Process control is essential to operate the semiconductor process efficiently. This paper consider fault classification of semiconductor based cyclic signal for process control. In general, process signal usually take the different pattern depending on some different cause of fault. If faults can be classified by cause of faults, it could improve the process control through a definite and rapid diagnosis. One of the most important thing is a finding definite diagnosis in fault classification, even-though it is classified several times. This paper proposes the method that one-class classifier classify fault causes as each classes. Hotelling T2 chart, kNNDD(k-Nearest Neighbor Data Description), Distance based Novelty Detection are used to perform the one-class classifier. PCA(Principal Component Analysis) is also used to reduce the data dimension because the length of process signal is too long generally. In experiment, it generates the data based real signal patterns from semiconductor process. The objective of this experiment is to compare between the proposed method and SVM(Support Vector Machine). Most of the experiments' results show that proposed method using Distance based Novelty Detection has a good performance in classification and diagnosis problems.
홈 네트워크에서 다양한 응용(application) 트래픽(traffic) 간의 차등화 된 서비스를 제공하기 위해서 트래픽 변화에 따라 적응적으로 우선순위(priority)를 재할당하는 알고리즘을 제안하고, FPGA를 이용하여 구현하였다. 제안된 구조는 QoS를 위한 부가적인 시그널링 프로토콜이 없이도 네트워크 트래픽 조절이 가능하도록 설계되었고, 또한 홈 네트워크 트래픽을 그 특징에 따라 제어 데이터 트래픽, 일반 인터넷이나 데이터 트래픽, 그리고 멀티미디어 데이터 트래픽으로 분류하고 이를 네트워크 트래픽 상황에 적응적으로 차등화 서비스를 제공할 수 있도록 설계되었다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 검증하고 FPGA구현을 통하여 실현가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 입력전력에 따라 드레인 바이어스를 조절하여 낮은 입력 전력에서도 고효율 동작이 가능한 무선전력전송용 고효율 class-E 전력증폭기를 설계하였다. 고효율 동작이 가능한 class-E 전력증폭기에 적응형 바이어스 조절회로를 추가하여 낮은 입력 전력에서 드레인 바이어스를 조절함으로써 전체적인 효율의 향상을 얻을 수 있다. 제안된 적응형 class-E 전력증폭기는 효율의 향상을 위해 직렬 공진회로와 입, 출력 정합회로를 이용하여 구현하였으며, 입력전력에 따라 드레인 바이어스를 조절하기 위해 방향성 결합기, 전력 검출기, 연산 증폭기를 이용하여 적응형 바이어스 조절회로를 구성하였다. 따라서 전력증폭기의 최대출력과 전력효율은 13.56 MHz에서 41.83 dBm, 85.67 %이고, 0 dBm ~ 6 dBm의 낮은 입력 전력에서 고정형 바이어스보다 평균 8 %의 효율의 증가를 확인하였다.
EMG pattern recognition is essential for the control of a multifunction myoelectric hand. The main goal of this study is to develop an efficient feature projection method for EMC pattern recognition. To this end, we propose a linear supervised feature projection that utilizes linear discriminant analysis (LDA). We first perform wavelet packet transform (WPT) to extract the feature vector from four channel EMC signals. For dimensionality reduction and clustering of the WPT features, the LDA incorporates class information into the learning procedure, and finds a linear matrix to maximize the class separability for the projected features. Finally, the multilayer perceptron classifies the LDA-reduced features into nine hand motions. To evaluate the performance of LDA for the WPT features, we compare LDA with three other feature projection methods. From a visualization and quantitative comparison, we show that LDA has better performance for the class separability, and the LDA-projected features improve the classification accuracy with a short processing time. We implemented a real-time pattern recognition system for a multifunction myoelectric hand. In experiment, we show that the proposed method achieves 97.2% recognition accuracy, and that all processes, including the generation of control commands for myoelectric hand, are completed within 97 msec. These results confirm that our method is applicable to real-time EMG pattern recognition far myoelectric hand control.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.836-841
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1993
For a class of discrete-time nonlinear systems, an iterative learning control method is proposed and a sufficient condition is derived for the convergence of the output error. The proposed method is shown to be less sensitive to modelling errors and the uniform boundedness of the output error is guaranteed even in the presence of initial state errors. It is illustrated by simulations that the actual output converges to a desired output within the tolerance bound and convergence performance is improved by the presented method.
