In this paper, we propose a new learning control scheme for various walk motion control of biped robot with same learning-base by neural network. We show that learning control algorithm based on the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multi layer back propagation neural network identification is simulated to obtain a dynamic model of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The biped robots have been received increased attention due to several properties such as its human like mobility and the high-order dynamic equation. These properties enable the biped robots to perform the dangerous works instead of human beings. Thus, the stable walking control of the biped robots is a fundamentally hot issue and has been studied by many researchers. However, legged locomotion, it is difficult to control the biped robots. Besides, unlike the robot manipulator, the biped robot has an uncontrollable degree of freedom playing a dominant role for the stability of their locomotion in the biped robot dynamics. From the simulation and experiments the reliability of iterative learning control was illustrated.
Sequence type 410 (ST410) of Escherichia coli is an extraintestinal pathogen associated with multi drug resistance. In this study, we aimed to investigate the horizontal propagation pathway of a high-risk clone of E. coli ST410 that produces Klebsiella pneumoniae carbapenemase (KPC). blaKPC-encoding E. coli and K. pneumoniae isolates were evaluated, and complete sequencing and comparative analysis of blaKPC-encoding plasmids from E. coli and K. pneumoniae, antimicrobial susceptibility tests, polymerase chain reaction, multilocus sequence typing, and conjugal transfer of plasmids were performed. Whole-genome sequencing was performed for plasmids mediating KPC-2 production in E. coli and K. pneumoniae clinical isolates. Strains E. coli CPEc171209 and K. pneumoniae CPKp171210 were identified as ST410 and ST307, respectively. CPEc171209 harbored five plasmids belonging to serotype O8:H21, which is in the antimicrobial-resistant clade C4/H24. The CPKp171210 isolate harbored three plasmids. Both strains harbored various additional antimicrobial resistance genes. The IncX3 plasmid pECBHS_9_5 harbored blaKPC-2 within a truncated Tn4401a transposon, which also contains blaSHV-182 with duplicated conjugative elements. This plasmid displayed 100% identity with the IncX3 plasmid pKPBHS_10_3 from the K. pneumoniae CPKp171210 ST307 strain. The genes responsible for the conjugal transfer of the IncX3 plasmid included tra/trb clusters and pil genes coding the type IV pilus. ST410 can be transmitted between patients, posing an elevated risk in clinical settings. The emergence of a KPC-producing E. coli strain (ST410) is concerning because the blaKPC-2-bearing plasmids may carry treatment resistance across species barriers. Transgenic translocation occurs among carbapenem-resistant bacteria, which may spread rapidly via horizontal migration.
실내 고속 데이터 전송을 목표로 하는 밀리미터파 무선통신 시스템은 고 품질의 무선 링크에 대한 요구 사항이 매우 중요하다. 그러나, 이러한 주파수 대역에서 전자기파는 상대적으로 작은 파장으로 인하여 발생하는 높은 전파 손실을 감수해야 한다. 이러한 상황에서 방사전력을 특정 방향으로 집중하여 링크 품질을 향상시킬 수 있는 빔포밍 기법은 밀리미터파 대역 무선통신에서 가장 중요한 기법 중의 하나가 되었다. 최근 몇 년간, 무선 시스템의 성능을 향상시키기 위한 빔포밍 관련 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다중절차와 3상 빔 선택을 기반으로 한 단순화된 코드북 기반의 빔포밍 기법의 성능을 평가한다. 이 단순화된 기법은 전수검색, IEEE 802.15.3c 표준이 적용된 2-레벨 검색 및 기존의 멀티레벨 기법과 비교하여 빔포밍 준비에 필요한 시간 감소를 달성할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 고속철도 채널환경에서의 위성을 통한 Satellite Wibro 시스템의 성능열화특성과 이에 따른 보상기법에 대해 서술하였다. 고속철도 채널환경은 LOS채널 과 터널환경으로 구분되고 LOS 환경에서는 고속철도 파워 급전선에 의한 신호블로킹에 의한 문제와 터널내 에서는 Optic Fiber내에서와 같은 다중경로 간섭문제가 발생한다. 이러한 전형적인 두 채널 공간에서의 위성 와이브로 시스템 성능열화 특성을 해석적으로 규명하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인 하였다. 아울러 300 km/h 이상으로 이동하는 고속철도에서 발생되는 OFDM 시스템의 도플러 효과에 의한 ICI 현상과 이를 보상할 수 있는 기법을 해석적, 실험적 결과를 통하여 증명하였다.
본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.
