Experimental study showed that the existing mathematical model doesn't fully describe the lateral motion of a moving web fur different operating conditions. So, a physically interpretable model of lateral motion of a moving web in a typical web guidance system, operated at Konkuk Univ., was developed using the system identification technique. A well-known Least Square Method based on ARX model was used for the system identification. Lateral displacement of the web was measured at the exit of each span by infrared sensors. The model obtained from identifying a linear time-invariant system for a typical operating condition yields an improved prediction capability of the lateral dynamics of the moving web compared to other mathematical models proposed in literature.
In this research, we have developed a load/unload device capable of correcting the position automatically. Characteristic technologies such as compensation, control, guidance and communication have been modified and implemented on an existing electromagnetic guided AGV, helping to realize open system and distributed cooperation. We have applied the developed AGV with remote control and heterogeneous load/unload mechanisms in a machining system composed of various equipment such as machining centers, CMN and AS/RS and found that the AGV provided position error within $\pm$2mm.
Dynamic model of the Korea standardized rubber-tired AGT light rail vehicle, and boundary conditions between vehicle and infrastructures (running track, guidance rail) were defined to analyze vehicular vibration behaviors occurred at the worst condition. Using the commercialized software RecurDyn, vibration accelerations of car body and bogies were analyzed. and, based on the ISO standard 2631-1, the vibration characteristic test is performed in the test track. As the results, the Korea standardized rubber-tired AGT light rail vehicle satisfied the ISO standard criteria and design requirement.
Pharmacogenetics is opening a new era of precision medicine in psychiatry. Drug-metabolizing enzymes are characterized by genetic polymorphisms, which render a large portion of variability in individual drug metabolism. Dose adjustment based on pharmacogenetics knowledge is a first step to translate pharmacogenetics into clinical practice. However, diverse factors including cost-effectiveness should be addressed to provide clinical recommendation. To address current challenges in pharmacogenetics testing in psychiatry, this review provides an update regarding genotyping (SNP analysis, array, and next-generation sequencing), genotype-phenotype correlations, and cost-effectiveness. The current updates on pharmacogenetics in psychiatry will provide guidance for both clinician and researchers to have a consensus in harmonizing efforts to advance the pharmacogenetics field in a part of precision medicine in psychiatry.
The objective on this project is to develop a cooperative Field Robot (FR), by using a customize Open Control Platform (OCP) as design and development process. An OCP is a CORBA-based solution for networked control system, which facilitates the transitioning of control designs to embedded targets. In order to achieve the cooperation surveillance system, two FRs are distributed by navigation messages (GPS and sensor data) using CORBA event-channel communication, while graphical information from IR night vision camera is distributed using CORBA Asynchronous Method Invocation (AMI). The QoS features of AMI in the network are to provide the additional delivery method for distributing an IR camera Images will be evaluate in this experiment. In this paper also presents an empirical performance evaluation from the variable chunk sizes were compared with the number of clients and message latency, some of the measurement data's are summarized in the following paragraph. In the AMI buffers size measurement, when the chuck sizes were change, the message latency is significantly change according to it frame size. The smaller frame size between 256 bytes to 512 bytes is more efficient fur the message size below 2Mbytes, but it average performance in the large of message size a bigger frame size is more efficient. For the several destination, the same experiment using 512 bytes to 2 Mbytes frame with 2 to 5 destinations are presented. For the message size bigger than 2Mbytes, the AMI are still able to meet requirement far more than 5 clients simultaneously.
In the past few decades, great progress has been made on understanding the interaction between nutrition and health status. But despite this wealth of knowledge, health problems related to nutrition continue to increase. This leads us to postulate that the continuing trend may result from a lack of consideration for intra-individual biological variation on dietary responses. Precision nutrition utilizes personal information such as age, gender, lifestyle, diet intake, environmental exposure, genetic variants, microbiome, and epigenetics to provide better dietary advices and interventions. Recent technological advances in the artificial intelligence, big data analytics, cloud computing, and machine learning, have made it possible to process data on a scale and in ways that were previously impossible. A big data platform is built by collecting numerous parameters such as meal features, medical metadata, lifestyle variation, genome diversity and microbiome composition. Sophisticated techniques based on machine learning algorithm can be used to integrate and interpret multiple factors and provide dietary guidance at a personalized or stratified level. The development of a suitable machine learning algorithm would make it possible to suggest a personalized diet or functional food based on analysis of intra-individual metabolic variation. This novel precision nutrition might become one of the most exciting and promising approaches of improving health conditions, especially in the context of non-communicable disease prevention.