콘텐츠 스트림서비스를 이용하는 사용자들의 서비스 수락률 및 서비스 품질의 안정에 대한 요구를 만족시키기 위해 사용자 등급 기반의 자원 배분 및 서비스 수락률 제어 방안이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이동에이전트 개념을 적용한 CIMA와 사용자 등급 기반의 서비스 수락 제어 알고리즘을 제안한다. 에이전트 기술을 접목한 알고리즘의 성능 평가를 위해 사용자들의 요금 실적과 서비스 이용 실적 등을 고려하여 사용자 등급(우수등급, 기본등급)을 나누고 등급별 서버의 수락률을 제어하면서 클라이언트/서버 환경과 이동에이전트 환경 하에서의 네트워크 자원 이용률, 수락률 및 수행시간의 비교 평가 실험을 하였다. 실험 결과로부터 에이전트 기술을 적용할 경우 더 높은 네트워크 사용 효율, 우승 등급사용자들의 수락률 상승 및 수행시간 단축의 결과를 얻을 수 있었다.
DiffServ 네트워크는 기본적으로 명시적인 호 수락 제어 절차를 정의하고 있지 않다. 본 논문에서는 DiffServ 네트워크에서 플로우 기반의 호 수락 제어를 수행하되, 호 수락 제어 후에는 클래스 별 패킷 처리를 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 경로상의 라우터들은 클래스 별로 중합되어 있는 트래픽과 호를 요구하는 신규 플로우의 트래픽을 중합하여 도출한 소요 대역을 이용하여 호 수락 여부를 결정 하도록 하였으며 사용자의 다양한 QoS 요구 조건에 따른 소요 대역 계산 방법 및 파라미터 도출 방법을 사용하여 클래스의 우선 순위에 따라 효율적으로 호 수락 제어를 할 수 있는 방안을 제안하였다. 또한 플로우 기반의 호 수락 제어 후에 DiffServ 본연의 클래스 별 패킷 처리가 원활히 이루어 질 수 있도록 클래스 간의 자원을 동적으로 할당하는 메커니즘을 제안하였으며 제안한 메카니즘에 대한 시뮬레이션을 통한 성능 분석을 수행하였다.
Purpose : The purpose of this study was to identify the effects of circuit class training on the performance of locomotor tasks in chronic stroke. Methods : The study included 45 patients with chronic stroke randomly divided into experimetal group and control group. Both groups participated in exercise classes three times a week for 8weeks. The experimental group had 10 workstation of circuit class designed to improve walking. The control group practiced fitness exercises by equipment in health center. Walking performance was assessed by measuring walking speed(timed 10-meter walk and TUG), GAITRite analysis and peak vertical ground reaction force through the affected foot during walking. Results : The experimental group demonstrated significant improvement(p<.05) compared with the control group in 10-meter walking and vertical ground reaction force after training. The experimental group showed significant improvements in the walking velocity and cadence by GAITRite system(p<.05). Conclusion : Task- oriented circuit class training leads to improvements in locomotor function in chronic stroke. Further studies are necessary to occur in usual environments to improve walking performance.
In this paper, we consider feedback-kinearizing control of brushless dc motors which have been increasingly used in high-performance servo applications, We completely characterize the whole class of the feedback controllers that enable the brushless dc motors to behave like linear systems but without torque ripple. The whole class of the feedback-linearizing controllers is characterized in the explicit form which contains a function to be chosen freely. The previously known controllers correspond to either the particular ones in our whole class of the feedback-Linearzing controllers or their truncated Fourier expansions. This free function can be used to achieve other control objectives as well as linear dynamic characteristics. Furthermore, our feedback-linearizing controllers can be easily determined from the measurement data of back EMF.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.501-507
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2007
This paper presents a new algorithm for the closed-loop $H_{\infty}$ control of a class of singularly perturbed nonlinear systems with an exogenous disturbance, using the successive Galerkin approximation (SGA). The singularly perturbed nonlinear system is decomposed into two subsystems of a slow-time scale and a fast-time scale in the spirit of the general theory of singular perturbation. Two $H_{\infty}$ control laws are obtained to each subsystem by using the SGA method. The composite control law that consists of two $H_{\infty}$ control laws of each subsystem is designed. One of the purposes of this paper is to design the closed-loop $H_{\infty}$ composite control law for the singularly perturbed nonlinear systems via the SGA method. The other is to reduce the computational complexity when the SGA method is applied to the high order systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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