• 제목/요약/키워드: Model Based Predictive control

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패러포일 투하 시스템의 궤적 추종 제어기의 설계 (Design of Trajectory Following Controller for Parafoil Airdrop System)

  • 양빈;최선영;이정태;임동근;황정원;박승엽
    • 한국항행학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.215-222
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    • 2014
  • 본 논문은 패러포일 투하 시스템을 설계하고 분석하는데 있다. 패러포일 시스템의 6-자유도(6-DOF) 모델을 새우고, 비선형 모델 예측 제어와 PID 제어 방법이 펄럭 편 요각을 제어하기 위해 각각 적용되었다. 펄럭 편 요각의 오버슈트 시간 및 세팅 시간의 결과를 비교하면서 PID제어 방법을 사용하는 것으로부터 펄럭 편 요각이 좀 더 안정화 되는 것을 확인하였다. 그런 다음 MATLAB에 의해 수행된 궤적 추종 효과의 시뮬레이션 결과에 의해 궤적 추종 제어기가 설계되었다. 패러포일 궤적의 측 방향 오차가 그것의 측 방향 편차 제어 방법에 의해 제거 될 수 있었다. 참고로 측 방향 편차는 현재 경로계획의 보간법에 의해 얻어졌다. 그리고 설계된 궤적을 사용하면서, 풍 외란을 추가하는 것으로부터 궤적 추종 시스템이 시뮬레이션 되었다. 시뮬레이션 결과는 풍외란이 PID로 제어되는 펄럭 편 요각 변화에 의해 제거됨으로써 설계된 궤적에 아주 만족하였다.

신선편이 파프리카의 미생물 생장에 있어서 이산화염소수와 푸마르산 병합처리의 효과 (Effects of Combined Treatment of Aqueous Chlorine Dioxide and Fumaric Acid on the Microbial Growth in Fresh-cut Paprika (Capsicum annuum L.))

  • 정승훈;박승종;천호현;송경빈
    • Journal of Applied Biological Chemistry
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    • 제57권1호
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    • pp.83-87
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    • 2014
  • 신선편이 파프리카의 이산화염소수와 푸마르산의 병합 살균 처리의 효과와 그에 따른 미생물의 생장 변화를 분석하였다. 병합처리를 통해 파프리카에서의 총 호기성 세균과 접종된 L. monocytogenes는 대조구에 비해 각각 0.82, 1.21 log CFU/g의 감균 효과를 얻었다. 또한 저장 10일 후에는 미생물 수가 1.21, 2.10 log CFU/g 감소하였다. 파프리카 시료를 10일간 저장하면서 미생물 수를 측정한 결과를 Gompertz model을 이용하여 최대성장속도와 유도기를 구함으로써 미생물의 생장 예측 모델에 적용하였다. 모델 식의 적합성 평가를 위해 $R^2$, $A_f$, $B_f$, 등의 값을 계산한 결과, 모두 1에 가까운 결과가 나와 측정값과 예측된 값 사이의 적합성이 뛰어났다. 따라서 본 연구결과는 이산화염소수와 푸마르산의 병합처리는 신선편이 파프리카에 오염된 미생물 수를 감소시킬 뿐 만 아니라, 미생물의 최대성장속도를 감소시키고 유도기를 증가시킴으로써 미생물 생육을 제어할 수 있음을 보여준다.

개인화 전시 서비스 구현을 위한 지능형 관객 감정 판단 모형 (The Intelligent Determination Model of Audience Emotion for Implementing Personalized Exhibition)

  • 정민규;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.39-57
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    • 2012
  • 최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

계획된 행위이론에 근거한 중년기 여성의 유방자가검진 의도 및 행위 예측요인 (Predictive Factors on Breast Self-Examination Intention and Behavior in Middle Aged Women: Based on the Theory of Planned Behavior)

