• 센서학회지
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• 제19권6호
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• pp.421-427
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• 2010

Alizarin Red S modified screen printed carbon electrodes were developed for the electrochemical detection of aluminum ion. The electrodes developed use screen-printed carbon electrodes(SPCEs) coupled with chemical modification with an organic chelator, Alizarin Red S(ARS), for aluminum ion detection in aqueous solution. For sensor fabrication ARS was directly immobilized on the surface of SPCEs using PVA-SbQ(The poly(vinyl alcohol) bearing stryrylpyridinium groups). Aluminum concentrations were indirectly estimated by amperometric determination of the non-complexed ARS immobilized on the electrodes, after its complexation with aluminum. The sensitivity of the sensor developed was $3.8\;nA{\mu}M^{-1}cm^{-2}$ and the detection limit for aluminum was $25\;{\mu}M$.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.157-163
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• 2011

본 논문에서는 ARS(Attitude Refrence System)를 이용하여 모바일 역진자 로봇의 수평유지와 주행을 위한 자세 제어를 연구하였다. 현재 미국 및 여러 나라에서는 모바일 역진자 로봇에 대한 많은 연구가 진행되고 있으며 이를 이용한 세그 웨이 등을 개발하고 있다. 이러한 2자유도를 이용한 모바일 역진자 로봇은 다양한 모드로 움직일 수 있다. 모바일 역진자 로봇이 2바퀴로 수직 자세를 취하면 시스템이 안정을 취하기 위하여 항상 앞, 또는 뒤로 넘어지려는 성질을 가진다. 현재 자이로센서와 가속도센서를 혼합하는 알고리즘은 칼만필터가 일반적으로 이용되고있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 본 논문은 자율주행시스템인 2발 로봇 시스템으로 간단하지만 원하는 성능을 발휘할 수 있는 ARS와 PID 알고리즘을 이용한 자세 제어를 실현하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2005년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.123-126
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• 2005

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.21-28
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• 2020

본 논문에서는 새로운 형태의 전동 외발 손수레를 제안하였다. 제안된 전동 외발 손수레는 작업 동작을 감지하여 작업자의 의도에 따라 안전하고 균형을 잃지 않도록 하면서 자동으로 외발 손수레를 이동시킬 수 있도록 해 준다. 작업자가 손수레의 손잡이를 잡고 위 아래로 기울이면 외발 손수레에 장착된 방위각 센서를 이용하여 전후 방향의 각도인 피치각을 감지하고 이를 전후진 이동 의도로 간주하여 각도의 크기에 비례하는 속력으로 손수레의 바퀴를 가감속 제어하여 전후진시킨다. 또한 기존 손수레와 달리 적재함에도 추가의 자유도를 부가하여 회전할 수 있도록 하였고, 작업 중 손수레가 좌우 방향으로 기울어질 때 기울기인 롤각을 감지하고 이를 기반으로 하여 적재함이 항상 지면과 수평을 유지할 수 있도록 위치 제어하여 작업자가 손수레의 균형을 잃지 않고 안전하고 쉽게 손수레를 운전할 수 있도록 해 준다. 농업 현장이나 산업 현장에서 실제로 사용할 수 있도록 DC 모터와 인휠모터, 모터 드라이버, 2축 방위각 센서와 저가의 마이크로 컨트롤러를 사용하여 경제적이고 효율적인 제어 시스템을 구성하고 기구부 설계 제작도 수행하였다. 또한 피치각의 변화만 있는 경우, 롤각의 변화만 있는 경우, 그리고 피치각과 롤각이 동시에 변화하는 경우에 대한 실험을 통해 개발된 전동 외발 손수레의 안정성과 유용성을 검증하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.309-310
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• 2012

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.207-208
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• 2012

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제23권6호
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• pp.561-570
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• 1998

The MLR(Multiple Linear Regression) models to estimate soluble solids content non-destructively were presented to make a selection of optimal photosensor utilized to measure the soluble solids content of apples. Visible and NIR absorbance in the 400 to 2498 nanometer(nm) wavelength region, soluble solids content(sugar content), hardness, and weight were measured for 400 apples(gala). Spectrophotometer with fiber optic probe was utilized for spectrum measurement and digital refractometer was used for soluble solids content. Correlation between absorbance spectrum and soluble solids content was analyzed to pick out the optimal wavelengths and to develop corresponding prediction model by means of MLR. For the coefficient of determination($R^2$) to be over 0.92, the MLR models out of the original absorbance were built based on 7 wavelengths of 992, 904, 1096, 1032, 880, 824, 1048nm, and the ones of the second derivative absorbance based on 5 wavelengths of 784, 1056, 992, 808, 872nm. The best model of the second derivative absorbance spectrum had $R^2$=0.91, bias= -0.02bx, SEP=0.28bx for unknown samples.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제23권6호
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• pp.571-582
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• 1998

The PLS(Partial Least Square) and ANN(Artificial Neural Network) were introduced to develop the soluble solids content prediction model of apples which is followed by making a subsequent selection of photosensor. For the optimal PLS model, number of factors needed for spectrum analysis were increased until the convergence of prediction residual error sum of squares. Analysis has shown that even part of the overall wavelength with no pretreatment may turn out better performing. The best PLS model was found in the 800 to 1,100nm wavelength region without pretreatment of second derivation, having $R^2$=0.9236, bias= -0.0198bx, SEP=0.2527bx for unknown samples. On the other hand, for the ANN model the second derivation led to higher performance. On partial range of 800 to 1,100nm wavelengh region, prediction model with second derivation for unknown samples reached $R^2$=0.9177, SEP=0.2903bx in contrast to $R^2$=0.7507, SEP =0.4622bx without pretreatment.

• 한국해양공학회지
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• 제31권2호
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• pp.164-169
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• 2017

Studies were performed on an ARS using SDINS's RLG and the geomatic sensor. To develop the ARS, experiments were performed to determine the characteristics of the RLG and geomatic sensor. Based on the results, to reduce the angular position errors of the RLG, which accumulate from the angular velocity data, an algorithm was studied that uses the Extended Kalman filter (EKF) to compensate the RLG data and geomatic sensor data. To verify the performance of the developed algorithm for reducing the cumulative angular errors, experiments that included the developed EKF were performed. Through these, it was shown that a drastic reduction in the angular errors of the RLG were achieved.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권4호
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• pp.383-389
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• 2013

Demand for high-rising building has arisen. However, its maintenance is usually executed by labour. It could have a severe problem. We proposed a gondola robot to solve it. In this paper, we designed a height estimation sensor for this gondola. It is consist of pan-tilt unit, ARS sensor, and laser sensor. The pan-tilt unit keeps the laser sensor to indicate the gravity direction by referencing the ARS. The laser sensor's range is vertical distance from gondola to ground. However, if there is an obstacle under the gondola, the distance includes its height. To filter it out, we apply a Kalman filter for the height estimation. If the estimated height is changed extremely, the filter decides that there is an obstacle. Then, it remembers the height of obstacle. Other extreme changes of height estimations are reflected. The experimental results using the proposed sensor system show detail flow of the height estimation.