최근 산업현장에서는 생산성, 품질, 고객 만족도를 향상시키기 위해 정보통신기술(ICT)을 기반으로 한 스마트 팩토리 체제로 전환하고 있다. 스마트 팩토리를 실현함에 있어 가장 중요한 장치는 무인 반송차(AGV)이며, AGV의 도입이 증가하고 있다. 일반적으로 AGV은 범용 PLC를 이용하여 개발하고 있으나, 범용 PLC로 개발된 AGV의 가격은 고가이며, 부피 또한 크다. 한편, 산업현장에서는 작업장의 공간적 제약 때문에 소형화, 용이한 재구성 등이 가능한 저가의 AGV를 요구하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PLC 내장형 AGV 제어기의 설계법을 제안하고, 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 우수한 속도제어와 주행 정밀도(속도제어 오차=0.021[m/s], 주행자세제어의 평균오차 = 2.1[mm])를 보였다. 이와 같이 제안된 AGV 제어기를 산업현장에 적용한다면, 저비용으로 소형화와 재구성 등이 가능할 것이다.
센서 네트워크에서 평균 추정성능을 높이기 위한 저 복잡도를 갖는 센서 노드 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 복잡도를 줄이기 위해 직접적인 비용함수인 평균 추정오차를 최소화 하는 대신, 평균 추정오차 공분산 역행렬의 로그행렬식을 비용함수로 채택하고 이를 최대화하는 센서 노드 집합을 선택하기 위한 탐욕적 반복 알고리즘을 제안한다. 비용함수에 있는 관측행렬에 QR분해를 적용하여 단계마다 한 개의 노드를 선택하기 위한 저 복잡도를 갖는 수학적관계식을 유도한다. 다양한 실험을 통해, 추정성능 및 복잡도면에서 기존의 센서 노드 선택기술 대비 제안 알고리즘이 경쟁력있는 성능을 보임을 입증하고 실용적 센서 노드 선택기술로써 다양한 네트워크시스템에 적용할 수 있는 대안을 제시한다.
Lei, Jun;Lozano-Galant, Jose Antonio;Xu, Dong;Zhang, Feng-Liang;Turmo, Jose
Smart Structures and Systems
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제30권4호
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pp.339-351
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2022
Evaluating the current condition of existing structures is of primary importance for economic and safety reasons. This can be addressed by Structural System Identification (SSI). A reliable static SSI depends on well-designed sensor configuration and loading cases, as well as efficient parameter estimation algorithms. Static SSI by the Measurement Error-Minimizing Observability Method (MEMOM) is a model-based deterministic static SSI method that could estimate structural parameters from static responses. In the current state of the art, this method is only applicable when structures are subjected to one loading case. This might lead to lack of information in some local regions of the structure (such as the null curvatures zones). To address this issue, the SSI by MEMOM using multiple loading cases is proposed in this work. Observability equations obtained from different loading cases are concatenated simultaneously and an optimization procedure is introduced to obtain the estimations by minimizing the discrepancy between the predicted response and the measured one. In addition, a Genetic-Algorithm (GA)-based Optimal Sensor Placement (OSP) method is proposed to tackle the OSP problem under multiple static loading cases for the very first time. In this approach, the Fisher Information Matrix (FIM)'s determinant is used as the metric of the goodness of sensor configurations. The numerical examples of a 3-span continuous bridge and a 13-story frame, are analyzed to validate the applicability of the extended SSI by MEMOM and the GA-based OSP method.
건설종사자가 일으킨 휴먼에러가 건설 사고재해의 중요한 원인 중 하나이므로 사고재해를 줄이기 위해서 건설근로자의 휴먼에러를 줄이는 것이 중요하다. 그러나, 건설업의 특성상 건설근로자는 현장이라는 공통의 틀 안에서 작업을 하고 있으므로, 본 연구는 조직적 관점에서 건설 현장 조직의 안전의식 수준이 건설근로자 휴먼에러에 미치는 영향을 파악하였다. 분석 결과 휴먼에러가 사고재해에 영향을 미치며, 건설 현장의 안전의식 수준이 건설근로자의 휴먼에러에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 특히, 잘못은 안전의식의 거의 모든 영역에서 현장의 안전의식 수준과 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 건설 현장의 안전의식 수준을 높이면 건설근로자가 잘못된 행동(행위착오, Slip)을 할 가능성이 작아져 궁극적으로 건설 현장의 사고재해를 줄일 수 있다는 것을 파악한 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
Kim, Ho-Chan;Park, Hong-Tae;Lee, Hyoung-Kook;Lee, Seok-Hee
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권2호
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pp.5-14
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2002
Internet becomes very common tool far communication and data sharing. Virtual readily(VR) on web browser, and virtual prototyping and virtual manufacturing is widely used in many engineering fields. The reduction of overall development process and error minimization during data conversion becomes very crucial where sharing data via Internet and VR. This paper deals with the advantage and disadvantage of VRML format used in RP(Rapid Prototyping), and a software for RP data preparation is developed. If VRML format as an international standard for VR, is replaced with STL format, the weak points of STL formal can be overcome and the technique related to virtual prototyping and virtual manufacturing can be addressed more systematically by sharing the data. The system developed in this work shows a good window to get access to a mare realistic observation of an object for an RP system from a long remote sites in a more systematic way.
