• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.333-333
• /
• 2000

When the generalized singular perturbation method is used for model reduction, the state variables of the original system is reconstructed from the reduced order model. The state reduction error is defined, which shows how well the reconstructed state variables approximate the state variables of the original system equation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 A
• /
• pp.79-82
• /
• 1999

In this paper, STATCOH(static synchronous compensator : one of the custom power equipment) is proposed for balancing unbalanced loads. Compensation current references are given by the analysis of the unbalanced 3-phase currents. And for detecting negative-sequence components, digital Butterworth LPF(low pass filter) is used. The predicted current controller in the synchronous rotating coordinates is also proposed. Finally, the effectiveness of STATCOM is verified by the simulations for unbalanced loads.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.547-557
• /
• 2009

LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
• /
• pp.135-139
• /
• 1990

In general, the control of robot arms falls into two board categories (position control and force control). The joint interpolated trajectory schemes generally interpolate the desired joint path by a class of polynomial functions and generate a sequence of time based control set points for the control of a manipulator from a initial location to its destination. A digital position controller was designed and adapted to the industrial balancing manipulator. And also, the joint interpolated trajectory using 3rd order polynomial was generated in this study. The IBM PC used as the main controller and the trajectory planner had enough run-time capabilities. The 8097BH microcontroller is an integral pan of the joint controller which directly controls an axis of motion. The PI servo control system to treat each joint of the robot arm as a independent joint servo mechanism had satisfying performance, and a sequence of time-based intermediate configurations of the manipulator hand showed good continuity and smoothness on position and velocity of the manipulator's joint coordinates along the trajectory.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.19-25
• /
• 1998

발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제32권3호
• /
• pp.160-165
• /
• 2007

This study was conducted to evaluate beef using a color machine vision system. The machine vision system has an advantage to measure larger area than a colorimeter and also could measure other quality factors like distribution of fats. However, the machine vision measurement is affected by system components. To measure the beef color with the machine vision system, the effect of color balancing control was tested and calibration model was developed. Neural network for color calibration which learned reference color patches showed a high correlation with colorimeter in L*a*b* coordinates and had an adaptability at various measurement environments. The trained network showed a very high correlation with the colorimeter when measuring beef color.

• Agricultural and Biosystems Engineering
• /
• 제4권1호
• /
• pp.16-21
• /
• 2003

In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.

• 한국광학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.120-127
• /
• 1999

Head-Up Display(HUP)에 사용되는 홀로그래픽 광결합기의 회절 효율 및 결상 특성을 분석하고 제작하였다. Kogelnik의 결합파이론을 통해 반사형 체적 홀로그램에 대한 각도 및 분광 대역 특성을 수치계산하고 홀로그래픽 광학소자에서의 파장 변화에 의한 색수차의 최소화 방법을 HUD의 재생각 및 초점거리 보정에 응용하였다. 또한 자동차에 사용되는 형태로 등각형(conformal type)과 비등각형(non-conformal type)의 홀로그래픽 광결합기를 비교하고 대역 특성을 실험적으로 분석하였다. 실제적으로 등각형 보다 넓은 각도 대역폭을 보이며 광학적 배율(optical power)을 지니는 홀로그래픽 광결합기를 설계, 제작하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.148-155
• /
• 2021

로봇 기술이 발전함에 따라 모바일 로봇의 주행 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2륜 및 4륜의 휠을 기반으로 구성되는 모바일 로봇의 주행 시스템은 직선과 같은 단반향 주행에 장점이 있으나 방향 전환 및 제자리 회전에 단점을 가지고 있다. 볼을 휠로 사용하는 볼 로봇은 전방향 이동에 장점이 있으나, 구조적인 불안정한 특성에 의해 균형을 유지하기 위한 자세 제어 및 이동을 위한 주행 제어가 요구된다. 기존의 볼 로봇은 모터에 부착된 엔코더를 이용하여 주행제어를 위한 위치를 추정함으로써 오차가 누적되는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 영상처리를 통해 볼 로봇의 위치 좌표를 추정하고, 이를 주행 제어에 사용하는 주행 제어 시스템을 제안하였다. 볼 로봇의 위치를 추정하기 위한 영상처리부, 통신부, 표시부 및 제어부를 포함하는 볼 로봇의 주행 제어 시스템을 설계 및 제작하고, 주행 제어 시스템을 적용한 볼 로봇의 주행 실험을 통해 x축 방향 ±50.3mm 및 y축 방향 ±53.9mm의 오차범위 이내에서 오차의 누적 없이 제어됨을 확인하였다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.33-40
• /
• 2022

최근 IoT와 연계된 서비스들이 다양한 환경에서 활용되면서 IoT와 인공지능 기술이 융합되고 있다. 그러나, IoT 데이터를 안정적으로 처리하는 기술들이 완벽하게 지원되고 있지 않아 이를 위한 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는 IoT 데이터를 머신러닝 기반으로 임베디드 벡터를 생성한 후 IoT 데이터를 최적화 할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 처리 효율을 위해서 IoT 데이터의 인덱스, 수집 위치(X와 Y축 좌표의 이진값), 그룹 인덱스, 타입, 종류 등을 QR 기반으로 임베디드 벡터화를 수행한다. 또한, IoT 데이터를 비대칭적으로 연계하도록 IoT 데이터 수집 과정에서 로드밸런싱을 수행할 수 있도록 다양한 IoT 장치에서 생성한 데이터를 통합 관리한다. 제안 기법은 비대칭적으로 IoT 데이터를 그룹화할 수 있도록 IoT 데이터를 해쉬기반으로 서로 직교화하도록 처리한다. 또한, IoT 데이터 종류 및 특성에 따라 주기적으로 생성 및 그룹화하기 때문에 IoT 데이터 간 간섭은 최소화할 수 있다. 향후 연구에서는 IoT 서비스를 제공하는 여러 환경에서 제안 기법을 비교 평가할 계획이다.