• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2069-2070
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• 2006

본 논문은 UWB(Ultra Wideband) 펄스 기반의 단일 송수신을 통한 UWB 레인징 시스템에서 거리산출의 모호성을 제거하고 그 성능을 향상시키기 위한 듀얼윈도우처리기법을 새롭게 제안한다. 일반적으로 UWB 레인징시스템은 UWB 전송펄스의 높은 시간분해능을 이용하여 거리를 산출하는데, 비가역성(Non-coherent) UWB 송수신기 구조에서는 신호가 언제 수신 될지 모르는 정보 표본값들로부터 최초도착 성분을 추출하게 되고 이로 인해 거리산출오차가 크게 발생되어 진다. 실내무선채널환경(CMI)의 UWB 레인징 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안된 듀얼윈도우처리기술을 적용 시 1m 거리산출 확률오차기준으로 대략 98% 정확도를 보인 반면에 그렇지 않은 경우는 75%이하의 레인징 정확도 성능을 나타낸다

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2000.11a
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• pp.1023-1027
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• 2000

In metal cutting, the machining accuracy is more affected by thermal errors than by geometric errors. This paper models of the thermal errors for error analysis and develops on-the-machine measurement system by which the volumetric error are measured and compensated. The thermal error is modeled by means of angularity errors of a column and thermal drift error of the spindle unit which are measured by the touch probe unit with a star type styluses, a designed spherical ball artifact, and five gap sensors. In order to analyze the thermal characteristics under several operating conditions, experiments performed with the touch probe unit and five gap sensors on the vertical and horizontal machining centers.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.297-300
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• 2001

본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 제어에 사용할 수 있는 신경망 외란 관측기를 제안하도록 한다. 제안한 신경망 외란 관측기는 다층신경 망의 구조로 신경망 외란관측기의 오차와 제어 오차가 충분히 작은 콤팩트 집합에 절대 상시 유계된다. 본 논문에서 제안하는 신경망 외란 관측기는 기존의 적응 제어기의 단점을 해결한 방식으로 복잡한 회귀 모델을 필요로 하지 않는다. 끝으로 제안한 방식을 3관절 로봇에 적용하여 그 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2658-2661
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• 2004

압전 구동기는 전기적 에너지를 직접 동역학적 에너지로 변환하는 세라믹 구동기이다. 특히 압전 구동기의 개방 회로 시스템은 분자 구조 특성에 의해 비선형적인 히스테리시스 특성과 크리프 특성을 가진다. 이러한 비선형적 시스템을 작은 분해능으로 제어하는 경우 이에 따른 외란, 모델링의 불확실성 둥의 오차가 발생하게 된다. 따라서, 현재 이러한 비선형적 오차를 기존의 PID 및 최적제어를 사용하여 보상하는 방법에 대해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 압전 구동기 위치 결정 시스템 전체에 대해 LQG 제어 및 $H_{\infty}$ 제어를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 본 논문은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 실제 압전 구동기 위치 결정 시스템에 $H_{\infty}$ 제어를 적용하여 제안된 $H_{\infty}$ 제어기가 시스템 성능에 영향을 주는 외란, 모델링의 불확실성 등을 효과적으로 제거함을 보여준다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.8 no.3
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• pp.15-22
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• 1999

In this study, a machining error estimation system far vertical lathes with structural deformation and geometric errors, is realized based on the virtual manufacturing technologies. The positional and directional errors of cutting tool are determined by considering the geometric errors and dimensions of machine components and by introducing the equilibrium condition between the cutting force and structural deformation. Especially, the machining errors of vertical lathes are estimated by using the prescribed cutting test(JIS B 6331). The system can be implemented to evaluate the machining accuracies of vertical lathes at the design process and to design the high precision vertical lathes.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 1998.10a
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• pp.146-151
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• 1998

In this study, a machining error estimation system for vertical lathes with structural deformation and geometric errors, is realized based on the virtual manufacturing technologies. The positional and directional errors of cutting tool are determined by considering the geometric errors and dimensions of machine components and by introducing the equilibrium condition between the cutting force and structural deformation. specially, the machining errors of vertical lathes are estimated by using the prescribed cutting test(JIS B 6331). The system can be implemented to evaluate the machining accuracies of vertical lathes at the design process and to design the high precision vertical lathes.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.131-142
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• 2001

다양한 산업체에서 반복적인 특정업무를 수행하는 경우가 흔히 발생한다. 반복되는 오차의 경험치를 근거로 주어진 작업을 추진하는 과정에서 이들 업무의 정밀도제고를 추구함으로써 갖는 성능개선은 사업장의 품질관리와 직결된다. 학습제어의 본래 적용동기는 생산조립라인에 투입되어 반복적인 일을 수행하는 산업로봇의 정밀도 제고이다. 본 논문에서 분산이산시형시스템에서 출발하였으며, 이를 산업용로봇에 적용하기 위하여 수학적으로 모델링한 모의실험을 통하여 알고리즘의 안정성과 반복오차를 줄여가는 과정을 보여 주었다. 입출력정보가 상호간섭 하는 산업용로봇과 같은 복합구조물에서도 모든 시스템(링크)의 정밀도를 만족함을 보여 줌으로써 복합구조물에서 선형반복학습제어의 안정성을 증명하였다.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.15 no.3
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• pp.32-38
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• 2006

During stereolithography processes, the shape errors such as curl distortion and distortion of side face are generated due to the shrinkage of liquid resins. In this study, the effects of dimension of part and structure of supports on the shape error are examined. Cubic specimens which have different thicknesses are manufactured and their deformations are measured with CMM. Thicker part generates smaller curl distortion of top face and larger of bottom face. Also thicker part generates larger distortion of side face until part thickness increases to about 20mm. Larger stiffness of supports which is obtained by shorter spacing of the supports and line type contact instead of point type contact generates smaller shape error of the part.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.5
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• pp.99-106
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• 2010

Multilayer perceptrons(MLPs) or feed-forward neural networks are widely applied to many areas based on their function approximation capabilities. When implementing MLPs for application problems, we should determine various parameters and training methods. In this paper, we discuss the design of MLPs especially for pattern classification problems. This discussion includes how to decide the number of nodes in each layer, how to initialize the weights of MLPs, how to train MLPs among various error functions, the imbalanced data problems, and deep architecture.

• Atmosphere
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• v.22 no.3
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• pp.309-319
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• 2012

It is important to characterize and quantify the inherent error in the radar rainfall to make full use of the radar rainfall. This study verified the error structure of the reflectivity and corrected the range dependent error in the CAPPI using a VPR (vertical profile of reflectivity) model. The error of the CAPPI to display the reflectivity data becomes bigger for the range longer than 100 km. This range dependent error, however, is significantly improved by corrected the CAPPI data using the VPR model.