• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 추계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.8-13
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• 2000

In this paper, a new adaptive cross-coupling control (CCC) method with an improved contour error model is proposed to maintain contouring precision in high-speed nonlinear contour machining. The proposed method utilizes variable controller gains based on the instantaneous curvature of a contour and the feedrate command. In addition, a real-time federate adaptation scheme is included in the proposed CCC to regulate cutting force. The proposed method is evaluated and compared with the conventional CCC for nonlinear contouring motion through computer simulations. The simulation results show that the proposed CCC improves the contouring accuracy and regulates cutting force more effectively than the existing method.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1003-1006
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• 2002

In machining free-form curves with a machine tool equipped with parallel device, improving contouring accuracy is very important. In this paper, we present contouring control algorithm far parallel machine tool. The relation between the error in Joint space and the error in catesian space is evaluated, and we estimate contouring error vector which efficiently determines the variable gains for the cross coupled control. To show the validity of the algorithm, the contouring control is simulated for free form contour trajectory in cubic parallel machine tool model.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권11호
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• pp.108-114
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• 2000

In this paper, a new adaptive cross-coupling control(CCC) method with an improved contour error model is proposed to maintain contouring precision in high-speed nonlinear contour machining. The proposed method utilizes variable controller gains based on the instantaneous curvature of a contour and the feedrate command. The proposed method is evaluated and compared with the conventional CCC for nonlinear contouring motion through computer simulations. The simulation results show that the proposed CCC improves the contouring accuracy more effectively than the existing method.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권4호
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• pp.265-270
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• 2013

방사선수술 치료계획 시 목표체적 윤곽 그리기 과정에서 발생하는 오차를 확인 하기 위하여 작은 목표체적을 고르게 분포시킨 두 경부 팬텀을 제작하였으며, 동일한 팬텀을 사용하여 CT영상 및 MR영상을 획득하고 이를 대표적인 3개의 방사선수술 치료계획시스템에서 작은 목표체적에 대하여 윤곽 그리기 한 후 체적을 측정하여 비교 분석하였다. CT로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN (노발리스)에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적 평균값은 $2.23{\pm}0.08cm^3$이며, Leksell gamma plan (감마 나이프)은 $2.13{\pm}0.07cm^3$, Multi plan (사이버 나이프)에서 측정한 값은 $2.24{\pm}0.10cm^3$이였다. 또한 MRI로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적크기의 평균값은 $2.08{\pm}0.06cm^3$이며, Leksell gamma plan은 $1.94{\pm}0.05cm^3$이고 Multi plan에서 측정한 값은 $2.15{\pm}0.06cm^3$이었다. 각 방사선치료계획 시스템에서 CT영상과 MR영상으로부터 측정한 목표체적의 차이는 CT에서 획득한 이미지를 측정한 체적이 MRI보다 평균적으로 6.4% 정도 크게 나타나는 것을 확인하였다. 동일한 영상획득 장비에서 획득한 이미지를 3개의 서로 다른 방사선치료시스템에서 측정한 결과의 차이는 3~6%이었다. 이 결과는 영상을 획득하는 방식과 윤곽을 그릴 때 생기는 오차를 고려하였을 때 임상적으로 수용할 수 있는 범위 내에 들어간다고 판단이 된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제15권1호
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• pp.101-110
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• 1998

32Cyg의 B형 별 주위에 형성된 $str{\"{o}}mgren$ 구를 가정하고 공전궤도위상 0.06과 0.78에서 이론적인 선 윤곽을 계산하였다. 항성 풍의 속도분포에 따라 alfv n 파 모형의 선윤곽이 누승 함수의 속도 분포를 이용한 모형의 선 윤곽 보다 전체적으로 낮은 세기를 보였다. HII 모형은 HII 영역이 없는 경우보다 약한 선 윤곽을 보였으나 $\phi$ = 0.06에서는 HII 영역이 없는 모형이 HII 영역을 가진 모형에 비해 단지 적색편이 쪽에서만 약간의 차이를 보였다. 한편 $\phi$ = 0.79에서 HII 영역을 가진 $Alfv{\'{e}}n$ 파 모형의 선 윤곽은 적색편이와 청색 편이 쪽에서 각각 다른 속도기울기의 누승 함수 모형으로써 나타낼 수 있었다. 이는 급격한 초기 속도 기울기를 고려하여 2개의 가속영역을 가진 누승 함수 모형이라면 항성 풍의 가속과정을 고려하지 않음으로써 생기는 오차를 줄일 수 있음을 의미한다.의미한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권5호
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• pp.187-195
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• 2005

