• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.197-200
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• 2001

본 논문에서는 특정한 형태의 제약 즉, 매니퓰레이터의 자유도와 주어진 제약조건의 차원의 차이가 1이며, 매니퓰레이터의 동역학을 작업영역에서의 축차모델로 나타내었을 때, 변환행렬이 단위행렬로 나타나는 제약을 가지는 불확실한 로봇 매니퓰레이터의 위치/힘 추종을 위한 적응제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 비선형 좌표변환을 통하여 얻어진 로봇의 축차모델(reduced-order model)을 이용하여 위치제어와 힘제어의 문제를 분리한다. 특히, 비선형 동적 필터를 이용하여 위치의 측정만을 필요로 하며, 적응제어 기법을 통하여 전역 점근적인 안정성을 보장한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.513-516
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• 2011

기존의 실시간 파노라마 합성 알고리즘에서는 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 구분하고 제거하기가 어렵기 때문에 노이즈가 많은 영상 또는 반복적인 패턴이 많은 영상에서 왜곡이 쉽게 발생하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 실시간 파노라마 합성 프레임웍에서 실시간 합성 조건을 만족시키면서 효과적으로 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 제거하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 선형 모델에서 outlier을 제거하는 데 주로 사용되는 RANSAC 알고리즘을 실시간 파노라마 합성에서 사용되는 비선형 모델에 적용 가능하도록 수정하고 속도 향상을 위해서 사용되는 모델의 파라미터를 줄이는 방법을 제안한다. 이를 통하여 매칭점 중에 존재하는 outiler를 제거하고 전체 매칭점 중에서 inlier 비율을 이용하여 입력되는 영상시퀀스에서 outlier 영상을 제거하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법에 비해서 합성 결과의 왜곡이 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.100-107
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• 2018

초고강도 섬유보강 콘크리트 50M 합성 박스거더에 대한 재료적 비선형 및 기하학적 비선형 유한요소해석이 수행되었다. 인장과 압축구역에서 구성방정식을 실험에 근거하여 모델링하였다. 비선형 유한요소해석의 정확성은 UHPFRC 50M 합성거더의 실험 결과와 비교하여 검증하였다. 1.5% 체적대비 섬유혼입률, 135MPa 압축강도 및 18MPa 휨인장강도 특성을 가진 UHPFRC 50M 합성거더에 대한 휨실험이 수행되었다. 포스트텐션힘으로 결합된 UHPFRC 합성거더는 3개의 UHPFRC 분절 U거더와 고강도 철근콘크리트 슬래브로 구성되었다. Midas FEA를 사용하여 UHPFRC 거더 부분은 8개 절점을 가진 3차원 6면체 모델링을 하였고, 철근와 강연선은 2개 절점을 가진 선형 요소로 모델링하였다. Total strain crack 모델에 기반을 둔 압축 및 인장 다중 선형모델을 사용하여 구성방정식을 설정하였고 균열은 smeared crack model로 구성하였다. 철근과 강연선의 비선형성은 Von Mises 규준을 적용하였다. 비선형 정적해석은 Newton-Rhapson 기법의 수렴치를 사용한 점진적 반복기법을 사용하여 해를 수행하였다. 유한요소해석은 하중-변위관계, 중립축 변화관계 및 균열양상에 대하여 실험 결과와 수치 해석 결과를 비교하여 검증하였다. 하중-변위 관계는 실험 결과와 비교해볼 때 매우 정확한 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서 수행한 비선형 유한요소해석법은 철근보강 포스트텐션닝 초고강도 섬유보강 합성 박스거더의 휨거동 해석에 만족한 결과를 보여주고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2656-2659
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• 2001

본 논문은 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입, 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵을 제안한다. 일반적인 Kohonen Feature Map의 특징은 입력신호를 받아 출력 면(Kohonen Feature Map) 내의 특정한 위치 주위에 집중하는 메커니즘으로 즉, 국소집중 반응을 구하는 구조이다. 본 논문에서는 종래형의 Kohonen Feature Map의 특징을 보유하며 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입하여 국소집중반응 및 특징 축출이 용이하도록 네트워크 구조를 개선한 것이다. 특히, 일차 뉴런의 문제점인 비선형 분리 문제에 대하여 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map의 입력층에 고차 뉴런을 도입함으로 비선형 분리 가능한 형태의 네트워크 구조로 형성하였다. 그러나, 일반적인 고차 뉴런의 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 오직 2차 뉴런만을 생성하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 XOR문제와 20개의 Alphabet을 식별하는 패턴인식 시뮬레이션을 했으며, 본 제안 모델의 범화능력을 알아보기 위하여 Mirror Symmetry를 사용하여 계산기 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 본 제안 모델이 종래형의 네트워크 구조보다 뛰어난 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권5호
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• pp.429-436
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• 2014

본 논문은 철근콘크리트 구조물의 지진해석에 관한 국제 벤치마크 프로젝트인 SMART-2013을 통해 3차원 비대칭 철근콘크리트 건물의 고유진동수와 재료 비선형성을 고려한 지진응답을 계산한 결과를 제시한다. 이를 위해 콘크리트와 철근의 비선형 재료모델을 구성하고 대표부피요소에 대한 국부테스트를 수행하여 비선형 모델의 성능을 평가하였다. 이러한 SMART-2013 철근콘크리트 건물의 비선형 유한요소모델에 대해 모드해석과 저강도 지진하중에 대한 선형 시간이력해석을 수행한 결과, 구조물의 고유진동수, 변위 및 가속도 시간이력이 SMART-2013 프로젝트에서 제시한 실험값들과 유사하였다. 또한 Northridge 지진에 대한 변위 및 가속도 응답의 시간이력과 최대층간상대변위의 응답스펙트럼을 계산하여 고강도 지진하중에 대한 이 철근콘크리트 건물의 거동을 평가하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.61-73
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• 2004

