In this paper, an adaptive neural network controller and its application to automatic berthing control of ship is presented. The neural network controller is trained online using adaptive interaction technique without any teaching data and off-line training phase. Firstly, the neural networks used to control rudder and propeller during automatic berthing process are presented. Secondly, computer simulations of automatic ship berthing are carried out in Pusan bay to verify the proposed controller under the influence of wind disturbance and measurement noise. The results of simulation show good performance of the developed berthing control system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.7
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pp.1525-1530
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2014
In this research, we describe teaching based sweeping control for grinder robot has been proposed as a system which is suitable to work utilizing pressure sensitive alternative to human. Teaching method is used for grinder robots operations because of their position accuracy, path accuracy, and machining reaction force. A grinder robot for two-dimensional iron plate was developed on the basis of an force sensor based teaching method. An automatic-path-generation method and experimental results using specific points was adopted to reduce the number of teaching points and time. And also, in order to determine the proper machining conditions, various machining conditions such as grinder-wheel rotation speed and robot moving speed, were evaluated.
Kim, Hee-Soo;Yang, Jong-Woo;Kim, Hyouk;Han, In-Woo;Kang, Nam-Hwa
Journal of the Korean earth science society
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v.28
no.4
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pp.431-444
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2007
An automatic system of 36 cm telescope for the Web Based astronomy education was developed. The tracking accuracy of this system was about 1"/min. The pointing accuracy was ${\pm}10"$ in the right ascension direction, ${\pm}20"$ in the declination direction. These results will be improved continuously. The results of IRAF image analysis for the pilot observation data were stable, which means that this remote astronomical observation system is suitable f3r the education of astronomical observation.
Seo, Youngjoon;Kang, Shinhee;Kim, Yeon-Hee;Lee, Yong-Gyun
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.16
no.1
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pp.43-53
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2010
This study purports to investigate the status quo of the environmentally-friendly green healthcare in teaching hospitals through the questionnaire survey. Data were collected from a total of 46 hospitals. The survey results revealed that most teaching hospitals did not meet the global standard of environmentally-friendly green hospitals. Especially, such items as alternative energy system, water recycling, CO2 emission reduction, green building construction, installation of pond or spring were found to be significantly below global standard. Based upon the study results, various strategies for establishing green hospitals were discussed. For example, energy saving design, such as solar heating, natural wind cooling, automatic temperature controller, green material use, wall surrounded by ivy, were recommended. In conclusion, the strategy and evaluation tool developed in the study will provide a good guide for establishing environmentally-friendly green hospitals.
This paper proposes an auto-tuning method of feedforward signal in boiler control of thermal power plants by using the neural network. The neural network produces an optimal feedforward signal by tuning the weights of the network. The weights are adapted effectively by using the teaching signal of PI control output. The proposed method was evaluated based on a detailed simulator which expressed non-linear characteristics of the 600 MW actual thermal power plant at load chaning operations, showed effectiveness in the learning of the weights of the neural network, and gave an accurate control performance in the temperature control of the system. Through the evaluation, the proposed method was proved to be effectively applicable to the actual thermal plants as the automatic adjustment tool.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.3
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pp.472-478
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2012
The inspection machine in PCB (printed circuit board) assembly line checks assembly errors by inspecting the images inside of the component inspection region. The component inspection region consists of region of component package and region of soldering. It is necessary to extract the regions automatically for auto-teaching system of the inspection machine. We propose an image segmentation method to extract the component inspection regions automatically from images of PCB. The acquired image is transformed to HSI color model, and then segmented by several regions by clustering method. We develop a modified K-means algorithm to increase the accuracy of extraction. The heuristics generating the initial clusters and merging the final clusters are newly proposed. The vertical and horizontal projection is also developed to distinguish the region of component package and region of soldering. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.53-58
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2006
In this paper, I propose an image based feature extraction method for an automatic golf swing analysis. While most swing analysis systems require an expert like teaching professional, the proposed method enables an automatic swing analysis without a professional. The extracted features for swing analysis include not only key frames such as addressing, backward swing, top, forward swing, impact, and follow-through swing but also important positions of golfer's body parts such as hands, shoulders, club head, feet, knee. To see the effectiveness of the proposed method. I tested it for several swing pictures. Experimental results show that the proposed method is effective for extracting important swing features. Further research is under going to develop an automatic swing analysis system using the proposed features.
It is important to operate an education resources which could be integrated to an system. But most of existing education information system was not developed with standardization. It is need the core education asset and reusable education service to make a good education system. Consequently, it is needed to use Sharable Content Object Reference Model(SCORM) based contents managing in order to reuse the contents of education. And it needs assembling and producing method with reusable core asset of education system to develop the application program for education. In this thesis, we study the Teaching-Learning supporting system to support systematic education resources. Teaching-Learning support system is developed of educational domain assess through development process based on Model Driven Architecture(MDA) and core asset on each stage. Application program of education is developed using MDA automatic tool through analyzing and designing for contents storage which is based on contents meta model. We finally can develop the application software of education with low cost and high productivity by raising the reusability of education contents and by using the core asset to the whole development process.
A flow control system was designed and fabricated to control the flow rate of liquid through the pipe. This control system was composed of hardwares and software, hardwares as controller, gate valve, orifice meter and data aquisition board and software as National instruments Labview program. Control of flow rate was executed by adjusting the pneumatic valve located at the center of pipe line based on the control signal generated by LabView PID control algorithm, which converts analog signal measured by pressure difference of orifice to digital signal to adjust pneumatic valve. For the controller setup Ziegler-Nichols tuning technique was applied and control performances were investigated for not only the disturbance but also the set point changes. Developed system showed good control performances in flow control enough to use as teaching tool of feedback control theory and practice in university, and also as industrial application.
This study aims to verify the practical effectiveness of learning management system (LMS) by introducing a LMS enhancing digital assessment utilizing automatic item generation in order to strengthen college student's mathematics performance. Teaching assisted with digital assessment in the LMS was applied to college mathematics classes, and the research question is whether or not students in the classes utilizing the LMS perform better than the regular classes. In particular, a calculus course, which is the foundation of important artificial intelligence technology in the future, was utilized in this study. The participants of this study were 248 freshmen in science and engineering who were taking calculus courses at a small to mid-size university. A total of 156 freshmen were selected after applying a propensity score matching method (PSMM), 78 from classes utilizing the LMS and 78 from regular classes without the LMS assisted with the digital assessment. As a result, it was found that there was a statistically significant difference in the math academic growth of students who used the LMS and those who did not. In other words, when LMS was used in calculus, students' academic growth was greater. The results of this study are meaningful in that they observed students' academic growth and confirmed that LMS enables a positive role in students' academic growth. In addition, if digital assessment is strengthened and LMS that enables individualized learning analysis is introduced and implemented in educational institutions, it is expected to play a major role in strengthening students' academic performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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