The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.8
no.4
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pp.321-327
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2003
As the continuous casting process is to product slab with high temperature liquid steel, the main role of strand driven roll is to withdraw slab from mold as operator set up casting speed pattern. The strand driven roll in old cast machine is controlled casting speed only. Due to inaccuracies in drive setting up, varying roll diameters, bulging in the product, withdrawal force was distributed irregularly. As a result, because of horizontal crack in slab comer, high casting speed can't be achieved. In this paper, the correlation between the distribution of withdrawal force and slab quality is investigated and the new control algorithm which can be distributed regularly the withdrawal force of strand driven roll is proposed. The principle of proposed algorithm is not to control motor torque directly but to control motor speed reference according to sharing ratio of withdrawal force which is set up in high level controller. The proposed algorithm implemented in POSCO Kwangyang 1-4 continuous casting plant.
본 논문은 DC Motor의 속도 제어를 위해서는 속도를 결정해주는 PWM 출력과 Motor의 속도를 측정할 수 있는 고속카운터가 필요하며 설정한 값과 실제 출력되는 값을 동일하게 만들어주는 제어부분을 구현하여야 하며 시스템을 구성하기 위한 주변 I/O도 구성되어야 한다. 기존 마이크로프로세서로 구현을 하게 되면 PWM 출력과 제어 알고리즘에 대한 연산 및 주변 I/O에 대한 구현이 용이하겠지만 DC Motor의 Encoder에서 나오는 신호를 카운터하기에는 부족한 측면이 많으며 마이크로프로세서의 연산처리 과정에 따라 제어 알고리즘 연산에 소비되는 시간도 FPGA로 구현한 시스템보단 상대적으로 여유가 없다. 본 논문에서는 FPGA만을 이용하여 PWM, HSC, PID, 주변 I/O등을 하나의 Chip에 System On Chip화함으로 실제 시스템에 적용할 때 제어시스템의 소형화와 제어대상을 고속의 정확성있는 제어시스템을 연구 하였다.
The evaluation of shear modulus (or shear wave velocity) profile of the site is very important in various fields of geotechnical engineering and various surface wave methods have applied to determine the shear wave velocity profiles and showed good performance. Surface wave methods evaluate the dispersion curve in the field and determine the shear wave velocity profile through the inversion process. In this paper, the automated inversion process using the genetic algorithm is developed for HWAW method which is one of surface wave methods recently developed. The proposed method uses the error function based on the wavelength domain dispersion curve and can determine the reliable shear wave velocity profile not only in shallow depth but also in deep depth. To estimate the validity of the proposed method, numerical simulations and field test were performed and the proposed method was applied to determine the shear wave velocity profiles. Through the numerical simulations and field applications, the promising potential of the proposed method was verified.
위성의 실제 궤도를 실시간하에서 추정(real-time estimation)하기 위해 지구 비대칭 중력장, 지구 대기의 저항력,그리고, 태양과 달의 위성체에 대한 섭동의 영향을 받는 지구 근방의 위성을 동력학적 모델로 선택하였다. 위성 관측소에서 얻게될 가상의 위성 궤도 자료들은 실제 관측에서 나타날 수 있는 관측 잡음(measurement noise)뿐 아니라 추적소 고도 등의 불확실한 요소들을 포함한다. 또한 수치 모델에서 고려치 못한 섭적 난수에 의해 만들었다. 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)의 특성을 알아 보기 위해 일차원에서의 자유낙하체에 대한 거리와 속도 추정의 모의 실험을 비교하였고, 뱃치추정 알고리즘, 순차 추정 알고리즘의 모의 실험이 거리변화율의 자료를 이용하여 확장 칼만 필터와 비교하였다. 그 결과, 확장 칼만 필터 알고리즘은 빠른 수렴 속도를 갖는 특성을 가지며, 실시간하에서 완전하지 못한 수치 모델로 실제 궤도를 결정하고 궤도 요소를 추정하는데 효과적임을 알 수 있다.
