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김가규,최봉열,Kim, Ga-Gue,Choi, Bong-Yeol 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.6
본 논문에서는 고차 불확실 시스템의 빠르고 견실한 추적을 위해 시변 다중근을 가지는 새로운 슬라이딩평면을 제안한다. 다중근은 슬라이딩 모드에서의 폐루프 시변 시스템을 안정화시키면서 목표로 하는 근을 향해 이동한다. 초기 다중근은 초기 오차에 대해 평면의 평행이동 거리가 최소화되도록 얻어지고 평면이 초기오차를 지나도록 절편이 생성된다. 허용되는 입력 하에서 빠른 평면의 평행이동과 다중근의 이동은 오차 수렴 속도가 증가될 수 있게 해준다. 제안되는 슬라이딩 모드 제어는 오차가 초기 시간부터 항상 슬라이딩 평면에 머물도록 하여 시스템은 매개변수 불확실성과 외란에 대해 더욱 둔감하게 해준다. 모의 실험에서 기존 방식과의 비교를 통해 제안된 타당성이 입증된다. In this paper, we present a new sliding surface with a time-varying repeated root for fast and robust tracking of higher-order uncertain systems. The repeated root is moved to target one with stabilizing the closed-loop time-varying system in sliding mode. This initial root is obtained so that shifting distance of the surface may be minimized with respect to an initial error, and the intercept is produced so that the surface may pass the initial error. Under the allowable input, fast shifting of the surface and movement of the repeated root enable the error convergence rate to be increased. The proposed sliding mode control makes the error always remain on the surface from the beginning, and therefore, the system is more insensitive to parameter uncertainties and external disturbances. In simulation, the effectiveness of the proposed method is proved by comparison with the conventional one.
정현태,김가규,노경주,임정묵,임지연,정승은,Jeong, H.T.,Kim, G.G.,Noh, K.J.,Lim, J.M.,Lim, J.Y.,Chung, S.E. 한국전자통신연구원 2022 전자통신동향분석 Vol.37 No.1
Human behavior and emotions are influenced by experiences accumulated through the past and present. To realize artificial intelligence technology that understands and sympathizes with humans, cognitive computing technology that automatically analyzes human behaviors, habits, and emotions associated with specific situations and uses past data and domain knowledge is required. In this study, we examine the latest research trends on human-understanding cognitive computing technology that recognizes human behavior and emotions, stores them as experience data, and provides services by analyzing the stored data. Further, we introduce high-quality data collection research in real-life and services for improving physical and mental health. We also review key issues essential for developing these technologies.
정현태,김가규,노경주,임지연,정승은,Jeong, H.T.,Kim, G.G.,Noh, K.J.,Lim, J.Y.,Chung, S.E. 한국전자통신연구원 2017 전자통신동향분석 Vol.32 No.4
본고에서는 인지증강을 위한 서비스, 경험정보 인식 기술과 경험정보 모델링 기술에 관한 동향을 살펴본다. 경험정보 기반 인지증강 서비스를 위해 기존의 센서 데이터 중심의 인식 기술과 더불어 개인 경험상황의 특징을 고려한 인식기술에 관한 연구와 다수의 이질적인 경험 데이터를 기반으로 한 사용자 특정 패턴분석을 위한 경험정보 모델링 및 분석 기법에 관한 지속적이고 폭넓은 연구가 필요하다.