Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.11
no.4
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pp.331-338
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2017
In this study, a portable x-ray generator was manufactured and a real-time image acquisition system was constructed using the image intensifier from the generated generator. We have developed a real - time position error verification system that can verify whether the artificial joint position is different from the initial image from the acquired image. The template image of the region of interest is extracted from the reference image using the pattern matching technique and compared with the image to be compared. As a result, It is shown that real - time position error verification is achieved by displaying the difference angle. This system is portable type, has a self-shielding facility, and the output of the irradiation device can be manufactured in a small size of 1kw and can be used as a portable type. In case of emergency patients in the non-destructive field for industrial use, It has proved effective for use in small areas such as feet.
원격 조작기는 같은 일을 반복적으로 수행하지 않는다는 점에서 산업용 로봇과는 구별된다. 같은 작업을 연속적으로 수행한다는 점에서 산업용 로봇은 실시간용 로봇과 구별된다고 할 수 있다. 그런데 로봇의 제어용 프로세싱 방법은 여러 거지 요인들이 복합되어 하나의 출력으로 양상된다. 본 논문에서는 원격 제어기의 모델링 오차를 입력 요인으로 힘, 위치, 운동량이 문제가 되었을 경우에 이를 계층적으로 방식으로 대안을 제시하고 이를 해결하는 방식을 다속성 가치 평가 방식으로 평가하였을 경우에 나오는 출력 방식을 PID 출력 방식과 비교하여 평가함으로서 유효함을 들어 실시간을 제어방식으로 계층적 제어방식이 적절하게 사용될 수 있음을 증명한다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.1
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pp.11-17
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2002
This paper describes on a position detection method for the motors which have repetitive operations using the Algorithmic State Machine(ASM), one of the digital logic design methods. With analyses for the incremental encoder output patterns, state diagram and state table are constructed and a digital circuit which can detect the changing point of direction of motor rotation is designed. To verify the validity of the designed circuit, simulations for all cases in which the direction of motor rotation is changed, are performed. Simulation results show the designed digital circuit can detect the direction of motor rotation accurately for all cases.
With advances in autonomous vehicles, there is a growing demand for more accurate position estimation. Especially, this is a case for a moving robot for the indoor operation which necessitates the higher accuracy in position estimation when the robot is required to execute the task at a predestined location. Thus, a method for improving the position estimation which is applicable to both the fixed and the moving object is proposed. The proposed method exploits the initial position estimation from Bluetooth beacon signals as observation signals. Then, it estimates the gravitational acceleration applied to each axis in an inertial frame coordinate through computing roll and pitch angles and combining them with magnetometer measurements to compute yaw angle. Finally, it refines the control inputs for an object with motion dynamics by computing acceleration on each axis, which is used for improving the performance of Kalman filter. The experimental assessment of the proposed algorithm shows that it improves the position estimation accuracy in comparison to a conventional Kalman filter in terms of average error distance at both the fixed and moving states.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.77-86
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1995
The new architecture that fuzzy logic control(FLC) with difficulties for tuning membership function
(MF) is parallel with neural networks(NN) to be learned from the output of FLC is proposed.
Therefore proposed scheme has the characteristics to utilize the expert knowledge in design process, to
be learned during the operation without any learning mode.
In this architecture, the function of the FLC is to supply the sliding surface which is constructed on the
phase plane by rule base for giving the desired control characteristics and learning criterion of NN and the
stabilization of the control performance before NN is learned, The function of the NN is to let the system
trajectory be tracked to the sliding surface and reached to the stable point.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.20
no.5
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pp.64-71
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2006
We developed a fiber-optic temperature sensor system, with 10 fiber Bragg gratings, for abnormal high-temperature monitoring in power systems. We used Gaussian line-fitting algorithm to compensate the spectrum distortion in the wavelength-scanned Farby-Perot filter demodulation scheme. Compared with highest-peak-detection method, the proposed algorithm substantially reduced measurement errors. The overall measurement error was less than 1[%] compared with the reference thermocouple and the linearity error was 0.37[%].
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.5
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pp.70-77
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1999
본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 WSN(Wireless Sensor Network)에서 RSSI(Receive Strength Signal Indicator)를 이용해 미지노드의 위치측정을 위한 퍼지 모델링 기법을 제안한다. RSSI는 거리에 따른 전파의 감쇠를 나타내는 것으로 측정 환경에 따라 신호 반사 및 잡음의 영향에 민감하다. 본 논문에서는 퍼지를 이용하여 측정된 RSSI를 거리로 환산하고 가장 짧은 거리와 그에 따른 거리오차를 모델링한다. 출력으로 입력 거리에 따른 가중치를 얻은 뒤 가중치를 적용한 거리의 무게 중심을 구하고 실제 미지노드의 위치와 비교함으로써 제안한 기법이 응용 가능함을 증명한다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.3
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pp.108-118
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2017
This paper presents experimental results of realtime sonar-based SLAM (simultaneous localization and mapping) using probability-based landmark-recognition. The sonar-based SLAM is used for navigation of underwater robot. Inertial sensor as IMU (Inertial Measurement Unit) and DVL (Doppler Velocity Log) and external information from sonar image processing are fused by Extended Kalman Filter (EKF) technique to get the navigation information. The vehicle location is estimated by inertial sensor data, and it is corrected by sonar data which provides relative position between the vehicle and the landmark on the bottom of the basin. For the verification of the proposed method, the experiments were performed in a basin environment using an underwater robot, yShark.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.14
no.11
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pp.1170-1175
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2003
In this paper, the output power improvement of Push-Push FET DRO by adding the identical DR at the drain port as one used in the gate port, has been theoretically investigated. The investigation shows that the DR located between two microstrip lines locks the phase difference of two FET's outputs at 180 degree and improves the output power of Push-Push FET DRO. Since this effect can be used for correcting the impedance difference between two FETs output circuits and the electrical length error of the power combiner at the output circuit of Push-Push DRO, which may occur when fabricate the oscillator, the oscillator with an additional DR can be useful structure for fabricating oscillator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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