Using the physics-based model for the vibration isolation system, the model uncertainties are described. With the model including parameter perturbations, the robust controller to meet the robust performance and stability is designed through $\mu$-synthesis by DK-iteration. The order of controller is reduced by virtue of Hankel norm approximation technique to allow the efficient implementation in the real-time experimental environment without any performance degradation. The performance of the reduced $\mu$-controller is accessed in comparison with the original one. The experiments validate the superiority of the proposed control scheme against the model uncertainties and its applicability with varying payload.
KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.
구조물의 능동제어 시스템에서 제어기 설계에 사용되는 구조계의 모델과 실구조계의 차이는 시스템의 성능저하 및 불안정성을 유발할 수 있다 이연구에서는 무시된 고차모우드와 같이 주파수영역에서 표현되는 비구조적 불확실성에 대하여 시스템의 안정성을 보장하도록 강인성을 가지는 LQG/LTR제어이론을 사용하여 구조물의 지진응답제어에 효과적으로 사용할 수 있는 제어기 설계방법을 제시한다 특히 고층건물이나 교탑과 같은 구조물의 지진응답 제어에 적용할 수 있도록 각층의 절대 가속도를 측정변수로 층간상대변위를 제어변수로 설정하여 최적제어기를 구성한다 El Centro 지진압력을 받는 6자유도 전단빌딩모델에 대하여 제어기를 설계하거 수치모사를 수행하여 제시한 제어기가 안정도-강인성을 가지고 지진응답제어에 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 능동윤곽모델(active contour model)의 잘 알려져 있는 스네이크(snake) 알고리즘을 스테레오영상에 적용하여 좌 우 영상의 disparity 정보를 이용 객체의 경계선을 찾는 알고리즘을 제안한다. 스네이크는 객체의 경계를 얻기 위해 에지정보를 사용하는데 실제 이미지에서 객체의 경계가 아닌 인접한 주위의 강한 애지(edge)에 대해서도 영향을 받게 되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스테레오영상의 disparity 정보를 이용하여 이를 개선하고 disparity 측정에 사용되는 블록매칭(block matching)방법을 스네이크 알고리즘에 적용시켰다.
In this study, a real-time simulation model was developed for tracked vehicles with in-arm type semi-active hydro-pneumatic suspension unit using MATLAB S-functions. Since the vehicle model uses relative coordinates and massless link elements, the developed model has an enhanced analytic time performance. Through the comparison of simulation results with multi-body software(DADS), the vehicle model is verified. A controller using on-off skyhook control algorithm is designed with the pilot-centre]led proportional valve based on conventional damper characteristics. Exploiting the developed tracked vehicle model with other subsystem model such as a controller model, a suspension unit model, and a test road model, computer simulations are carried out. Control simulation results with the developed tracked vehicle model show that the semi-active suspension control system has a better performance than the conventional suspension system.