Range resolution is the ability to distinguish different targets placed in same angular direction but at different distances from the radar. Normally, Range resolution requirement is defined as the width of transmitting pulse. The width of transmitting pulse does not mean the ability to distinguish two different targets. Range resolution performance to detect and track targets separately depends on the signal processing and tracking algorithm not only the width of transmitting pulse. This paper analyzes the processing steps in algorithms to affect the range resolution performance and verifies the results by roof-lab ground test using beacon signal. As a result, to track targets with the same angular position separately, it is desirable to have larger range difference than plot-track association test gate.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.3
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pp.101-108
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2019
Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, developed a vision-based positioning assistant algorithm to estimate the distance to the object from stereo images. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/vision based positioning algorithm is developed by combining vision based positioning algorithm with existing positioning algorithm. For the performance analysis, the velocity calculated from the actual driving test was used for the navigation solution correction, simulation tests were performed to analyse the effects of velocity precision. As a result of analysis, it is confirmed that about 4% of position accuracy is improved when vision information is added compared to existing GNSS/on-board based positioning algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.497-499
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1998
비젼 시스템을 바탕으로 한 무인 주행 시스템은 카메라로부터 입력된 영사에서 도로와 비 도로를 적절히 인식하여 그것을 바탕으로 주행을 위한 여러 장치들을 제어하는 시스템이라 할 수 있다. 한편 이와 같이 영상의 인식 결과가 핸들 제어나 속도 제어의 성능을 결정할 때 무엇보다 도로의 환경 변화에 강건한 비젼 시스템의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 비젼 시스템과 핸들 제어 시스템 두 부분을 구현하였는데, 비젼 시스템에서는 입력 영상에 대해 학습이 가능한 Multilayer Perceptron(MLP)을 이용하여 도로와 비 도로를 적절한 신뢰도로 나눈 후 피라미드 알고리즘을 거쳐 최종 도로 영역을 추출해 낸다. 핸들 제어를 위해 도로 영역의 외곽선을 모델링한 후 차량의 주행 방향 벡터를 구한다. 그 값이 핸들 제어 시스템에서의 MLP의 입력이 되어 차량의 핸들 각도를 결정하게 된다. 끝으로 옥외 차량 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성을 확인한다.
Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.2
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pp.139-148
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2020
The most important factor affecting the berthing energy generated when a ship berths is the berthing velocity. Thus, an accident may occur if the berthing velocity is extremely high. Several ship features influence the determination of the berthing velocity. However, previous studies have mostly focused on the size of the vessel. Therefore, the aim of this study is to analyze various features that influence berthing velocity and determine their respective importance. The data used in the analysis was based on the berthing velocity of a ship on a jetty in Korea. Using the collected data, machine learning classification algorithms were compared and analyzed, such as decision tree, random forest, logistic regression, and perceptron. As an algorithm evaluation method, indexes according to the confusion matrix were used. Consequently, perceptron demonstrated the best performance, and the feature importance was in the following order: DWT, jetty number, and state. Hence, when berthing a ship, the berthing velocity should be determined in consideration of various features, such as the size of the ship, position of the jetty, and loading condition of the cargo.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04b
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pp.336-341
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1995
종래의 Cam 구동방식 Pirn Winder에서는 낮은 권취속도와 만권시 권취 Bobbin이 Cradle에서 이탈될 때 권취 Yarn의 대량손실, Pirn 형성시 사층의 붕괴에 따른 과다권취등 기술적 난제가 대두되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 구미선진국에서는 Micom 제어 Pirn Winder가 개발되었다. 국내에서는 이 기계를 전량 수입에 의존하고 있어 수입 대체가 시급하지만 선진국의 기술보호주의 때문에 기술도입도 어려운 실정이다. 본 논문에서는 Micom제어 Pirn Winder에서 기본적으로 사층이 무너지지않기 위한 권취량, Traverse속도, 사속(Yarn Speed), 스핀들의 각속도 등을 결정함으로써 기구 학적 제어를 할 수 있는 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모사실험을 통하여 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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