원격지에 위치한 분산제어 시스템과 센서 데이터 또는 제어 명령을 주고받을 때에는 불확실한 시간지연이 발생한다. TCP/IP 프로토콜을 이용한 데이터 네트워크와 마찬가지로 데이터 네트워크와 디바이스 네트워크를 결합한 가상 디자이스 네트워크도 불확실한 시간지연이 내재되어 있다. 이러한 시간지연은 분산제어시스템의 성능을 저하시키고 불안전성을 야기하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 네트워크상에 내재하는 시간지연을 평가하고 부정적인 효과를 최소화하기 위하여 Smith Predictor를 적용하였다. 제안된 제어 알고리즘은 실시간 서보제어를 통하여 효과를 입증하였으며 가상 디바이스 네트워크 개념에 근거한 분산제어 시스템을 이용하여 실시간 예지보전을 수행할 때 효과가 있음을 제시하였다.
2차원 수중날개의 뒷날에 회전자를 부착한 고양력 발생장치의 성능을 파악하고, 실용화가능성을 살펴보기 위하여 NACA0020형상을 이용하여 모형을 제작하였고 캐비테이션 터널에서 실험을 수행하였다. 양력, 항력, 모멘트의 세 방향의 힘을 계측할 수 있는 가는 막대 형상의 로드셀을 부착하여 유체력을 계측하였으며, 뒷날에 부착된 회전자는 터널 외부에 설치된 DC 서보모터로 회전속도를 제어하였다. 다양한 편향각 조건과 회전자의 회전속도에 따른 체계적인 실험을 통하여 회전자의 효과를 확인하였다. 회전자의 회전속도에 의해 순환제어가 수월하게 조절 가능하다는 점을 실험을 통하여 검증하였으며 회전자의 회전속도에 따라 2배 이상의 양력이 발생함을 확인하였다. 따라서 제안한 양력 장치는 양력조절이 가능한 고양력 발생장치로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.
최근의 프로그래밍 패러다임은 객체지향프로그래밍과 이를 기반으로 하는 비주얼프로그래밍이 주류를 이루고 있다. 그러나 객체지향프로그래밍은 기존의 구조적프로그래밍기법에 비하여 개념이 어렵고 복잡하여 IT 관련학과 학생들을 교육하기에 어려움이 많았다. 본 연구에서는 학생들이 다양한 입출력 장치를 부착하고 로봇제어가 가능한 트레이닝 키트를 사용하여 객체지향 프로그래밍 학습 의욕 고취와 동기를 유발할 수 있도록 Java 가상머신을 내장한 Java 로봇 트레이닝 키트를 설계하고 구현하였다. 개발된 Java 로봇 트레이닝 키트는 USB 인터페이스로 컴퓨터와 통신 가능하며, 다양한 입출력 장치와 DC 모터 및 서보모터를 구동할 수 있는 범용 입출력 포트를 내장하여 교육용 로봇제작과 응용프로그래밍 실습이 가능하다. 따라서 IT 융합시대를 맞이하여 학문과 전공간의 벽이 낮아지고 창의 공학적 객체지향 프로그래밍언어 교육의 도입이 필요한 시점에서 본 연구에서 개발한 Java 로봇 트레이닝 키트가 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
축산업의 큰 문제점 중에 하나는 여름철이 되면 폭염이나 전염병으로 인하여 가축들이 폐사하는 것이다. 이러한 상황에서 가축들에게 필요한 것은 적절한 실내 온도와 주기적인 살균 시스템이다. 따라서 본 연구에서는 축사 내부의 온도에 따라 선풍기의 전원을 자동으로 제어하는 시스템과 주기적으로 먹이와 살균처리를 제공하는 기능을 개발하여 효율적으로 축사를 관리할 수 있도록 연구를 진행하였다. 또한 선풍기의 전원을 자동으로 제어하는 기능과 모바일 애플리케이션에 축사 내부의 온도를 표시하는 기능, 먹이와 살균처리를 제공하는 기능을 제안하였다. 첫 번째로 선풍기의 전원을 제어하는 기능은 축사 내부의 온도가 일정 이상으로 올라가면, 선풍기가 자동으로 켜지게 한다. 반대로 축사 내부의 온도가 일정 이하로 내려가면, 선풍기는 꺼지도록 한다. 두 번째로 모바일 애플리케이션의 기능은 축사 내부의 온도를 확인하는 기능이다. 세 번째의 먹이 제공 기능은 서보모터를 이용하여 주기적으로 먹이를 제공하며 제공된 먹이는 컨베이어 벨트를 통하여 가축들에게 전달된다. 마지막으로 살균처리 기능은 DC모터 펌프를 이용하여 주기적으로 가축들을 살균하여 주는 기능이다. 본 연구에서 제안한 지능형 축사의 기능을 통하여 가축들의 건강에 기여할 수 있을 것이다.