이 논문에서는 정밀유도 포탄의 성능향상을 위한 유도기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 탄의 운동특성분석 없이 탄도와의 오차를 최대한 줄여 탄약의 표적오차를 줄이기 위해서 고안한 기법이다. 이 기법은 탄약의 회전 및 세차운동으로 발생하는 탄내 장착 관성센서의 출력 변동폭을 줄이기 위해 신호처리 기법으로 많이 사용되는 이동평균필터 기법을 적절히 응용한 것으로 관성센서 출력값을 보정하는 것이 목적이다. 단순히 3차원 유도조종 기법을 적용한 경우와 개선기법을 포함하여 적용한 기법의 성능을 비교하였으며, 명확한 성능개선을 확인하였다. 이 기법의 적용으로 유도탄과는 달리 가혹한 환경조건 및 불규칙한 운동 특성을 가지는 포발사 탄약의 탄착 정확도가 개선되는 것을 확인하였다.
This paper presents a sensitivity optimization of a MEMS (microelectromechanical systems) gyroscope for a magnet-gyro system. The magnet-gyro system, which is a guidance system for a AGV (automatic or automated guided vehicle), uses a magnet positioning system and a yaw gyroscope. The magnet positioning system measures magnetism of a cylindrical magnet embedded on the floor, and AGV is guided by the motion direction angle calculated with the measured magnetism. If the magnet positioning system does not measure the magnetism, the AGV is guided by using angular velocity measured with the gyroscope. The gyroscope used for the magnet-gyro system is usually MEMS type. Because the MEMS gyroscope is made from the process technology in semiconductor device fabrication, it has small size, low-power and low price. However, the MEMS gyroscope has drift phenomenon caused by noise and calculation error. Precision ADC (analog to digital converter) and accurate sensitivity are needed to minimize the drift phenomenon. Therefore, this paper proposes the method of the sensitivity optimization of the MEMS gyroscope using DEAS (dynamic encoding algorithm for searches). For experiment, we used the AGV mounted with a laser navigation system which is able to measure accurate position of the AGV and compared result by the sensitivity value calculated by the proposed method with result by the sensitivity in specification of the MEMS gyroscope. In experimental results, we verified that the sensitivity value through the proposed method can calculate more accurate motion direction angle of the AGV.
데이터 마이닝은 예측이나 분석을 위해서 많은 양의 데이터에 존재하는 여러 가지의 관계를 추출하는 과정이라고 할 수 있다. 그러한 데이터에는 매우 많은 변수로 인한 차원의 증가로 인하여 계산상의 어려움이 수반되어지고 변수의 중복성과 중요도에 있어서 다양한 통계적 관계가 존재한다. 따라서 동일하거나 유사한 데이터를 같은 그룹으로 형성하는 클러스터 해석은 데이터 마이닝에서 필수적인 요소이다. 본 연구는 범주형 데이터의 분류에서 발생하는 불확실성의 처리를 위해 러프집합을 이용하여 정보 엔트로피를 이용한 새로운 척도를 정의하고 연구 대상에 대한 유사행동을 분석하는 시스템 구현에 그 의의가 있다. 데이터는 평택공업고등학교에서 채집되었고 이를 토대로 제안된 방법이 학생들의 유사행동에 대한 보다 정확한 결과를 보임을 알 수 있었다. 또한 속성의 개수가 10개 이상인 경우에 기본 방법과의 차이를 보이며 취업의사결정에서 학생들의 의식을 기존 방법보다 효과적으로 반영하였다.
The purpose of study was to analyze how the visual information affects balance control of individuals during single leg stance. A total of 27 young normal people (20 males and 7 females, age: $13.7{\pm}2.6$, height: $162.3{\pm}13.2$ cm, weight: $53.9{\pm}13.9$ kg) was voluntarily involved in the experiment. The subjects were requested to maintain balance for 20 seconds with eyes both open and closed on a force plate and then foot ground reaction data were collected for that duration. Results showed that mean velocity of COP in closed eyes condition was larger 1.84 times than that of the open-eyes condition and range of vertical angle was increased approximately one degree in the closed eyes condition. To accomplish a balance, the frequency power in mediolateral and anteroposterior components of the foot-ground reaction force was increased by 1.3~1.4 times. Consequently, visual absence during single leg stance can result in critical loss of balance and lead to instability of body control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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