Many of the current visual odometry algorithms suffer from some extreme limitations such as requiring a high amount of computation time, complex algorithms, and not working in urban environments. In this paper, we present an approach that can solve all the above problems using a single camera. Using a planar motion assumption and Ackermann's principle of motion, we construct the vehicle's motion model as a circular planar motion (2DOF). Then, we adopt a 1-point method to improve the Ransac algorithm and the relative motion estimation. In the Ransac algorithm, we use a 1-point method to generate the hypothesis and then adopt the Levenberg-Marquardt method to minimize the geometric error function and verify inliers. In motion estimation, we combine the 1-point method with a simple least-square minimization solution to handle cases in which only a few feature points are present. The 1-point method is the key to speed up our visual odometry application to real-time systems. Finally, a Bundle Adjustment algorithm is adopted to refine the pose estimation. The results on real datasets in urban dynamic environments demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4738-4758
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2017
Resource allocation plays a crucial role in multiuser multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems to improve overall system performance. While previously proposed resource allocation algorithms are mainly designed from the point of view of the information-theoretic, we formulate the resource allocation problem as an average bit error rate (BER) minimization problem subject to a total power constraint when considering employing realistic MIMO detection techniques. Subsequently, we derive the optimal subcarrier and power allocation algorithms for three types of well-known MIMO detectors, including the maximum likelihood (ML) detector, linear detectors, and successive interference cancellation (SIC) detectors. To reduce the complexity, we also propose a two-step suboptimal algorithm that separates subcarrier and power allocation for each detector. We also analyze the diversity gain of the proposed suboptimal algorithms for various MIMO detectors. Simulation results confirm that the proposed suboptimal algorithm for each detector can achieve a comparable performance with the optimal allocation with a much lower complexity. Moreover, it is shown that the suboptimal algorithms perform better than the conventional algorithms that are known in the literature.
The Compton backscatter technique has been applied to lap-joint in aircraft structure in order to determine mass loss due to exfoliative corrosion of the aluminum alloy sheet skin. The mass loss of each layer has been estimated from Compton backscatter A-scan including the aluminum sheet, the corrosion layer, and the sealant. A Compton backscattering imaging system has been also developed to obtain a cross-sectional profile of corroded lap-splices of aging aircraft using a specially designed slit-type camera. The camera is to focus on a small scattering volume inside the material from which the backscattered photons are collected by a collimated scintillator detector for interpretation of material characteristics. The cross section of the layered structure is scanned by moving the scattering volume through the thickness direction of the specimen. The theoretical model of the Compton scattering based on Boltzmann transport theory is presented for quantitative characterization of exfoliative corrosion through deconvolution procedure using a nonlinear least-square error minimization method. It produces practical information such as location and width of planar corrosion in layered structures of aircraft, which generally cannot be detected by conventional NDE techniques such as the ultrasonic method.
단일 쌍극자 모델을 source localization 문제에 적용시키는 것은 초보적이기도 하지만 필수적이기도 하다. 시abf레이션을 이용하여 단일 쌍극자를 추적함으로써 얻은 결과는 실제 인간의 뇌에 관한 EEG 임상 실험에 여러가지 정보를 제공해줄 수 있기 때문이다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이를 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍극자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다.
Prediction of corporate bankruptcies has long been an important topic and has been studied extensively in the finance and management literature because it is an essential basis for the risk management of financial institutions. Recently, support vector machines (SVMs) are becoming popular as a tool for bankruptcy prediction because they use a risk function consisting of the empirical error and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. In addition, they don't require huge training samples and have little possibility of overfitting. However. in order to Use SVM, a user should determine several factors such as the parameters ofa kernel function, appropriate feature subset, and proper instance subset by heuristics, which hinders accurate prediction results when using SVM In this study, we propose a novel hybrid SVM classifier with simultaneous optimization of feature subsets, instance subsets, and kernel parameters. This study introduces genetic algorithms (GAs) to optimize the feature selection, instance selection, and kernel parameters simultaneously. Our study applies the proposed model to the real-world case for bankruptcy prediction. Experimental results show that the prediction accuracy of conventional SVM may be improved significantly by using our model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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