• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.288-295
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• 2022

This study shows a system identification method of a balancing loading device for a stair climbing delivery robot. The balancing loading device is designed as a 2-axes gimbal structure and is interpreted as two independent pendulum structures for simplifying. The loading device's properties such as mass, moment of inertia, and position of the center of gravity are changeable for luggage. The system identification process of the loading device is required, and the controller should be optimized for the system in real-time. In this study, the system identification method is based on least squares method to estimate the unknown parameters of the loading device's dynamic equation. It estimates the unknown parameters by calculating them that minimize the error function between the real system's motion and the estimated system's motion. This study improves the accuracy of parameter estimation using a null space solution. The null space solution can produce the correct parameters by adjusting the parameter's relative sizes. The proposed system identification method is verified by the simulation to determine how close the estimated unknown parameters are to the real parameters.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권3C호
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• pp.233-240
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• 2012

일반적인 네트워크를 통한 공장 내 관리와 달리 무선 센서 네트워크를 이용한 공장 내 관리를 위해서는 장치의 발견, 확인, 검증의 과정이 자동으로 수행되어야 한다. 이에 대한 방안으로 본 논문에서는 장치 등록 서버를 제안하고 이를 이용한 관리 시스템을 설계한다. 장치의 발견단계에서는 무선 센서 망에서 사용되는 라우팅 기술의 특성을 이용하고 식별 및 검증 단계에서는 장치를 식별할 수 있는 일반적인 정보를 장치 등록 서버에 저장하여 활용한다. 제안하는 관리 시스템은 구현의 복잡성을 낮추고 여러 종류의 장치들이 분산되어 있는 공장 내에서의 장치 관리를 용이하게 해준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.260-266
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• 1996

In this paper, we presents neural network identification and control of highly complicated nonlinear Left Ventricular Assist Device(LVAD) system with a pneumatically driven mock circulation system. Generally the LVAD system need to compensate nonlinearities. Hence, it is necessary to apply high performance control techniques. Fortunately, the neural network can be applied to control of a nonlinear dynamic system by learning capability. In this study, we identify the LVAD system with Neural Network Identification. Once the NNI has learned the dynamic model of LVAD system, the other network, called Neural Network Controller(NNC), is designed for control of a LVAD system. The ability and effectiveness of identifying and controlling a LVAD system using the proposed algorithm will be demonstrated by computer simulation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.42.5-42
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• 2002

1. Introduction for whole aspects. 2. Filtering for Fault Current Waveform 3. Estimation for relay operation. 4. Wavelet transform and ANN. 5. Identification for operated protection device. 6. Conclusion. Reference.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권3호
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• pp.387-394
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• 1996

This paper presents a Neural Network Identification(NNI) method for modeling of highly complicated nonlinear and time varing human system with a pneumatically driven mock circulatory system of Left Ventricular Assist Device(LVAD). This system consists of electronic circuits and pneumatic driving circuits. The initiation of systole and the pumping duration can be determined by the computer program. The line pressure from a pressure transducer inserted in the pneumatic line was recorded System modeling is completed using the adaptively trained backpropagation learning algorithms with input variables, heart rate(HR), systole-diastole rate(SDR), which can vary state of system. Output parameters are preload, afterload which indicate the systemic dynamic characteristics. Consequently, the neural network shows good approximation of nonlinearity, and characteristics of left Ventricular Assist Device. Our results show that the neural network leads to a significant improvement in the modeling of highly nonlinear Left Ventricular Assist Device.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.15-21
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• 2008

본 논문에서는 관리대상자의 위치 및 기타 관련 정보를 위치관리시스템(LMS : Location Management System)에서 항시 감시 및 관리할 수 있는 GPS 기반 위치 인식 단말시스템 및 위치관리시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 PID(Personal Identification Device)의 정보를 전송하기 위한 모듈과 GPS 기반의 위치정보 수집 모듈로 구성된 위치 인식 단말장치 (Mobile HTE : Mobile Home Terminal Equipment)와 Mobile HTE에서 수신된 정보를 인터넷 망을 통하여 위치관리시스템에 전송할 수 있는 단말장치 (HTE : Home Terminal Equipment)를 구현하여 관리대상자의 위치를 관리할 수 있는 위치관리시스템을 설계 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.268-284
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• 2017

The dorsal hand vein biometric system developed has a main objective and specific targets; to get an electronic signature using a secure signature device. In this paper, we present our signature device with its different aims; respectively: The extraction of the dorsal veins from the images that were acquired through an infrared device. For each identification, we need the representation of the veins in the form of shape descriptors, which are invariant to translation, rotation and scaling; this extracted descriptor vector is the input of the matching step. The optimization decision system settings match the choice of threshold that allows accepting/rejecting a person, and selection of the most relevant descriptors, to minimize both FAR and FRR errors. The final decision for identification based descriptors selected by the PSO hybrid binary give a FAR =0% and FRR=0% as results.

• 융합보안논문지
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• 제19권3호
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• pp.51-59
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• 2019

본 논문에서는 사물인터넷(IoT) 시대의 안전한 기업 내부 네트워크 환경을 유지시키기 위하여 네트워크 가시성을 확보할 수 있는 단말 식별 시스템을 제안한다. 최근 기업 네트워크의 영역은 점점 더 넓어지고 복잡해지고 있다. 더 이상 데스크톱과 스마트폰뿐만 아니라 업무용 패드, 바코드스캐너, AP, Video Surveillance, 디지털 도어, 방범장치, 기타 IoT 장비 등 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 보안위협 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 시대의 폭발적으로 증가하고 있는 단말을 식별할 수 있는 프로세스 및 모듈별 기능을 포함하는 단말 식별 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업의 보안 관리자에게 다양한 단말의 정보 및 취약점 등을 제공하여 사내 네트워크에서 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 위협뿐만 아니라 비즈니스 위협에 대응할 수 있는 종합적인 위협 관리 기능을 제공할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.39-46
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• 1998

본 연구에서 복잡한 비선형적 특성을 갖는 공압식 좌심실보조장치의 모델링과 제어에 인공신경망을 제안하였다. 일반적으로 좌심실보조장치는 비선형이 보상되어야 하는데 인공신경망은 학습능력에 의해 비선형 동적 시스템의 제어에 적용될 수 있다. 인공신경망 모델링을 통해 좌심실 보조장치의 동적 모델을 모델링하고 이를 기반으로 하여 인공신경망 제어기가 설계되었다. 제안된 알고리즘을 이용한 좌심실보조장치의 모델링과 제어성능 및 유효성은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 증명되었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제15권6호
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• pp.609-628
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• 2003

Mechanical anchorage devices are generally tested in the laboratory and may be analyzed using the finite element method. These devices are composed of many components interacting through diverse contact interfaces. Generally, a Coulomb friction law is sufficient to take into account friction between smooth surfaces. However, in the case of mechanical anchorages, a gripping system, named herein the wedge-tendon system, is used to anchor the prestressing tendon. The wedge inner surface is made of a series of triangular notches designed to grip the tendon. In this particular case, the Coulomb law is not adapted to simulate the contact interface. The present paper deals with a new constitutive contact/gripping law to simulate the gripping effect. A parameter identification procedure, based on experimental results as well as on a finite element/neural network approach, is presented. It is demonstrated that all parameters have been selected in a satisfactory way and that the proposed constitutive law is well adapted to simulate the wedge gripping effect taking place in a mechanical anchorage device.