Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.32-43
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1999
Adaptive robust control scheme is introduced for flexible joint manipulator with nonlinearities and uncertainties. The system does not satisfy the matching condition due to insufficient actuators for each node. The control only relies on the assumption that the bound of uncertainty exists. Thus, the bounded value does not need to be known a prior. The control utilizes the update law by estimating the bound of the uncertainties. The control scheme uses the backstepping method and constructs a state transformation. Also, stability analysis is done for both transformed system and original system.
Kim, Hyungkyoo;Jeong, Jaemin;Seo, Jeonhee;Lee, Young-Won;Choi, Ho-Jung;Park, Jiyoung;Jeong, Seong Mok;Lee, Haebeom
한국임상수의학회지
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제34권5호
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pp.318-324
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2017
The objective of this study was to establish kinematic reference ranges for the femorotibial (FT) joint and the patellofemoral (PF) joint in healthy small-breed dogs by measuring 3D kinematics at the walk. Single-plane fluoroscopy was used to image the stifle joints of five healthy beagle dogs while the dogs were walking. 3D bone models of the femur, patella, and tibia were reconstructed by computed tomography scanning of the beagle dogs' hind limbs. The shape-matching technique was used to measure kinematic data from the fluoroscopic images and the 3D bone models. The cranial translation of the tibia during walking was inversely proportional to the FT joint flexion. There were significant correlations between the patellar motion and the tibial motion. The FT joint flexion had a strong correlation with the patellar proximodistal translation and flexion. Additionally, the tibial mediolateral translation had a strong correlation with the patellar shift and tilt. In this study, normal in vivo 3D FT joint and PF joint kinematics were demonstrated, and the average kinematic parameters were determined in walking beagle dogs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1597-1610
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2022
At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.
The kinematics and control problem of a visual alignment system is investigated, which plays a crucial role in the fabrication process of flat panel displays. The first solution is the inverse kinematics of a 4PPR parallel alignment mechanism. It determines the driving distance of each joint to compensate the misalignment between mask and panel. Second, an efficient vision algorithm for fast alignment mark recognition is suggested, where by extracting essential feature points to represent the geometry of a mark, the geometric template matching enables much faster object recognition comparing with the general template matching. Finally, the overall visual alignment process including the kinematic solution, vision algorithm, and joint control is implemented and experimental results are given.
Seo, Dong-Min;Yeo, Myung-Ho;Kim, Myoung-Ho;Yoo, Jae-Soo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권5호
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pp.492-506
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2009
Index structures that are based on sequence matching for XPath processing such as ViST, PRIX and LCS-TRIM have recently been proposed to reduce the search time of XML documents. However, ViST can cause a lot of unnecessary computation and I/O when processing structural joint queries because its numbering scheme is not optimized. PRIX and LCS-TRIM require much processing time for matching XML data trees and queries. In this paper, we propose a novel index structure that solves the problems of ViST and improves the performance of PRIX and LCS-TRIM. Our index structure provides the minimum sequence matching scheme to efficiently process structural queries. Finally, to verify the superiority of the proposed index structure with the minimum sequence matching scheme, we compare our index structure with ViST, PRIX and LCS-TRIM in terms of query processing of a single path or of a branching path including wild-cards ('*' and '//' ).
최근에 유연관절로봇의 제어는 로봇시스템에 있어서 다양한 적용가능성이 증가하고 있기 때문에 점점 그 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 유연관절로봇의 제어에 있어서 적분슬라이딩모드제어기와 백스테핑제어기법을 도입하여 강인성을 증가시키는 방법을 제안한다. 슬라이딩모드제어기를 사용하여 강인성을 향상시키기 위해서는 제어대상이 정합조건을 만족시켜야 하는데 유연관절로봇은 이 조건을 만족시키지 못한다. 유연관절로봇은 링크측과 모터측으로 나누어 생각할 수 있고 각 측에 외란이 존재하나 실제입력은 모터측에 존재하기 때문에 링크측 외란은 정합조건을 만족시킬 수 없으므로 슬라이딩모드제어기로 제거하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 백스테핑을 도입하여 이러한 비정합 문제를 해결함으로써 링크측 외란의 영향을 제거할 수 있도록 한다. 이와 더불어 임피던스제어 성능을 가질 수 있도록 적분슬라이딩모드제어기를 함께 사용한다.
Five week SUKI therapy for the DeQuervian Disease was very successful. Ki energy physical therapy harmonizes the physiological rhythm and balance by matching the positive thought flux with respiration, obtaining maximized energy for life-maintain. If the physical therapist given confidency and hope to the patient, the result world be satisfactory.
지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
Despite its importance for the understanding of joint kinematics in vivo, there has been few studies about shoulder joints. The purpose of this study is to analyze the glenohumeral joint during internal and external rotation at 90 degrees of abduction using in vivo noninvasive motion analysis system. MRI was performed for the following seven positions from maximum internal rotation to maximum external rotation at intervals of 30 degrees. We used 3D-gradient echo sequencing (TR: 12 ms, TE: 5.8 ms, 0.8 mm-slice thickness). Our method is based on matching three-dimensional MR images by the similarity of the image intensity. We analyzed the in vivo three-dimensional motions of the glenohumeral and scapulothoracic joint during this motion. In scapla plane, the mean rotation angle of the glenohumeral join was 105.5 degrees ($SD{\pm}39.0^{\circ}$). The mean rotation angle of the scapulothracic joint was 27.5 degrees ($SD\;{\pm}\;7.7^{\circ}$). The contribution ratio is almost 3.8:1 of glenohumeral and scapulothracic joint respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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