• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.6 no.6
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• pp.555-559
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• 2005

The object of this study is in introduce CAD/CAM application technology for manufacturing rotary compressor side block. CAM systems consist of CAD(Solidworks), CAM(I-MASTER) software and CNC milling machine. CAM software is used to simulate the tool path and generate G-code for CNC programming.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2480-2483
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• 2004

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기기들을 자동 제어하고 데이터를 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Excel VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 등에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2006.05a
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• pp.127-128
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• 2006

We introduce a novel approach for generating constant scallop height tool paths. We derive a Riemannian metric tensor from curvature tensors of a part surface and a tool surface. Then, we construct geodesic parallels from the newly constructed metric. Those geodesic parallels constitute an asymptotically-correct family of constant scallop height tool paths.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.330-334
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• 2006

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기기들을 자동 제어하고 데이터를 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Excel VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 등에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.446-449
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• 2009

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기기을 자동 제어하고 데이터를 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Excel VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 등에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1993.07a
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• pp.51-54
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• 1993

수조안 주 실험구간에서의 유황이 주로 파랑에 의해서 영향을 받는 경우에는 실험결과의 정확도는 바로 사용된 조파기의 성능에 의해서 좌우된다. 컴퓨터를 이용한 조파기 제어시스템을 구축하기 위해서는 특정 조파판 운동에 대한 조파판에서의 수면변화 양상을 정확히 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 복소수 해석을 통하여 조파판 전달함수를 재구성하였으며 시간영역에서 전달함수를 개별적으로 구현할 수 있는 수치 필터를 제시한다. (중략)

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.203-207
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• 2003

본 논문에서는 컴퓨터로 정밀 계측기 기들을 자동 제어하고 데이터？ 측정하기 위하여 기존의 상용 프로그램을 사용하지 않고 Extol VBA(Visual Basic for Applications)를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이는 반복측정 및 통계적 수치계산 둥에서 많은 장점을 지니고 있어 수많은 국가교정기관 및 일반 산업체에서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.3
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• pp.133-142
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• 2019

In physics-based character animation, trajectory optimization has been widely adopted for automatic motion synthesis, through the prediction of an optimal sequence of future states of the character based on its system dynamics model. In general, the system dynamics model is neither in a closed form nor differentiable when it handles the contact dynamics between a character and the environment with rigid body collisions. Employing smoothed contact dynamics, researchers have suggested efficient trajectory optimization techniques based on numerical differentiation of the resulting system dynamics. However, the numerical derivative of the system dynamics model could be inaccurate unlike its analytical counterpart, which may affect the stability of trajectory optimization. In this paper, we propose a novel method to derive the closed-form derivative for the system dynamics by properly approximating the contact model. Based on the resulting derivatives of the system dynamics model, we also present a model predictive control (MPC)-based motion synthesis framework to robustly control the motion of a biped character according to on-line user input without any example motion data.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.501-502
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• 2021

기존의 홈 시스템은 비용이 비싸며 공간적인 문제가 발생하고, 기능적으로 한계가 있다. '아두이노를 활용한 스마트홈 시스템'은 아두이노를 활용하기 때문에 비용적, 공간적 문제를 해결하고 여러 가지 가전제품을 환경에 맞춰 자동으로 작동하는 스마트 기능을 넣었다. 온, 습도 센서를 이용해 내부 온도가 설정 값보다 높으면 에어컨이 켜지고, 습도가 낮으면 자동으로 가습기가 작동한다. 또한, 창문에 부착된 UV센서를 통해 자외선 수치가 높아질 경우 자동으로 블라인드가 내려간다. 침실에 누워 잠들기 전, 불을 꺼야 하는 상황이 있다. 이런 경우, 직접 불을 끄러 가지 않고 침대 머리맡에 설치된 초음파 센서에 손을 가져다 대어 일정 거리 값 이하로 되면 자동으로 침실 불이 꺼진다. 그리고 거실에 설치 된 인체감지센서를 통해 불이 꺼진 어두운 거실에 움직임이 감지되면 자동으로 거실 불이 켜지게 된다. 이러한 자동 제어 기능을 블루투스와 연동된 스마트폰을 통하여 사용자 편의에 따라 수동적 제어가 가능하고, 거실에 설치된 ESP-32CAM을 통해 밖에서도 거실 내부를 실시간 확인할 수 있다. 이런 아두이노 스마트홈 시스템으로 사용자들에게 편리함과 안정성을 제공한다.