• Journal of Power System Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.57-63
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• 2012

본 논문은 작업공간상에서 로봇 운동과 힘의 통합제어를 구현할 수 있는 플랫폼의 구현에 초점을 두고 있다. 조립 또는 디버링 같은 접촉작업에서의 매니플레이터 효율성 제고나 친 인간 환경에서의 휴머노이드 로봇의 안정성을 위해서는 종래의 PID 제어나 관절공간상에서의 CTM(Computed Torque Method) 제어보다는 작업공간상에서의 운동과 힘의 통합제어를 실시해야 한다. 이것을 위해서는 작업공간상에서의 엔드이펙트(end-effector, E-E)에 대한 동역학식과 자코비안(jacobian)을 도출해야 하며 이를 위해서는 각종 동적파라미터의 정확한 동정이 중요하다. 본 논문에서는 3D CAD 모델링, MATLAB, 동역학 시뮬레이터를 활용하여 로봇 모델링, 동역학식과 동적 파라미터 추출, 운동과 힘의 실시간 통합제어 시뮬레이션등을 쉽고 일관되게 진행할 수 있는 플랫폼을 구현하였고 적용예로써 JS-10로봇을 택해서 그 효용성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2006.10a
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• pp.327-328
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• 2006

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.411-411
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• 2000

본 논문에서는 새로운 형태의 정밀위치제어용 3자유도 매니플레이터를 제안하고, 기구학 해석을 수행하며, FEM과 수치해석적인 방법을 비교하여 메카니즘에 대한 모델링 방법이 크게 틀리지 않음을 확인 하고자 한다. 회전관절과 구형관절은 비구동관절로써 미소움직임이 가능하도록 하나의 모듈로 이루어진 flexure hinge들로 만들어진다. 따라서, 비구동관절에 대한 강성해석을 수행하며 구동관절의 토오크 벡터를 비구동관절의 강성과 변위로 표현하여 액추에이터의 구동용량을 결정한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2002.10a
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• pp.435-438
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• 2002

In this paper, a robust controller is proposed to control a robot manipulator which is governed by highly nonlinear dynamic equations. The controller is computationally efficient since it does not require the dynamic model or parameter values of a robot manipulator. It, however, requires uncertainty bounds which are derived by using properties of serial link robot dynamics. The stability of the robot with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of computer simulations show that the robot system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.21 no.11
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• pp.110-116
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• 2004

In this paper, a decentralized adaptive controller is proposed to control robot manipulators which are governed by highly nonlinear dynamic equations. The controller is computationally efficient since it does not require mathematical model or parameter values of robot manipulators. The stability of the manipulators with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of numerical simulations show that the system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.

• The Magazine of the IEIE
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• v.31 no.10
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• pp.75-83
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• 2004

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1990.06a
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• pp.563-566
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• 1990

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.17 no.2
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• pp.114-121
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• 1997

가압경수로 원자로 압력용기 비파괴검사를 위해 지금까지 계속 사용하여 온 기존의 고정식 매니플레이터 방식의 원자로 자동초음파검사장비는 최근 급속도로 발전한 전자산업 및 컴퓨터 등으로 인해 기본 설계 개념부터 달리하는 소형.경량화된 수중 이동형 원자로 검사 장비 형태로 바뀌어 가고 있다. 따라서, 본 해설에서는 현재까지 국내외 알려진 각종 소형 원자로 압력용기 자동초음파검사장비 및 고정식 매니플레이터 방식의 원자로 압력용기 자동초음파검사장비를 분석하여 기술하였으며, 현재 국내 원자로 압력용기 용접부검사를 위해 개발중인 RYSIS 장비 및 검사 기술 수준을 진단해보고 앞으로의 방향을 제시하였다.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.15 no.5
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• pp.114-122
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• 2006

This paper presents a new control scheme that combines a sliding mode control and a neural network. In the proposed sliding mode control, a continuous control is employed removing the switching phenomena and the equivalent control within the boundary layer is estimated through on-line teaming of the neural network. The performances of the proposed control are compared with off-line neural network and on-line neural sliding mode control by computer simulation. The simulation results show that the proposed control reduces high frequency chattering and tracking error in example of the two link manipulator.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2000.11a
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• pp.224-228
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• 2000

In this paper, the kinematics of the new type of parallel manipulator is studied, and neural network is applied to solve the forward kinematics problem. The parallel manipulator, called a Stewart platform, has an easy and unique solution about the inverse kinematics, however the forward kinematics is difficult to get the solution because of the lack of an efficient algorithm due to its highly nonlinearity. This paper proposes the neural network scheme as an alternative Newton-Raphson method. The neural network is found to improve its accuracy by adjusting the offset of the result obtained.