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서상민(SangMin Suh) 한국소음진동공학회 2019 한국소음진동공학회 논문집 Vol.29 No.4
Linear quadratic Gaussian/loop transfer recovery (LQG/LTR) is a robust control design method in the frequency domain. However, the method does not consider time-domain design specifications such as overshoots or vibrations. This paper proposes pole placement/loop transfer recovery (P²/LTR) to satisfy the time-domain design specifications that include frequency domain design specifications. The time-domain design specifications are met by the design of the target loop function, whereas the frequency domain constraints are satisfied via loop transfer recovery. In the presence of model uncertainty, robustness is also proved; therefore, it is confirmed that this method is valid and effective in real-world applications.
A Study on the Improvement of VDS Data Collection Algorithm Using Kalman Filter
NakJin Choi(최낙진),SungJin Kim(김성진),YongWan Ju(주용완),SangMin Suh(서상민),JaeHong Choi(최재홍),JunDong Lee(이준동) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.9
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해 또한, 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집 도구로는 차량검지기(VDS)와 단거리무선통신(DSRC)이 있으며, 신뢰성 있는 교통정보의 생성을 위해서는 질 높은 교통데이터 수집 및 가공 기술과 더불어 수집된 자료의 효율적 관리 및 활용이 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 수집 · 제공 기술의 현황을 기술하고, VDS를 통하여 수집되는 교통정보의 현황과 문제점에 대하여 분석한다. 이를 바탕으로 VDS 데이터의 차량정보 계측에 칼만 필터를 활용하여 개선된 수집 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 연구의 알고리즘을 활용하면 계측 시 필연적으로 발생하는 노이즈 제거 뿐만 아니라 추정 값의 시간지연(time delay)을 최소로 할 수 있다. The development and demand for the system that provides users with traffic information and efficient road use have continued. also, this system provides the basic technology of the Intelligent Transport System (ITS). The most used traffic information collection tools are Vehicle detectors (VDS) and short-range wireless communication (DSRC) on express way. In order to generate reliable traffic information, it is necessary to efficiently manage and utilize the collected data as well as high-quality traffic data collection and processing technology. In this study, traffic information collection · processing · provision systems were investigated, and analyze the current status and problems of traffic information collected through VDS. Based on this, we would like to present an improved collection algorithm that utilizes the Kalman filter for vehicle information measurement of VDS data. By using the algorithm of this study, it is possible to minimize the time delay of the estimated value as well as the noise removal that inevitably occurs during measurement.