일반 자연 점토지반의 투수계수는 다양한 응력수준에 따라 비선형적인 특성을 보이며, 이러한 지반 투수계수의 비선형성은 상재하중 재하시 지반의 압밀시간 및 지반 변형 특성에 영향을 주게 된다. 따라서, 본 연구에서는 지반의 비선형 투수계수의 영향성을 고찰하기 위해 수정 Cam-clay 모델과 Biot의 압밀이론을 접목한 연립이론(Coupled theory)을 이용하여 FEM 수치해석을 실시하였다. 검토 결과 비선형 투수성은 비선형 특성을 나타내는 투수계수 변화비와 전체 간극비에 대한 평균 투수계수의 크기에 따라 지반 변형과 지중 과잉간극수압에 미치는 영향성이 상이하게 나타났다. 따라서, 보다 현장에 근접한 해석을 실시하기 위해서는 지반 투수계수의 변화비와 평균 투수계수의 크기에 따라 투수계수의 비선형 특성을 고려해야할 것인지를 판단해야 할 것이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권2호
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• pp.20-30
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• 2001

본 논문에서는 신경회로망 기반의 다중 모델을 이용한 예측제어 방법에 간하여 기술한다. 플랜트의 특정한 피라미터 값들에 대해 다중의 모델을 구성하고, 이들 중 현재 시간에서 최적의 예측 값을 제공하는 모델을 스위칭 기법으로 선택한다. 선택된 모델의 예측 값을 기반으로 비선형 프로그래밍 방법으로 현재 시간에서의 제어 입력 값을 구하여 예측제어를 수행한다. 제안한 방법을 시간지연 값이 변하거나 매개변수 값이 가변하는 시스템에 적용하여 그 유용성을 보이고, 부하가 변동하는 자기부상열차 시스템의 부상제어에 이용한 모의 실험 결과를 보인다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권4호
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• pp.319-327
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• 1990

시스템의 적응 제어함수를 산출하는 네트워크인 소뇌모델 선형조합 회로망을 이용한 학습제어 기법은 시스템에 영향을 주는 제어인자들의 불확실성 및 모델링의 결여에도 불구하고 오히려 안정한 실시간 제어의 구현을 가능하게 함으로써 대단한 관심을 불러 일으켜 왔다. 그러나, 센서로부터의 정보처리와 인식 그리고 복잡한 비선형 시스템의 제어에 적용하기에는 회로망 자체의 내재적 문제점들이 여전히 남아있다. 소뇌모델 선형조합 회로망을 기지 또는 미지의 시스템 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 네트워크에 영향을 주는 제어인자가 시스템에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다. 분할 블럭의 크기, 학습이득, 입력편이 그리고 입력변수들의 영역과 같은 네트 제어인자들은 시스템의 학습 능률 및 소요 기억용량의 크기에 중대한 영향을 미침에도 불구하고 충분히 조사되지 못한 실태이다. 물론 이들 제어인자들의 결정에는 학습 대상이 되는 시스템 함수의 형태와 적용 학습 알고리즘이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 학습 능률성에 미치는 이들 제어인자들의 상호영향도를 저자가 제안하였던 기본 학습 알고리즘에 의거하여 조사하였다. 분석적인 방법만으로 이러한 상호영향성을 조사하기는 매우 힘들거나 거의 불가능하다고 보아지기 때문에 학습 대상함수를 먼저 규정하여 다양한 컴퓨터 모의시험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 컴퓨터 모의시험의 결과에 의하여 회로망의 시스템 적용시 고려할 설계 지침을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제27권8호
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• pp.1150-1157
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• 2003

Nonlinear relationship between Reynolds stresses and the rate of strain of nonlinear k-$\varepsilon$models is evaluated theoretically by using the boundary layer assumptions against the turbulence-driven secondary flows in noncircular ducts and then their prediction performance is validated numerically through the application to the fully developed turbulent flow in a square duct. Typical predicted quantities such as mean axial and secondary velocities, turbulent kinetic energy and Reynolds stresses are compared with available experimental data. The nonlinear k-$\varepsilon$ model adopted in a commercial code is found to be unable to predict accurately duct flows with the prediction level of secondary flows one order less than that of the experiment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.609-610
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• 2011

최근 친환경 생활이 강조되는 오늘날, 자전거(bicycle) 이용자 수가 급격히 늘어나고 있다. 때문에 2륜 자전거의 무인화 및 다양한 기구학적 재해석과 구조학적 재해석을 시도하고 있으며 공학적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 복잡한 2륜 자전거의 복잡한 동역학 방정식을 분석한 결과 인버터 팬들럼 모델과 유사한 점을 수학적 전개를 통하여 알 수 있었다. 이렇게 근사화된 방정식 모델을 바탕으로 비선형 제어 알고리즘을 통하여 비선형 제어기를 설계하여 2륜 자전거의 주행 안정성에 대한 진행속도와 조향각(steering angle) 제어에 대한 상관관계에 대한 연구를 시뮬레이션을 통하여 결과를 분석하고자 한다. 이러한 분석을 통한 2륜 자전거의 자세제어를 통하여 기타 로봇의 자세제어 및 다양한 시스템에 적용 가능성을 제시하고자 한다.