본 연구는 한국복지패널 1~4차년도 조사 자료를 활용하여 국민기초생활보장제도 수급탈출의 기간의존성을 분석하였다. 수급기간이 길어질수록 수급탈출률이 낮아지는 기간의존성의 존재는 복지의존을 시사하는 중요한 증거가 될 수 있다. 실증적 분석 결과, 성, 연령, 교육수준, 결혼지위, 건강상태, 취업 형태 등의 관찰된 특성을 통제한 후에도 수급기간이 길어질수록 수급탈출률이 낮아지는 현상이 관찰되지만, 관찰되지 않은 이질성을 통제하면 수급기간의 영향이 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 결과에 따르면, 수급기간이 길어질수록 수급탈출률이 낮아지는 현상의 상당부분은 수급자 집단의 이질성으로 인한 허위관계이고 수급탈출의 기간의존성은 크지 않은 것으로 판단된다.
This paper presents a new approach to the design of self-tuning adaptive control system that is robust to the changing dynamic configuration as well as to the load variation factors using Digital signal processors for robot manipulators. TMS32OC50 is used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide advanced performance for robot manipulator. In this paper, an adaptive control scheme is proposed in order to design the pole-placement self-tuning controller which can reject the offset due to any load disturbance without a detailed description of robot dynamics. Parameters of discrete-time difference model are estimated by the recursive least-square identification algorithm, and controller parameters are determined by the pole-placement method. Performance of self-tuning adaptive controller is illustrated by the simulation and experiment for a SCARA robot.
This paper proposes a velocity control method for a permanent magnet synchronous motor (PMSM) based on the Koopman operator that does not require model parameter information except for pole-pair of the motor and external load. First, the Koopman operator is derived using observable functions and observation data. Then, the desired q-axis current corresponding to the desired velocity is generated using the relationship between the continuous-time Koopman operator and the dynamics of PMSM. Also, the dynamic equation of PMSM is expressed as a linear form in observable space using the discrete-time Koopman operator. Finally, it is applied to the linear quadratic regulator (LQR) to derive the final form of control input. To verify the proposed method, the conventional cascade PI controller and the LQR controller configured with the existing technique are compared with the proposed method in the viewpoint of q-axis current generation and velocity tracking performance in an environment with noise and external load.
Sherov, A.G.;Khudayarov, B.A.;Ruzmetov, K.Sh.;Aliyarov, J.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제7권3호
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pp.215-228
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2020
As is shown in the paper, the Koltunov-Rzhanitsyn singular kernel of heredity (when constructing mathematical models of the dynamics problem of the hereditary theory of viscoelasticity) adequately describes real mechanical processes, best approximates experimental data for a long period of time. A mathematical model of the problem of the flutter of viscoelastic plates moving in a gas with a high supersonic velocity is given. Using the Bubnov-Galerkin method, discrete models of the problem of the flatter of viscoelastic plates flowed over by supersonic gas flow are obtained. A numerical method is developed to solve nonlinear integro-differential equations (IDE) for the problem of the hereditary theory of viscoelasticity with weakly singular kernels. A general computational algorithm and a system of application programs have been developed, which allow one to investigate the nonlinear dynamic problems of the hereditary theory of viscoelasticity with weakly singular kernels. On the basis of the proposed numerical method and algorithm, nonlinear problems of the flutter of viscoelastic plates flowed over in a gas flow at an arbitrary angle are investigated. In a wide range of changes in various parameters of the plate, the critical velocity of the flutter is determined. It is shown that the singularity parameter α affects not only the oscillations of viscoelastic systems, but the critical velocity of the flutter as well.
본 논문에서는 전압 제어형 카오스 신호 발생회로를 설계하고, 온도변화에 따른 특성을 해석 하였다. 제안하는 CMOS 회로로 이루어지며, 카오스 특성의 전압 제어형 오실레이터의 온도 변화에 따른 특성해석을 실시하였다. 제안하는 회로는 2상 클럭의 샘플앤드회로 3개의 MOS 소자로 이루어지는 비선형 함수 블록과 소스 팔로워로 이루어지는 레벨 쉬프터로 구성된다. SPICE 모의실험을 통하여 온도변화에 따른, 비선형함수의 전달함수 변화를 통하여, 분기도 특성, 주파수 특성 등의 카오스 다이나믹스가 변화됨변화됨을 확인 하였다. 또한 $25^{\circ}C$ 의 온도 조건에서, 제어전압 1.2 V-2.3 V 범위에서, 카오스 신호가 생성됨을 확인하였다.