  • 배필원;서순림
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.2349-2359
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    • 2013
  • 본 연구는 계획된 행위이론에 근거하여 중년기 여성의 유방자가검진의도와 행위에 영향을 미치는 요인을 예측하기 위한 구조모형 연구이다. 연구대상은 중년기 여성 217명을 대상으로 1차 의도조사를 실시한 후 1개월 이내의 유방자가 검진 실천 횟수를 조사하였다. 연구결과 모형의 적합 도는 ${\chi}^2$=1246.6 (p<.001), ${\chi}^2$/df=2.72, CFI=.831, TLI=.817, RMSEA=.089이었으며, 1개월 이내 유방자가검진 실천 율은 56.2%였다. TPB 변수의 설명력은 의도에 43.9%, 행위에 10.9%로 나타났다. 주관적 규범(${\beta}$=.364, p<.001)과 지각된 행위통제(${\beta}$=.553, p<.001)가 의도에 긍정적 영향을 미쳤으며, 행위에는 행위의도(${\beta}$=.768, p<.01)가 긍정적 영향을 나타냈다. 결과적으로 본 모형은 중년여성의 유방자가검진을 설명하는데 적합한 모형이며, 중년여성의 유방자가검진행위 증진을 위한 중재프로그램 개발은 행위의도 강화에 중점을 두어야 할 것으로 판단된다.

대사증후군의 인지와 신체활동 실천에 영향을 미치는 요인: 데이터 마이닝 접근 (Factors influencing metabolic syndrome perception and exercising behaviors in Korean adults: Data mining approach)

  • 이수경;문미경
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.581-588
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    • 2017
  • 본 연구는 기계 학습법 중 하나인 XGBoost를 이용하여 대사증후군을 인지하고 신체활동을 수행하는 집단을 예측하고자 2014년 7월부터 2015년 12월까지 시도되었다. 이에 2009-2013년 지역사회건강조사를 연구자료로 사용하였고 370,430명의 성인을 분석에 포함하였다. 본 연구의 종속변수는 대사증후군의 인지 및 신체활동 실천정도에 따른 단계로 3단계로 구분하였다:Stage 1(무인지, 무 신체활동), Stage 2(인지, 무 신체활동), and Stage 3(인지, 신체활동). 예측변수로는 5년간의 지역사회건강조사 중 공통으로 수집된 문항으로부터 161개의 특성을 선택하였다. 자료 분석을 위해 R program을 이용하여 XGBoost 알고리즘을 적용하였다. 분석 결과 정확도는 0.735 이었으며, 가장 영향을 미치는 10개의 특성은 나이, 교육수준, 체중조절시도 경험, EQ-5D 운동능력, 영양표시 확인, 개인 건강보험가입 유무, EQ-5D 일상활동, 금연광고경험 여부, 통증유무, 당뇨에 대한 보건기관의 교육 경험 순으로 확인되었다. 본 연구결과는 XGBoost가 보건의료빅데이터를 이용한 질병의 예방과 관리에 영향을 주는 요인을 확인하는데 유용한 도구임을 보여주었다. 또한, 본 연구를 통해 대사증후군에 취약한 계층을 확인하고 이를 위한 교육프로그램 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

Deltamethrin에 노출된 흰쥐의 뇨 중 3-PBA 검출 및 노출상관성 (The Correlation Between Deltamethrin Exposure and Urinary 3-PBA Concentrations in Rats)

  • 김아름누리;전경미;박경훈;문병철;노진호;백민경
    • 한국환경농학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.293-298
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    • 2017
  • BACKGROUND: Pyrethroids (PYRs) are a widely used insecticide in agriculture and household area. In mammals, PYRs such as deltamethrin is metabolized to 3-phenoxybenzoic acid (3-PBA) in liver that is mainly excreted in urine. This study is designed to single exposure of deltamethrin to rats in a dose-dependent manner and identify the correlation between deltamethrin exposure and its metabolite (3-PBA) in urine. METHODS AND RESULTS: Exposure levels of deltamethrin were control (0 mg/kg bw), low (0.0705 mg/kg bw), medium (0.705 mg/kg bw) and high (7.05 mg/kg bw) dose. Low concentration was derived by ussing Korea predictive operator exposure model (KoPOEM). Dermal exposure persisted for 6 h, and urine specimens were collected for 24 h. The urine matrix was removed after a series of procedures and 3-PBA was analyzed by gas chromatography/mass spectrometry. CONCLUSION: There was a strong correlation ($R^2=0.83$) between the amount of oral exposure to delta me thrin and urinary levelof3-PBAexcreted. In dermal exposure groups of deltamethrin except high-dose, also there was a good correlation between urinary 3-PBA and deltamethrin exposure, but not stronger than in oral deltamethrin exposure groups. Based on these results, therefore, the amount of 3-PBA in urine can be used as a good monitoring indicator that reflexing the exposure level of deltamethrin to human body.

