International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.2
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pp.204-213
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2008
In this paper, we present the practical application of an Unscented Kalman Filter (UKF) for an Indoor Mobile Localization System using ultrasonic sensors. It is true that many kinds of localization techniques have been researched for several years in order to contribute to the realization of a ubiquitous system; particularly, such a ubiquitous system needs a high degree of accuracy to be practical and efficient. Unfortunately, a number of localization systems for indoor space do not have sufficient accuracy to establish any special task such as precise position control of a moving target even though they require comparatively high developmental cost. Therefore, we developed an Indoor Mobile Localization System having high localization performance; specifically, the Unscented Kalman Filter is applied for improving the localization accuracy. In addition, we also present the additive filter named 'Pre-filtering' to compensate the performance of the estimation algorithm. Pre-filtering has been developed to overcome negative effects from unexpected external noise so that localization through the Unscented Kalman Filter has come to be stable. Moreover, we tried to demonstrate the performance comparison of the Unscented Kalman Filter and another estimation algorithm, such as the Unscented Particle Filter (UPF), through simulation for our system.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.3
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pp.418-426
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1994
Auto Navigation System is to provide a vehicle driver with more driving information by developing a computer-based system which supports advanced knowledge to a vehicle driving automation system and a driver. In this paper, we propose a new algorithm for the extraction of passing car which removes a background region using a series of images. First, we generate two difference images from three original images by getting the difference values between every two of them in sequence. Second, we generate two mask images from the two difference images. Finally, we extract passing car using the one original image and the two mask images. Using this algorithm we can extract the moving object in the outdoors.
There are two cases of error occurrence of STT(Smart Temperature Transmitter). One is that because of unstable reference voltage, data from A/D converter is not reliable. The other is that because of change of room temperature, this change affects conversion of A/D converter. In this paper, we show algorithms be adapted to STT for reliable conversion of A/D converter through a experiment and compensation for temperature change. In a experiment, we collect data from reference voltage and ground then calculate nominal value of these at constant temperature during A/D converter initialization or at any conversion time. Algorithm for compensation for unstable reference voltage calculates a correction factor and adapts it to compensation for malfunction of A/D converter. Algorithm for compensation for variation of room temperature is come from linearization of thermistor but is adapted to zener diode, not thermistor, therefor we have less effort for compensation for temperature and have a idea that it can be adapted to A/D converter system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.4
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pp.120-126
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1989
IC chip layout pattern recognition algorithms using image processing techniques are being developed for the automation of manufacturing and inspecting chips. Recognitioin of chip pattern requires feature extraction from nach rrame of chip image adn needs to match the feature data through all frames. In this paper, vertex position and form having layout information are extracted by the feature straightening algorithm, and global coordinates of layout pattern are extracted by the feature straightening algorithm, and global coordinates of layout pattern are obtainnd by vertex form matching from the overlapped area of neighbour frame.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.373-376
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2007
The construction industry is an inevitable part of modem development. Now-a-days, the construction industry experiencing several issues related with the maintenance of productivity, quality and labor. Hence there is an immediate requirement for the development of technologies enabling the automated construction equipment. The new technologies should also assure the sufficient safety and efficiency. In the present investigation, an attempts have been made for the development of object sensing algorithm and safety control system for intelligent excavating system. we have analyzed some elemental technologies for sensing objects and also proposed a technology for safety control system as well. The proposed technology will highly influence the safe working performance of construction industry in the positive sense.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.17
no.3
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pp.103-109
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2003
The validity of measured data is fundamental factor for the power system automation Measured values could have errors that are caused by the communication errors and malfunctioning measuring devices. The accuracy and reliability of measured values at a substation is an important condition for robust and fault tolerant automata. Errors can be reduced by state estimation, however, global reliability of state estimation goes down in case of the existence of some bad data In this paper, a least square state estimation and bad sensor detection algorithm based on chi-square theory, ale proposed and it is applied to a domestic 154kV distribution substations. A simulator together with user friendly graphic users interface is developed using C language and Visual Basic. TCP/IP is equipped for future connection with other operation systems.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.13
no.1
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pp.119-127
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1999
In this paper, a robust direct adaptive contrdler is presented in a linear time-invariant. Continuous systems with unmodeded dynamics and bounded disturbance using a rmdified control law and the adaptive law to Compensate for the drawback of ${\sigma}$-modification algorithm. The proposed algorithm is awlied to a plant with unrmdeled dynamics represented as a singular perturbation. Boundness of all signals in overall system is guaranteed with mathematical analysis. simulation results are presented the effectiveness foc the first-order plant even in the presence of unmodelled dynamics or bounded disturbance simulatneousIy.eousIy.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.10
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pp.89-94
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2012
This research is to apply the control of neuron networks for the real-time walking control of Multi-articulated robot. Multi-articulated robot is expressed with a complicated mathematical model on account of the mechanic, electric non-linearity which each articulation of mechanism has, and includes an unstable factor in time of walking control. If such a complex expression is included in control operation, it leads to the disadvantage that operation time is lengthened. Thus, if the rapid change of the load or the disturbance is given, it is difficult to fulfill the control of desired performance. This paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for controlling and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The proposed control algorithm generated control signs corresponding to the non-linearity of Multi-articulated robot, which could generate desired motion in real time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.512-513
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2017
In this paper, an automatic sowing system which arranges the seeds gathered using inhaling technique, on the upper part of cells in trays, is developed to improve the sowing efficiency. In the system, the seeds in inhaled into the vacuum drum, then the seeds are exhausted and arranged on the rotating tray, resulting in rapid sowing system. Also, the velocity control algorithm for the conveyor belt transporting tray is developed to compensate the velocity error generated while the belt is carrying the tray. The velocity control algorithm controls the pulses applying to the stepper motor rotating the drum.
Zhang, Wenjuan;Ma, Haomiao;Zhang, Junli;Chen, Lingling;Qu, Yang
Journal of Power Electronics
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v.15
no.4
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pp.1119-1130
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2015
This study investigates the multi-objective fuzzy optimization of crowbar resistance for the doubly fed induction generator (DFIG) low-voltage ride-through (LVRT). By integrating the crowbar resistance of the crowbar circuit as a decision variable, a multi-objective model for crowbar resistance value optimization has been established to minimize rotor overcurrent and to simultaneously reduce the DFIG reactive power absorbed from the grid during the process of LVRT. A multi-objective genetic algorithm (MOGA) is applied to solve this optimization problem. In the proposed GA, the value of the crowbar resistance is represented by floating-point numbers in the GA population. The MOGA emphasizes the non-dominated solutions and simultaneously maintains diversity in the non-dominated solutions. A fuzzy-set-theory-based is employed to obtain the best solution. The proposed approach has been evaluated on a 3 MW DFIG LVRT. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach for solving the crowbar resistance multi-objective optimization problem in the DFIG LVRT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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