Protein-Protein Interactions (PPIs) play essential roles in diverse biological processes and their misregulations are associated with a wide range of diseases. Especially, the growing attention to PPIs as a new class of therapeutic target is increasing the need for an efficient method of cell-based PPI analysis. Thus, we newly developed a robust PPI assay (SeePPI) based on the co-translocation of interacting proteins to the discrete subcellular compartment 'processing body' (p-body) inside living cells, enabling a facile analysis of PPI by the enriched fluorescent signal. The feasibility and strength of SeePPI (${\underline{S}}ignal$${\underline{e}}nhancement$${\underline{e}}xclusively$ on ${\underline{P}}-body$ for ${\underline{P}}rotein-protein$${\underline{I}}nteraction$) assay was firmly demonstrated with FKBP12/FRB interaction induced by rapamycin within seconds in real-time analysis of living cells, indicating its recapitulation of physiological PPI dynamics. In addition, we applied p53/MDM2 interaction and its dissociation by Nutlin-3 to SeePPI assay and further confirmed that SeePPI was quantitative and well reflected the endogenous PPI. Our SeePPI assay will provide another useful tool to achieve an efficient analysis of PPIs and their modulators in cells.
Additive Manufacturing (AM) is a process that fabricates products by manufacturing materials according to a three-dimensional model. It has recently gained attention due to its environmental advantages, including reduced energy consumption and high material utilization rates. However, controlling defects such as melting issues and residual stress, which can occur during metal additive manufacturing, poses a challenge. The trial-and-error verification of these defects is both time-consuming and costly. Consequently, efforts have been made to develop phenomenological models that understand the influence of process variables on defects, and mechanical/ electrical/thermal properties of geometrically complex products. This paper introduces modeling techniques that can simulate the powder additive manufacturing process. The focus is on representative metal additive manufacturing processes such as Powder Bed Fusion (PBF), Direct Energy Deposition (DED), and Binder Jetting (BJ) method. To calculate thermal-stress history and the resulting deformations, modeling techniques based on Finite Element Method (FEM) are generally utilized. For simulating the movements and packing behavior of powders during powder classification, modeling techniques based on Discrete Element Method (DEM) are employed. Additionally, to simulate sintering and microstructural changes, techniques such as Monte Carlo (MC), Molecular Dynamics (MD), and Phase Field Modeling (PFM) are predominantly used.
Snowdrift formation on roofs should be considered in snowy and windy areas to ensure the safety of buildings. Presently, the prediction of snowdrifts on roofs relies heavily on field measurements, wind tunnel tests and numerical simulations. In this paper, a new snowdrift modeling method by using CFD (Computational Fluid Dynamics) coupled with DEM (Discrete Element Method) is presented, including material parameters and particle size, collision parameters, particle numbers and input modes, boundary conditions of CFD, simulation time and inlet velocity, and coupling calculation process. Not only is the two-way coupling between wind and snow particles which includes the transient changes in snow surface topography, but also the cohesion and collision between snow particles are taken into account. The numerical method is applied to simulate the snowdrift on a typical stepped flat roof. The feasibility of using coupled CFD with DEM to study snowdrift is verified by comparing the simulation results with field measurement results on the snow depth distribution of the lower roof.
본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 정밀한 경로 제어를 위해서, 두가지 형태의 로보트 관절 각도 및 관절 속도의 예측 알고리즘을 제시하고, 이를 이용한 제어 방법을 기술하고자 한다. 구체적으로, 로보트 메니퓰레이터의 동특성을 Computed torque방법으로 선형화 시킨후에, 선형화된 모델을 근거로 한 이산시간 상태변수 예측기를 제안한다. 또한, 현재의 관절 위치 및 관절 속도와 과거 및 개의 위치 및 속도 등을 최소 자승법의 의미로 가장 잘 부합시키는 직선을 찾고, 그 직선으로부터 상태를 예측하는 예측기를 제안한다. 이 후에 이들 두 예측기로부터 정보를 이용하여, 예측된 궤적과 원하는 궤적 사이의오차에 적절한 이득을 곱해서 입력 토오크에 보정되어 사용됨으로써 궤적 오차를 줄일 수 있음을, 2자유도를 갖는 SCARA 로보트를 대상으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 보이고자 한다.
상태공간(狀態空間) 개념(槪念)에 기초(基礎)를 두어 시스템의 동적(動的) 거동(擧動)을 나타낸 Kalman filter와 자기공진(自己共振) 예측자(豫測子)의 순환(循還) 알고리즘에 의한 예측방법(豫測方法)을 연구(硏究)하여 하천유출(河川流出) 예측(豫測)에의 적용성(適用性)을 검토(檢討)하고 그 결과(結果)를 제시하였다. 강우(降雨)-유출과정(流出過程)의 동적(動的) 거동(擧動)을 자색(白色) Gaussian 잡음(雜音)이 있는 선형(線型), 이산형(離散型)시스템으로 보아서 낮은 차수(次數)의 ARMA 과정(過程)으로 나타내었으며 예측모형(豫測模型)의 상태(狀態)벡터를 random walk로 나타내었다. 예측오차(豫測誤差)에 대한 통계적(統計的)인 분석(分析)으로 모형구조(模型構造)를 결정하였으며 적용(適用)된 예측(豫測)알고리즘의 검정(檢正)을 위하여 시우량(時雨量)과 시유량(時流量)의 과거(過去) 기록치(記錄値)를 사용하였다. 예측결과(豫測結果)를 분석(分析)하나 Kalman filter에 의한 알고리즘이 자기공진(自己共振) 예측자(豫測子)보다 우수하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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