본 논문은 윤곽선 정보의 전송이 불필요한 새로운 분할기반 영상 부호화 방법을 제안한다. 분할기반 영상 부호화에서 전송해야할 전체 정보 중 윤곽선 정보가 다른 정보에 비해 상대적으로 많은 부분을 차지하기 때문에 윤곽선 정보가 전체 전송정보의 병목현상으로 작용한다. 제안된 방법은 현재 프레임을 분할하는 대신, 복호화된 이전 프레임을 분할함으로써, 복호기로 분할된 영역에 대한 윤곽선 정보를 전송하지 않아도 되는 장점이 있다. 따라서 윤곽선 정보를 전송하지 않음으로써 여분의 비트를 오차신호와 같은 다른 정보의 전송에 할당하여 부호화 화질을 개선할 수 있다 실험결과에 나타난 것처럼, 전송 비트율이 제한된 초저전송율 부호화에서 급격한 움직임으로 데이타 발생이 크게 증가할 경우 기존 블록기반 부호화에서는 PSNR이 20dB 부근까지 떨어지지만 제안된 방법은 급격한 PSNR 저하없이 우수한 재생화질 을 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.723-732
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• 2001

경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.

• 한국생산제조학회지
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• 제20권5호
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• pp.589-597
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• 2011

In this paper, optimal tuning of a cross-coupled controller linked with the feedforward controller and the disturbance observer is studied to improve contouring and tracking accuracy as well as robustness against disturbance. Previously developed integrated design and optimal tuning methods are applied for developing the robust tuning method. Strict mathematical modeling of the multivariable system is formulated as a state-space equation. Identification processes of the servomechanism are conducted for mechanical servo models. An optimal tuning problem to minimize both the contour error and settling time is formulated as a nonlinear constrained optimization problem including the relevant controller parameters of the servo control system. Constraints such as relative stability, robust stability and overshoot, etc. are considered for the optimization. To verify the effectiveness of the proposed optimal tuning procedure, linear and circular motion experiments are performed on the xy-table. Experimental results confirm the control performance and robustness despite the variation of parameters of the mechanical subsystems.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.35-42
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• 1998

CNC 가공에 있어서 가공정밀도와 생산성을 동시에 향상시킬 수 있는 기술의 개발이 필수적이다. 이러한 고정밀 고속가공을 위하여 이 논문에서는 신경망을 이용한 이송속도 신경망 적응제어 기법을 제안한다. 이 제어기는 신경망을 이용한 모사기와 이 신경망의 인버젼 알고리듬을 통한 반복학습 제어기로 구성된다. 신경망 모사기는 CNC 시스템의 비선형성과 불확실성으로 인한 이송속도와 윤곽오차 사이의 비선형 특성을 모사하고, 신경망 인버젼 방법과 목적 함수의 정의를 통해 반복학습 제어기법으로 허용 오차 내에서 최적의 이송속도를 실시간으로 구해 냄으로써 가공 성능을 향상시킨다.제안한 방법은 원, 코너, 인볼루트 윤곽 가공의 모의 실험을 통하여 성공적으로 평가되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2090-2101
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• 2015

본 논문은 ACM(active contour model)과 색상기반 PF(particle filter)의 장점을 결합하여 크기와 색상이 변화하는 객체에 대해 강인한 추적이 가능한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상기반의 PF 추적기, 윤곽선을 추적하는 ACM 추적기, 그리고 두 추적기의 추정 정보를 결합하여 최종적인 객체의 위치와 스케일을 결정하고 또 참조 모델의 업데이트 여부를 결정하는 Decision 부로 이루어진다. PF 추적기는 객체의 형태변화와 모션블러에 강인하지만 위치와 스케일의 정확도가 떨어지고, ACM 추적기는 배경 클러터가 없는 경우에는 객체의 윤곽을 정확하게 추출하지만 복잡한 배경에서는 추적에 실패하는 문제가 있다. 본 논문에서는 색상 PF 추적기가 추정한 객체 위치와 스케일 정보를 이용하여 ACM의 내부 에너지를 제어함으로써 ACM의 스네이크 포인터가 객체가 아닌 배경 클러터로 수렴되는 것을 방지하여 정확히 객체의 윤곽을 추적할 수 있도록 하였다. 사람의 머리 윤곽선을 포함한 얼굴 추적에 제안된 알고리즘을 적용하고 추정 위치와 스케일 오차를 분석하여 성능을 분석하였으며 제안된 방식이 기존 기법들보다 추적 성능이 우수함을 보였다.