김밥에서의 Staphylococcus aureus에 대한 정량적 미생물위해평가 모델 개발 (Quantitative Microbial Risk Assessment Model for Staphylococcus aureus in Kimbab)

  • 박경진;오덕환;하상도;박기환;정명섭;천석조;박종석;우건조;홍종해
    • 한국식품과학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.484-491
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    • 2005
  • 정량적 미생물 위해평가(Quantitative microbial risk assessment: QMRA)는 국민건강에 영향을 주는 잠재된 위해를 연구하여 식품내 존재하는 병원성미생물과 관련한 위해를 체계적으로 평가하는 것이다. 본 연구는 깁밥에서의 Staphylococcus aureus에 대한 QMRA 모델을 개발하고 이를 식품위생관리에서 이용할 수 있는 기준을 제시하여, 식품안전 분야에서의 QMRA의 필요성과 활용성을 알리기 위해서 실시하였다. QMRA 모델은 매장에서부터 최종소비에 이르기까지 4 단계로 구성되었으며, 미생물 성장모델과 조사자료 그리고 확률분포가 김밥의 최종소비에서의 S. aureus 수준을 평가하기 위하여 이용되었다. S. aureus에 대한 양-반응모델이 없는 관계로 최종 소비단계에서의 S. aureus의 오염수준을 잠재적인 위해를 결정하는데 이용하였다. 이를 위하여 5 log CFU/g이상을 잠재적 유해수준으로 가정하였으며, 시뮬레이션 결과 최종 소비되는 김밥에서 이 유해수준을 초과할 가능성은 30.7%로 나타났다. 김밥에서의 S. aureus의 오염수준은 평균 2.67 log CFU/g으로 나타났으며, 민감도 분석에서는 매장에서의 김밥 보관온도 및 시간이 가장 중요한 요인으로 결정되었다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 김밥 매장에서는 현실적으로 보존시간 관리가 어렵다고 한다면 보관온도를 $10^{\circ}C$ 이하로 유지하는 것이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서와 같이 QMRA는 식품 내 존재할 수 있는 잠재적인 위해에 영향을 미치는 인자들에 대한 평가에 이용될 수 있으며 이를 식품위생관리에 직접적으로 활용 가능한 것으로 나타났다.삼의 분석방법별 기준인 ginsenoside -Rg1과 -Re의 함량비($Rg1/Re{\Leq}3.87$)에 부합되었다.도에서 MA 저해 효과는 쑥갓>미나리>참깨의 순으로, 각각 54, 48, 29%를 나타냈다. 참깨는 20, $100{\mu}g/mL$의 농도에서처럼 가장 작은 효과를 보여줬고, 쑥갓은 50% 이상의 항산화 효과를 나타냈다. Aldehyde/Carboxylic acid assay에서는 참깨가 가장 높은 효과를 보여줬지만 Lipid MA asaay에서는 그에 비해 가장 낮은 효과를 나타냈다.안전한 수준인 것으로 판단된다. 보여진다.ificantly more inclusive. As a result of the evolution of new fibers, materials, processes and markets, we assert that a new "ENGINEERING WITH FIBERS" (EwF)(중략)web.cnu.ac.kr/~fabric이다. 제작된 멀티미디어를 실제 수업에 활용한 결과 수강생(32명)의 96.9%가 보조자료로 사용된 멀티미디어 콘텐츠자료가 실험관련 교과목 수업에 효과적이라고 응답하였고, 87.5%가 활용된 멀티미디어 콘텐츠 자료에 만족하며, 75%가 기존의 교과서와 비교하여 더 많이 활용하였다고 응답하였다. 따라서 멀티미디어 콘텐츠를 활용한 교육은 개인차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라 할지라도 개념이나 용어가 통일되지

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.