하였다. 여기서 역전파 알고리즘과 RBFN을 사용하였다. 두 알고리즘은 머리의 움직임과 같은 비선형 체계를 분류하고 추적하는데 용이한 알고리즘으로 역전파 알고리즘은 피드백 특성을, RBFN은 확률적 특성을 이용한다. 본 논문에서는 회전운동에 어느 알고리즘이 더 적합한 알고리즘인지 비교하였다.
본 연구에서는 중저준위 방사성 폐기물 처분장의 지진위험도 평가를 위한 평가용 입력지반운동을 도출하였다. 방사성 폐기물 처분장 부지를 대상으로 한 지진재해도 평가를 수행하여 재해도 곡선을 도출하였으며 도출된 재해도 곡선을 바탕으로 등재해도 스펙트럼을 산정하였다. 등재해도 스펙트럼에 부합하는 30개의 인공지진파를 생성하여 해당 부지의 지반을 대상으로 한 부지응답해석을 수행하였다. 대상부지에 대한 부지응답해석을 통하여 지표면과 처분동굴의 상단과 하단부에서의 입력지진운동을 구하였고 각각의 평균값을 구하여 방사성 폐기물 처분장의 리스크 평가를 위한 평가용 응답스펙트럼을 제시하였다.
본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.
Pneumatic cylinder is one of the low cost actuation sources which have been applied in industrial and prosthetic application since it has a high power/weight ratio, a high-tension force and a long durability However, the control problems of pneumatic systems, oscillatory motion and compliance, have prevented their widespread use in advanced robotics. To overcome these shortcomings, a number of newer pneumatic actuators have been developed such as McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Manipulators. In this paper, one solution for position control of a robot arm, which is driven by two pneumatic artificial muscles, is presented. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external load of the robot arm. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is proposed in this paper. This estimates the external load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external working loads.
One of the most important roles in the nonlinear dynamic structural analysis is to select a proper ground excitation, which dominates the response of a structure. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea, a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms is necessarily required. If all information is not available at site, the information from other sites with similar features can be used by the procedure of seismic hazard analysis. Eliopoulos and Wen identified the parameters of the ground motion model by the empirical relations or expressions developed by Trifunac and Lee. Because the relations used in the parameter identification are largely empirical, it is required to apply the artificial neural networks instead of the empirical model. Additionally, neural networks have the advantage of the empirical model that it can continuously re-train the new recorded data, so that it can adapt to the change of the enormous data. Based on the redefined traditional processes, three neural-networks-based models (FAS_NN, PSD_NN and INT_NN) are proposed to individually substitute the Fourier amplitude spectrum, the parameter identification of power spectral density function and intensity function. The paper describes the first half of the research for the development of Neural-Networks-based model for the generation of an Artificial earthquake and a Response Spectrum(NNARS).
Objectives: Existing cardiovascular simulators are used to evaluate artificial organs such as artificial hearts, prosthetic valves, and artificial blood vessels, and pulses are typically triggered using artificial hearts. However, the forms of pulse waves vary according to the location of arteries, and for precise assessment of artificial blood vessels, the development of simulators that generate diverse pressure pulse waves is necessary. This study developed a novel cardiovascular simulator that generates different forms of pulse waves. Methods: This simulator consists of a stepping motor, a slider-crank mechanism that transforms the rotation movement of a motor into the straight-line motion of a piston, a piston that generates pulsatile flows, a water tank that supplies fluids, an elastic tube made of silicon, and a device that adjusts the terminal resistance of fluids. Results & Conclusion: This study examined motor rotation and its operation under conditions similar to the physiological conditions of the heart. The simulator developed in this study produced diverse forms of waves, and the generated pressure waves well satisfied physiological conditions.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 기존 센서에 인간의 지능과 유사한 기능을 부여하기 위한 연구가 큰 주목을 받고 있다. 기존에는 주로 센서로써의 기초 성능지표, 예를 들어 감도 및 속도 등을 향상시키기 위한 연구가 주로 진행되었지만, 최근에는 분류나 예측 등의 인공지능을 센서에 결합하기 위한 시도가 확대되고 있다. 이를 바탕으로 최근 질병 감지 센서, 모션 감지 센서 및 가스 센서 등 거의 센서 전 분야에서 지능형 센서에 대한 연구 결과가 활발히 보고되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 기본적인 개념, 종류 및 메커니즘과 더불어, 최근 보고된 지능형 센서에의 적용 사례에 대해 알아보고자 한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.894-903
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2008
In this paper, we present an artificial muscle actuator producing rectilinear motion, called the Tube-Spring-Actuator(TSA). The TSA is supposed to be a prospective substitute in areas requiring macro forces such as robotics. It is simply configured from a synthetic elastomer tube with an inserted spring. The design of the TSA is described in detail and its analysis is conducted to investigate the characteristics of the actuator based on the derived model. In addition, the performance of the proposed actuator is tested via experiments.
Recently to increase the productivity and improve the quality in the industrial process, suppressing the residual vibration in motion control systems becomes the essential problem to solve. One of the methods to suppress the residual vibration is the input shaping technique. It is based on parameters of the system model; however, the parameters are usually difficult to obtain. This paper shows the effects of the residual vibration caused by the variation of the general velocity profile for the system with two vibration modes, and also shows the effects of the input shaping filter based on the parameters of system model. Finally, the simulation results show that the proposed input shaping filter using an artificial immune algorithm is more effective for suppressing residual vibrations than genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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