RPA는 다양한 분야에서 업무 효율성 및 생산성 향상을 위해 적용되고 있다. 그러나 RPA 도입은 경영정책에 의해 강제적인 환경에서 이루어지고 있다. 따라서 RPA를 도입한 결과는 조직원들이 이를 능동적으로 사용하는 정도에 따라 결정될 것이다. 본 연구에서는 능동적 사용행동에 영향을 미치는 요인으로 지각된 사용 용이성, 지각된 유용성, 책임성, 지각된 위험, 자기효능감을 제시하고, 능동적 사용행동은 몰입, 재발명, 학습으로 이루어진 반영적 2차요인으로 구성하였다. 이러한 연구모델을 검증하기 위해 RPA 사용 경험이 있는 다양한 업종의 직장인 207명을 대상으로 데이터를 수집하였다. 이후 SPSS 20.0 및 SmartPLS 4.0을 통해 구조 방정식으로 분석하였다. 분석 결과, 제시된 모든 변수들이 능동적 사용행동에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 RPA 도입 기업에서 조직원들이 능동적으로 RPA를 사용하는 행동을 이끌어내는 요인이 어떤 것이 있는지 인지하고 대응할 수 있도록 한다는 점에서, 지식경영 관점의 유의미한 이론적 및 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
연극학을 통한 게임연구는 게임서사의 상호작용적 특성을 인문학적 배경에서 잘 설명해주었다. 이들 연구는 아리스토텔레스의 시학을 바탕으로 게임을 해석하고 있다. 하지만 사용자의 예측 불가능한 서사개입(능동서사)에 의해서 문제를 드러냈다. 본 논문에서는 능동서사가 아리스토텔레스적 모델에 어떠한 영향을 가져다주었는지를 파악하고자 하였다. 그 결과 능동서사는 드라마를 구성하는 질료간의 인과관계를 새롭게 구성한다는 것을 발견했다. 이것은 연극학적으로 보았을 때 '즉흥극'의 한 종류로 정의해 볼 수 있다. 하지만 그 발현의 형태는 행위의 질료와 방식에 의해 근본적인 차이가 있다. 게임의 환경에 특화된 게임 상 즉흥의 형태를 살펴보면 '자가 개성화', '자가 진형화', '기행의 경합', '트롤링', '버그 플레이'등으로 정의해 볼 수 있었다. 마지막으로 게임상 즉흥의 유형들과 예시들을 통해서 게임의 즉흥이 가지는 특성과 이를 통한 발전된 인문학적 게임 해석 모델의 방향성을 제시해 보고자 한다.
수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
능동 소나 체계에서 표적의 탐지거리 예측을 위하여 소나방정식이 이용되는데, 이는 음원 준위, 전달 손실, 표적 강도, 복반사 준위, 소음 준위, 방향성 이득, Detection threshold, Signal excess, 탐지 확률과 탐지거리의 요소로 구성된다. 본 연구에서는 능동 소나 체계에서 소나 깊이와 표적 깊이의 함수인 탐지거리를 계산하기 위한 알고리즘에 대해 살펴보았다. 소나의 각 요소와 환경이 주어졌을 때 SAFARI 모델을 이용하여 각 수신기의 깊이와 거리에서의 전달손실을 계산하였으며, 구하여진 전달 손실과 배경 소음 준위를 이용하여 Signal excess를 계산하였다. ROC(Receiver-operating-characteristic) 곡선을 이용하여 Signal excess를 탐지 확률로 계산한 후 두 항을 곱하여 각 깊이별 거리로 적분함으로서 탐지거리를 구하였다. 주파수 30Hz의 전방향 음원을 사용하여 여름의 일반적 음속 분포에서 계산한 결과 100m 음원 보다 300m 음원에서 상대적으로 큰 탐지거리를 얻었으며 각 음원 깊이별 평균 탐지거리는 100m 이하의 표면을 제외한 500m 까지는 거의 일정함을 알 수 있었다.
친환경 시대로 나아가는 현재, 능동소음제어는 저주파소음을 줄이기 위한 좋은 방법이다. 또한 수동소음제어만으로 선박소음을 제어하기에는 물리적인 무게가 심각히 가중되어 한계를 가지게 된다. ANC 시스템은 이러한 문제를 해결해 줌과 더불어 다양하게 변화하는 환경소음까지 줄여주는 특성을 가지고 있다. 우리는 본 논문에서 선박의 환경소음을 줄이기 위하여 LMS 알고리즘과 신경회로망 알고리즘을 기반으로하는 ANC 시스템을 제안한다. 먼저 선박과 유사한 유도전동기의 소음을 측정하고 다음으로 ANC 시스템을 위한 LMS 구조를 구축한다. 그리고 소음의 비정치와 불확실성 때문에 단층 퍼셉트론 모델로 디자인된 신경회로망 알고리즘을 추가하여 실시간으로 소음을 줄이도록 하였다. 이 하이브리드 ANC 시스템은 최급강하기법의 방법으로 파라미터 값들이 온라인으로 실시간 추정되며, 제안된 ANC 시스템은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 그 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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