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이민중,고동균,정기훈,원종훈,정현,전재복,방용준,박준수 대한의진균학회 2010 대한의진균학회지 Vol.15 No.3
Trychophyton (T.) rubrum is the most prevalent pathogen among causative fungi of dermatophytosis. Primary infection of T. rubrum can be spread by autoinoculation or other reason and some suggests this generalized infection can be a syndrome. We report two cases of T. rubrum syndrome. The first patient,a 43-year-old male, had a tinea pedis with tinea unguium, tinea corporis, tinea cruris, and tinea manus. The second patient, a 73-year-old female, had a tinea pedis with tinea unguium, tinea manus, tinea corporis, tinea capitis, and tinea faciale. Causative pathogens were T. rubrum.
이민중,황기현,진태석 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.1
최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간 추적을 실험하였다.
An Adaptive Tracking Control for Robotic Manipulators based on RBFN
이민중,진태석 한국지능시스템학회 2007 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.7 No.2
Neural networks are known as kinds of intelligent strategies since they have learning capability. There are various their applications from intelligent control fields; however, their applications have limits from the point that the stability of the intelligent control systems is not usually guaranteed. In this paper we propose an adaptive tracking control for robot manipulators using the radial basis function network (RBFN) that is a kind of neural networks. Adaptation laws for parameters of the RBFN are developed based on the Lyapunov stability theory to guarantee the stability of the overall control scheme.Filtered tracking errors between actual outputs and desired outputs are discussed in the sense of the uniformly ultimately boundedness(UUB). Additionally, it is also shown that parameters of the RBFN are bounded. Experimental results for a SCARA-type robot manipulator show that the proposed adaptive tracking controller is adaptable to the environment changes and is more robust than the conventional PID controller and the neuro-controller based on the multilayer perceptron.