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샘플치 시스템의 루프정형 2자유도 H_{\infty}디지털 제어기 설계
이상철,박종우,조도현,이종용,이상효,Lee, Sang-Cheol,Park, Jong-U,Jo, Do-Hyeon,Lee, Jong-Yong,Lee, Sang-Hyo 대한전기학회 2000 전기학회논문지 D Vol.49 No.9
In this paper we propose a design procedure of loop-shaping two-degree-of-freedom H$\infty$ digital controller for sampled-data system. We extend the continuous time loop-shaping two-degree-of-freedom H$\infty$ control problem to sampled-data system. The configuration of generalized plant is modified for sampled-data system. And then using continuous lifting we obtain the digital controller. In the final stage of loop-shaping procedure the problem of absorbing weighting functions is discussed. We summarize this study to the design procedure and illustrate the application for an inverted pendulum on the cart.
이상철,이무성,조원호,Lee, Sang-Cheol,Lee, Mu-Seong,Jo, Won-Ho Materials Research Society of Korea 1991 한국재료학회지 Vol.1 No.3
시차주사 열분석기를 이용하여 poly(ethylene oxide)(PEO)/poty(styrene-co-acrylic acid) (SAA) blonds에 대한 등온 결정화 속도를 blend의 조성, 사용한 SAA의 공중합조성 및 결정화 온도에 따라 조사하였다. 실험결과는 Avrami 방정식을 이용하여 분석하였다. Avrami지수는 결정화 온도에 관계없이 거의 모든 blend 시료에서 2의 값을 나타내었다. 결정화 속도는 blend시료의 SAA 함량 및 사용한 SAA 공중합체의 아크릴산함량이 증가함에 따라 급격히 느려졌다. The kinetics of isothermal crystallization in blends of poly(ethylene oxide) (PEO) and poly(styrene-co-acrylic acid) (SAA) has been examined as a function of the blend ratio, the copolymer composition, and the crystallization temperature, based on the Avrami eauation. The Avrami exponents were mostly chose to 2, independent of the crystallization temperature. The crystallization rate of PEO in PEO/SAA blends decreased with the increase of SAA content. And also, the higher the acrylic acid content in the SAA copolymer, 7he slower the crystallization rate of PEO in the blends.
도로 네트워크를 위한 k-최근접 이웃 질의의 처리 방안
이상철,김상욱,Lee, Sang-Cheol,Kim, Sang-Uk 한국통신학회 2008 정보와 통신 Vol.25 No.7
텔레매틱스에서 위치 정보 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 이동 객체와 더불어 시설물과 같은 정적 객체에 대한 위치 정보를 효과적으로 관리하는 데이터베이스 기술들이 요구된다 본 논문에서는 도로 네트워크 데이터베이스를 위한 인덱싱 및 질의 처리 기술 현황에 대하여 고찰한다. 텔레매틱스에서는 영역 질의, k-최근접 이웃 질의, 연속 k-최근접 이웃 질의, 공간 조인 질의 등이 발생하며, 이 중 k-최근접 이웃 질의가 빈발하게 발생한다. k-최근접 이웃 질의를 처리하기 위한 효과적인 방안으로 IER, INE, $VN^3$, 근사 인덱싱 기법 등이 있다. 본 논문에서는 각 기법의 개념, 알고리즘, 장단점에 대하여 고찰한다.