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오버슈트 탐지 로직 및 피드포워드 외란관측기를 활용한 제어 성능 개선 연구
이한빛(Hanbit Lee),임승한(Seunghan Lim) 한국항공우주학회 2020 韓國航空宇宙學會誌 Vol.48 No.6
이 논문에서 제안된 새로운 제어 기법은 외부 외란 및 모델 불확실성으로 인해 발생하는 오버슈트를 줄여주어 제어기의 안정성 및 강건성을 보장하기 위하여 제안되었다. 제안된 제어 기법은 외란 관측기와 피드포워드 제어기, 그리고 오버슈트 탐지기로 구성되며, 간단한 구조로 구성되어 있으므로 제어 이득 설계가 용이한 장점이 있다. 이를 보이기 위해서 F-16 비행체의 종축 모델을 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 3가지 형태의 불확실성 모델을 반영해봄으로써 제어 성능 및 안정성을 보장할 수 있음을 확인하였으며, 루트 로커스 선도와 보드 선도를 이용하여 제안된 기법의 강인성 및 안정성을 검증하였다. In this paper, we propose a new method using a feedforward disturbance observer that guarantees stability and robustness about the effects of external disturbance and model uncertainty. The method is consist of a disturbance observer, a feedforward controller, and an overshoot detecting logic. It has an advantage of reducing the excessive overshoot by external disturbance and model uncertainty. Also, it is easy to adjust the control gain due to a simple structure. In order to verify the effectiveness of a new method, simulation results are given for longitudinal model of F-16 aircraft. By reflecting a various of model uncertainties, the stability and the robustness are guaranteed. Finally, the stability and the robustness of the proposed method are verified using root locus plot and bode plot.
국내 간호업무 개선을 위한 인공지능 적용의 가능성 탐색 연구
이한빛(Lee, Hanbit),문우종(Moon, Woojong),김슬아(Kim, Sla),이진희(Lee, Jinhee),장옥주(Zhang, Yuzhu) 한국간호행정학회 2023 간호행정학회지 Vol.29 No.5
Purpose: Based on a literature review of artificial intelligence (AI) applications within nursing tasks, this study delves into the feasibility of employing AI to improve nursing practice in Korea. Methods: We used nursing and artificial intelligence as keywords to search academic databases, resulting in 96 relevant studies from an initial pool of 940. After a detailed review, 35 studies were selected for analysis based on nursing process stages. Results: AI improves nursing assessment by enhancing pain diagnosis, fall detection, and movement monitoring in older adults. It aids nursing diagnosis through clinical decision support, risk prediction, and emergency patient triage. Further, it expedites the creation of precise plans utilizing predictive models in nursing planning. AI also forecasts medication errors and reduces the nursing documentation burden for nursing implementation. Additionally, it manages (re)hospitalization risks by assessing patient risk and prognoses in nursing evaluation. Conclusion: AI in Korean nursing can enhance assessment and diagnosis accuracy, promote a prevention-focused paradigm through risk prediction, and ease the burden of nursing practice amidst human resource shortages.