Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.12
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pp.1170-1176
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2010
This study addresses adaptive control of UAVs(Unmanned Aerial Vehicles) pitch-axis maneuver. The MRAC(Model Referenced Adaptive Control) approach is employed to accommodate uncertainties which are introduced by feedback linearization of pitch attitude control by elevator input. The model uncertainty is handled by adaptation laws which update model parameters while the UAV is under control by the feedback control law. Steady-state pitch attitude achieved by the stabilizing control law is derived to provide insight on the closed-loop behavior of the controlled system. The proposed idea is free of linearization, gain-scheduling procedures, so that one can design high maneuverability of UAVs for pitching motion in the presence of significant model uncertainty.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.6
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pp.751-771
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2011
Biogenic Volatile Organic Compound (BVOC) emissions are estimated with BEIS3.12 (Biogenic Emissions Inventory System version 3.12) over the Seoul Metropolitan Area (SMA) and then used in CMAQ (Community Multiscale Air Quality) simulations for two high ozone episodes in 2004 and 2007 June. The first- and second-order sensitivity coefficients of ozone to BVOC emissions are estimated with High-order Decoupled Direct Method (HDDM) simulation in order to estimate the influence of BVOC emissions on ozone using the Zero-Out Contribution (ZOC) approach. ZOC analysis shows that relative contribution of BVOC emissions on daily maximum 1-hr ozone is as high as 30% for high ozone days above 100 ppb. However simulated isoprene concentrations were over-estimated by a factor of 2 when compared to the observations at the PAMS (Photochemical Air Monitoring Station) for the 2007 episode. When assumed that actual BVOC emissions are 50% less than estimated, the ZOC of BVOC emissions on daily maximum ozone drops by more than 10 ppb for the episode. The result indicates that uncertainty in BVOC emissions may have significant impact on high ozone prediction in the SMA.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.2
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pp.76-82
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2002
The objective of this paper is to design a robust controller for a flexible robot arm manipulator using LMI(Linear Matrix Inequality) theory, and confirm its effectiveness through experimentation. We first describe a modeling Process of the flexible arm in order to get a mathematical model, and then discuss how to approximately obtain the uncertainty of the model for robust control. As to the control system design, we adopt the LMI-based H$_{\infty}$ synthesis algorithm which has the merits of eliminating the regularity restrictions attached to the Riccati-based methods. As a result of this, we can cope with the parameter variation (that is, modeling uncertainty) due to the tip-load variation. Finally we confirm the effectiveness of the controller through experiment and simulation.
This Research have suggested the new estimation method using parameter estimation algorithm to substitute established velocity and friction factor calculation equation. Established calculation equation has some difficulties for estimation and reflecting exactly flow specification cause parameter uncertainty and material uncertainty governed real phenomenon, so this research has used system modeling method for flow specification estimation and suggested estimation method.
Recently, though it was developed several services using the context-awareness technology of IoT, there exist also obstacles for high quality service. Specifically it is short the study for uncertainty of context-awareness. This study focused on understanding the effect of frequency interference among several environmental factors for location determination to increase precision of location determination. It was found that frequency interference between devices using 2.4Ghz frequency effect on the location determination precision. It was resulted that frequency interference increase the error of location determination precision. Then, we confirmed that it was required the suitable compensation method corresponding to frequency interference.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.5
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pp.423-430
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2014
In this study, the five-DOF motion at ultra-precision linear stage under static and dynamic conditions are evaluated through the extending application of ISO 230-2. As the performance factors, the bi-directional accuracy and repeatability of the five-DOF motion are quantitatively evaluated with the measurement uncertainties which are determined using the standard uncertainty of equipment used in experiment. The motion under static condition are analyzed using geometric errors. The five geometric errors except the linear displacement error are measured using optimal measurement system which is designed to enhance the standard uncertainty of geometric errors. In addition, the motion under dynamic conditions are analyzed with respect to the conditions with different feed rate of the stage. The experimental results shows that the feed rate of stage has a significant effect on straightness motions.
This paper verifies the performance of Extended Kalman Filter(EKF) and MCL(Monte Carlo Localization) approach to localization of an underwater vehicle through experiments. Especially, the experiments use acoustic range sensor whose measurement accuracy and uncertainty is not yet proved. Along with localization, the experiment also discloses the uncertainty features of the range measurement such as bias and variance. The proposed localization method rejects outlier range data and the experiment shows that outlier rejection improves localization performance. It is as expected that the proposed method doesn't yield as precise location as those methods which use high priced DVL(Doppler Velocity Log), IMU(Inertial Measurement Unit), and high accuracy range sensors. However, it is noticeable that the proposed method can achieve the accuracy which is affordable for correction of accumulated dead reckoning error, even though it uses only range data of low reliability and accuracy.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.253-261
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2013
In this paper, we study the problem of controlling composite asynchronous sequential machines. The considered asynchronous machine consists of two input/state machines in cascade connection, where the output of the front machine is delivered to the input channel of the rear machine. The objective is to design a corrective controller realizing model matching such that the stable state behavior of the closed-loop system matches that of a reference model. Since the controller receives the state feedback of the rear machine only, there exists uncertainty about the present state of the front machine. We specify the existence condition for a corrective controller given the uncertainty. The design procedure for the proposed controller is described in a case study.
Park, Eun-Jin;Kwon, Oh-Woog;Kim, Kangil;Kim, Young-Kil
ETRI Journal
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v.37
no.3
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pp.541-550
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2015
In this paper, we propose a classification-based approach for hybridizing statistical machine translation and rulebased machine translation. Both the training dataset used in the learning of our proposed classifier and our feature extraction method affect the hybridization quality. To create one such training dataset, a previous approach used auto-evaluation metrics to determine from a set of component machine translation (MT) systems which gave the more accurate translation (by a comparative method). Once this had been determined, the most accurate translation was then labelled in such a way so as to indicate the MT system from which it came. In this previous approach, when the metric evaluation scores were low, there existed a high level of uncertainty as to which of the component MT systems was actually producing the better translation. To relax such uncertainty or error in classification, we propose an alternative approach to such labeling; that is, a cut-off method. In our experiments, using the aforementioned cut-off method in our proposed classifier, we managed to achieve a translation accuracy of 81.5% - a 5.0% improvement over existing methods.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.13
no.4
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pp.37-45
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2009
The identification of significant structural components under seismic loading through a probabilistic approach is of interest to many structural engineers. The First-Order Second Moment method can be used to achieve this goal by estimating uncertainty in the seismic demand of a structural system induced by the capacity uncertainties of each structural component. Significant structural components are those to which the seismic demand of the structure is more sensitive than it is to other ones. The developed procedure demonstrated by a ductile reinforced concrete frame shows that it is computationally effective and robust in terms of identifying significant structural components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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