사람의 생체 신호를 측정하여 로봇 제어에 이용하는 연구는 최근까지 활발히 진행되고 있다. 하지만 정확한 센서 정보를 위한 복잡한 신호 처리가 필요하고 고가의 시스템을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 EMG 센서와 Flex 센서로부터 측정된 신호를 이용하여 사람의 손 동작을 인식한 후 해당 움직임을 원격지의 로봇 핸드로 구현하는 것을 목표로 한다. MCU(Micro Controller Unit) 와 해당 센서들을 이용하여 실험적으로 사람의 손과 팔 부근의 3개의 센서 부착 위치를 결정하고 움직임에 따른 출력 신호와 실제 동작 사이의 구분 방법을 결정한다. 동작 인식 정확도를 높이기 위해 MCU의 아날로그 기준 전압에 따른 디지털 값 변화 실험 수행 후 기준 전압을 3.3V로 선정하였다. 손 동작을 구현하기 위해 4개의 손가락과 손목부분으로 구성된 링크 구조의 로봇 핸드를 설계한 후 제작하였다. 결과적으로 간단한 센서와 저가의 MCU를 활용하여 원격지의 로봇 핸드를 제어할 수 있음을 보였다.
PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.
Generally, a mobile robot is moved by original input programs. However, it is very hard for a non-expert to change the program generating the moving path of a mobile robot, because he doesn't know almost the teaching command and operating method for driving the robot. Therefore, the teaching method with speech command for a handicapped person without hands or a non-expert without an expert knowledge to generate the path is required gradually. In this study, for easily teaching the moving path of the autonomous mobile robot, the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is developed. The use of human voice as the teaching method provides more convenient user-interface for mobile robot. To implement the teaching function, the designed robot system is composed of three separated control modules, which are speech preprocessing module, DC servo motor control module, and main control module. In this study, we design and implement a speaker dependent isolated word recognition system for creating moving path of an autonomous mobile robot in the unknown environment. The system uses word-level Hidden Markov Models(HMM) for designated command vocabularies to control a mobile robot, and it has postprocessing by neural network according to the condition based on confidence score. As the spectral analysis method, we use a filter-bank analysis model to extract of features of the voice. The proposed word recognition system is tested using 33 Korean words for control of the mobile robot navigation, and we also evaluate the performance of navigation of a mobile robot using only voice command.
PI제어기는 서보시스템에 널리 사용되어 왔다. 그러나 PI제어기로 설계된 시스템응답은 부하변동과 같은 외란이나 시스템 변수의 변화에 대하여 원하는 시간응답을 보존할 수가 없다. 따라서 시간응답 특성의 견실성을 확보하면서, 구현상의 어려움을 해결하기 위하여 선형요소만으로 구성되는 선형 모델추종제어(LMFC: linear model following control) 방법이 있다. 이 방법은 기준모델의 출력을 플랜트가 추종하도록 제어하는 것으로, 플랜트의 구조적 섭동에 무관한 시간응답 특성을 얻을 수 있으나 부하토크에 대한 응답속도가 느린 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 모델추종제어기에 강인성향상기를 보조모델을 사용하여 도입함으로써 지주파 부하토크에 대한 응답속도를 향상시켰다. 제안된 제어기(RMFC: LMFC with robust enhancer)는 저주파 부하토크에 대하여 LMFC보다 강인한 특성을 보였으며 시뮬레이션 및 TMS320C30 DSP 시스템에 의한 실험으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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