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薛枏吾,李昌求,金聖中 全北大學校 1996 論文集 Vol.42 No.-
In this paper, we presents a GP-PID(Generalized Predictive PID) controller which is equivalent to a generalized predictive control with steady-state weighting. This controller overcomes the shortcomings of conventional PID controller because it includes intrinsic delay-time compensator. The PID tuning parameters and delay-time compensator are calculated by equating the two degrees of freedom PID to a linear form of GPC. Also, the proposed controller is the combination of a GPC together with a supervisor for safely starting and self-tuning. The generalized predictive PID controller has been tested with models, and shows a good performance in the wide variety of systems including variable delay and stochastic disturbance.
원격지 모형 물체에 대한 정보 전송을 위한 실시간 신경망
설남오 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회논문지 Vol.7 No.6
For real-time recognizing of model objects in remote position a new Neural Networks algorithm is proposed. The proposed neural networks technique is the real time computation methods through the inter-node diffusion. In the networks, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of objects, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear image information is processed. 1-D LIPN hardware has been composed and various experiments with static and dynamic signals have been implemented. 원격지 모형 물체에 대한 추출정보의 실시간 정보의 인식 및 전송을 위하여 실시간 신경회로망을 제안하였다. 제시된 신경회로망 기법은 내부 노드의 확산을 통하여 실시간 계산 기법으로 수행된다. 회로망 내에서 노드는 양자화 된 입력 영역내의 한 상태로 결정되며, 각 노드는 자신의 입력신호와 이웃하는 정보 입력의 가중치 신호의 합에 의해 새로운 정보 유닛으로 산출되어진다. 모형 물체의 실시간 인식을 위하여 제안되는 가장 이상적인 알고리즘은 순서적 정합기법인데, 임의의 위치 정보를 주변의 상태 공간에 신속하게 전파시켜 자연스런 정보의 보간 상태를 이룬다. 비선형 불규칙적 영상정보를 실시간인식을 위하여 다양한 시뮬레이션을 실행하였다. 1차원 정보전파 신경망 하드웨어를 제작하여 정적 및 동적 신호가 있는 다양한 실험을 수행하였다.
설남오,이창구,김성중,신동룡 전북대학교 전자산업개발연구소 1990 전자산업연구 Vol.1 No.-
In this paper, we relay experiment which recognize automatically the information of the plandt by heuristic kmowledge. And we kesign the auto-tuning PID controller using this experment in the choice of controller structure and the decision of controller parameter. Heuristic konwledge is used as an eldment of the feedback loop in an also-tuning PID controller. The PID algorithm are coded in 4 form by controller structure, and the auto-tuning parameter decision method uses Ziegler-Nichols method and Astuom-Hagglund method. This paper designs the comtroller which is fit for control goal and is used the configuration of an expert contoller on the microcom-puter-based system.
설남오(Nam-O Seul),이광재(Kwang-Jae Lee),유성구(Sung-Goo Yoo) 한국엔터테인먼트산업학회 2013 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.7 No.1
본 논문에서는 다양한 환경변화에 적응적으로 대처가 가능한 모바일 로봇 제어 시스템을 설계하였다. 일반적으로 모바일 로봇은 무인시스템 형태로 구성되는데 크게 두 가지 형태로 구분할 수 있다. 첫 번째로 원격제어 시스템 형태를 이용하여 원거리에서 조작자가 로봇을 자유자재로 제어하는 시스템 형태가 있으며 두번째는 모바일 로봇이 스스로 주변 환경 정보를 획득하여 자율적인 이동을 하는 시스템이 있다. 원격제어 방법에서는 시간지연 문제가 가장 큰 제어 방해요소이고 자율이동 방법에서는 로봇의 위치 획득 문제를 해결해야 한다. 따라서 본 연구에서는 수동성 이론을 적용하여 시간지연문제를 해결하고 위치 획득 문제는 확장 칼만필터를 적용한 SLAM 시스템 구현을 통해 해결할 수 있는 적응 로봇 제어 방안을 제안하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 모바일 로봇과 원격제어 시스템을 구현하였으며 다양한 실험을 통해 제안한 시스템의 동작 성능을 검증하였다. In this paper, we designed the mobile robot control system that can be addressed to adapt to changes in a variety of environments. The mobile root is configured as an unmanned system in general, and there are two types. First type is the operator to control the robot from a distance freely in the form of a remote control system, the second is the mobile robot acquire the environment data using the sensor and then it can move automatically. In remote control method, the time delay is the largest problem because it can unstable the system, and the method autonomous mobile must solve the problem of estimating the position of the robot. So we proposed adaptive robot control system using the passive theory to solve time delay problem and the SLAM using extended Kalman filtering to solve estimation position. In order to verify performance of proposed system, the real mobile robot and remote control system was implemented and various motion experiments was processed.