본 논문연구에서는 군용 무인차량과 보병의 위치를 실시간으로 추적하여 충돌을 방지하기 위한 제어시스템을 개발하였다. 개발된 제어시스템은 무선장비들의 위치를 추적하기 위하여 저비용의 RSS 측정값을 사용하였다. 다중경로 환경에서 장비들 위치 추적의 정확성을 향상시키기 위하여 수학적 평균 필터링 과정을 거쳐서 RSS 행렬 값들을 계산하였다. 또한 무선통신 환경에서 빈번히 발생하는 손실된 패킷의 복구 또는 대체를 위하여 퍼지 규칙 선행 알고리즘을 개발하였다. 무선장비들 사이의 거리 정보를 기반으로 무선장비의 위치를 추적하기 위하여 그라디언트(gradient) 알고리즘과 기하학적 삼각 추적 알고리즘을 개발하였다. 성능 평가를 위하여 기하학적 삼각 추적 알고리즘의 위치 추적 결과를 GPS에 의한 위치와 그라디언트 알고리즘의 위치 추적 결과와 비교 분석하였다.
자동차 번호판 인식은 뺑소니차량의 추적이나 교통량의 측정, 교통사고의 조사 및 차량의 증가에 따른 차량범죄의 추적에 이용되고 있다. 실제 적용되는 교통 환경에서는 눈이나 비 그리고 주야간의 조명 변화에 따라서 입력되는 영상에 외란의 영향을 받기 쉬우며, 또한 영상을 촬영하는 순간의 차량의 직진방향과 카메라가 보는 방향에 따라서 동일한 번호판에 대해서도 기하학적으로 변형된 영상이 입력되게 된다. 본 연구에서는 이러한 카메라를 이용한 번호판 인식 환경의 문제를 해결하는 방법으로 호모그래피를 이용하여 기하학적으로 변형된 영상을 원래의 영상으로 변환하는 방법과 투영 히스토그램을 이용한 문자의 분리 방법을 제안하였다. 분리된 영상은 다중 퍼셉트론방법을 이용하여 문자와 숫자를 인식하였고 특히 최적한 입력, 은닉, 출력 층의 비율을 실험을 통하여 도출 하였다.
본 논문에서는 위치인식기반 WPAN 시스템에서 송수신 안테나간의 상관관계가 존재하는 MIMO-OFDM 환경인 경우 채널의 페이딩에 의한 영향을 완화시키고 통신링크 성능향상과 신뢰성을 증대시킬 수 있는 CS(channel sounding) 기법을 제안하며, 또한 본 논문에서는 sounding신호를 통해 채널 전파특성을 측정하여 CS기법으로 추정오차가 최적화된 송신단과 수신단간의 채널 전파특성을 측정한다. 이 제안된 기법을 통해 수신단에서 간단한 연산을 통하여 채널 용량을 증가 시켜 주며, 송신단에서 채널의 정보를 이용하여 최적의 전력 할당 할 수 있고, 채널 용량의 증가를 얻을 수 있게 된다.
일반적으로 자연상태의 흙은 이방성을 나타내며, 이러한 흙의 이방성이 응력-변형률 거동에 미치는 영향은 매우 크다. 따라서 본 연구에서는 인공신경회로망 모델을 이용하여 압밀응력비 변화에 따른 정규압밀점토의 응력-변형률 거동을 모델링하고 비배수전단강도를 예측하여 보았다. 이때 사용된 신경회로망은 일반화된 델타규칙으로도 불리우는 오차역전파 학습 알고리즘을 이용한 다층신경회로망이다. 신경회로망의 학습은 인공퇴적 점토시료를 이용, 연직압밀응력과 압밀응력비를 다르게 정규압밀시킨후 비배수전단시험을 실시하여 얻어진 시험 결과를 이용하였고, 학습된 신경회로망을 이용하여 학습시 제외되었던 압밀응력비 상태에서의 비배수전단강도를 추론하여 본 결과 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 검토결과 실측치와 추론치 사이에는 결정계수($r^2$) 0.973 이상의 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 따라서, 본 연구결과는 점토의 비배수전단강도를 예측함에 있어서 인공신경회로망모델의 적용 가능성을 보여주었다.
The tsunami that resulted from the Central East sea Earthquake, which registered 7.7 on the Richter scale, that occurred over the entire water region in Akita on May. 26, 1983 and the tsunami that was triggered by the Southwest off Hokkaido Earthquake (7.8 on the Richter scale) that occurred in Southwest off Hokkaido on July 12, 1993 are representative cases that led to considerable damage in life and property, not only in Japan but also in Korea. In this study, multi-grid method was used in order to reproduce sufficiently the shoaling effect that occurs as water depth becomes shallow in the shallow water region and moving boundary condition was introduced to consider the runup in the coastal region. For the tsunamis that exerted considerable effect on the East Sea coast of Korea that were caused by the Central East Sea Earthquake in 1983 and the Southwest off Hokkaido Earthquake in 1993, characteristics like water level rise and propagation in the East Sea coast will be examined using numerical simulations. At the same time, these values will be compared with observed values. In addition, maximum water level rise and change in the water level with respect to time that were caused by the tsunamis were examined at each location along the East sea coast. Usefulness of numerical analysis was verified by comparing with observed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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