Park, Seok-Man;Yeo, Un-Gyeong;Lee, Dong-Hui;Chae, Gyo-Sun;Heo, Hun
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.706-709
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2007
일반적으로 알려진 시스템 규명은 시스템의 입/출력 관계를 이용하여 시스템을 규명하고 그 파라미터를 구하고 있다. 그러나 많은 경우에 시스템이 불규칙한 외란에 노출된 경우에는 알려져 있는 시스템의 규명방법이 없다. 이에 그 특성이 알려져 있지 않은 미지의 시스템이 미지의 불규칙한 외란에 노출되었을 때에 그 시스템을 규명하는 방법을 연구 개발하였다. 여기서는 시스템의 출력이 정상적(Stationary)일 때만 이를 확률영역에서 고려하였다. 확률 영역에서 시스템의 응답은 시스템 파라미터의 영향을 크게 받는바 시스템모멘트응답을 시스템 파라미터와의 관계로 구성할 수 있다. 이로부터 시스템의 출력만을 이용하여 시스템 파라미터의 규명이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 실 물리영역에서의 출력을 확률영역에서의 모멘트 응답으로 변환시킨 후 역변환 개념으로 미지의 불규칙 외란에 노출되어진 미지의 2차 선형 확률시스템의 파라메타를 성공적으로 규명하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.11
no.2
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pp.61-70
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1987
미지의 조작량이나 매우 큰 외란이 입력으로 작용하고 있는 동력시스템의 정도 높은 상태를 추정하려면 상태추정에 앞서 시스템의 입력추정이 요구된다. 본 논문에서는 간략형 칼만필터 (SKF:Simplified Kalman Filter)를 이용하여 운동하고 있는 목표물의 상태추정을 행함과 동시에 기동탐지자 (Maneuvering Detector)와 입력추정자 (Input Estimator)에 의해 시스템의 입력을 추정하고 이것에 의하여 SKF의 추정치를 보정해줌으로써 입력이 미지인 동적 시스템의 상태추정에 있어서 추정정도를 개선하는 방법을 제안하며 디지탈계산기를 이용한 시뮤레이션을 통하여 본 방법의 유효성을 밝힌다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.7
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pp.133-139
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1996
전형적인 상태 관측기에서는, 외란이 시스템 입력에 가해지는 경우 시스템의 상태 추정이 불가능하다. 이러한 상태관측 문제에 대한 한가지 대책법으로서 비례적분(PI) 관측기가 제안되어 스텝외란의 소거에 대한 유효성이 밝혀져 로바스트 제어기 설계에 대한 응용으로서 널리 연구가 행해져 왔다. 그러나, 미지입력에 대한 PE 관측기 설계는 여전히 문제로 남아 있다. 이 논문에서는 미지입력 PI 관측기의 설계법을 제안하고, 이에 대한 응용으로서 완전 LTR을 실현할 수 있는 결과를 보인다. 먼저, 입력의 정보없이 시스템의 상태를 추정할 수 있는 미지입력 PI 관측기의 충분조건을 제안하고, PE 관측기의 설계에 요구되는 필요충분조건을 보인다. 이러한 조건은 완전 LTR의 실현을 위한 직접적인 요구조건임을 보인다. 따라서, 완전 LTR을 달성하면서 지정한 관측기의 극을 지니는 PI 관측기 설계가 가능하다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.2
s.344
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pp.39-43
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2006
This paper deals with the AR Identification of unknown system using cumulant, which is the 3rd order statistics of output signal in the presence of the noise signal. The algorithms for identification of unknown system we applies to the AR identification method using the cumulant which is possible to the guarantees of global convergence and the representation of amplitude and phase information of system among with the method of parametric modeling. In the process of identification, we considered unknown system to the one of AR system. After the generation of input signal, it was being passed through the system then We use the its output signal that the noise is added. As a result of identification of AR system by changing the signal to noise ratio, we get the fairly good results compared to original system output values and confirmed that the pole was located in the unit circle of z transform.
As container vessels get larger, container terminals are also likely to grow. The problem that arises is that the growing volume should be handled in the same amount of time as before. Container terminals are introducing an automation system in order to overcome the limitations of existing manual methods and to continuously reduce operating expenses. Because, Manual handling of carrying containers gate in and out of terminals causes inaccurate data, which results in confusion. An alternative is for containers to be labeled with barcodes that can be scanned into a system with a scanner, but this takes quite a long time and is inconvenient. A RFID system, also known as a gate automation system, can solve these problems by reducing the time of gate management with a technology that detects number identification plates, helping operators more efficiently perform gate management work. Having said that, with this system, when container damage is detected, gate operators make and keep documents manually. These documents, which are insufficient evidence in proving container damage, result in customer claims. In addition, it is difficult for gate operators and other workers to manage containers, exposing them to danger and accidents. This study suggests that if an automation system is introduced at gates, containers can be managed by a video storage system in order to better document damage The video system maintains information on container damage, allowing operators the ability to search for videos they need upon customer request, also allowing them to be better prepared for customer claims. In addition, this system reduces necessary personnel and risk of accidents near gates by integrating a wide range of work.
A dialog system becomes a new way of communication between human and computer. The dialog system takes human voice as an input, and gives a proper response in voice or perform an action. Although there are several well-known products of dialog system (e.g., Amazon Echo, Naver Wave), they commonly suffer from a problem of out-of-domain utterances. If it poorly detects out-of-domain utterances, then it will significantly harm the user satisfactory. There have been some studies aimed at solving this problem, but it is still necessary to study about this intensively. In this paper, we give an overview of the previous studies of out-of-domain detection in terms of three point of view: dataset, feature, and method. As there were relatively smaller studies of this topic due to the lack of datasets, we believe that the most important next research step is to construct and share a large dataset for dialog system, and thereafter try state-of-the-art techniques upon the dataset.
In this paper, we described the unknown parameter identification using Dual Extended Kalman Filter for precise control of 2-link manipulator. 2-link manipulator has highly non-linear characteristic with changed parameter thought tasks. The parameter kinds of mass and inertia of system is important to handle with the manipulator robustly. To solve the control problem by estimating the state and unknown parameters of the system through the proposed method. In order to verify the performance of proposed method, we simulate the implementation using Matlab and compare with results of RLS algorithm. At the results, proposed method has a better performance than those of RLS and verify the estimation performance in the parameter estimation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.9-15
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1998
This paper presents an adaptive learning control method for unknown nonlinear systems by combining
neuro control and iterative learning control techniques. In the present control system, an iterative
learning controller (ILC) is used for a process of short term memory involved in a temporary adaptive
and learning manipulation and a short term storage of a specific temporary action. The learning gain of
the iterative learning law is estimated by using a neural network for an unknown system except relative
degrees. The control informations obtained by ILC are transferred to a long term memory-based feedforward
neuro controller (FNC) and accumulated in it in addition to the previously stored infonnations.
This scheme is applied to a two link robot manipulator through simulations.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.174-180
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2012
This paper proposes a decentralized adaptive output-feedback controller design for nonlinear interconnected systems with unknown time delays. The interaction terms with unknown delays are related to all states of subsystems. The time-delayed functions are compensated by using appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals and function approximation technique. The observer dynamic surface design technique is employed to design the proposed memoryless local controller for each subsystem. In addition, we prove that all signals in the closed-loop system are semiglobally uniformly bounded and control errors converge to an adjustable neighborhood of the origin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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