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Steer-by-Wire 시스템의 랙추력 기반 타이어 횡력 추정알고리즘 개발
서영훈(Younghoon Seo),남강현(Kanghyun Nam) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
본 논문은 steer-by-wire(SbW)시스템의 횡력 추정 알고리즘을 제안한다. SbW시스템은 steering column을 제거하여 운전자의 steering wheel과 rack and pinion system의 기계적 링크 없이 양쪽에 두 개의 모터를 사용한다. Steering wheel에 부착된 모터는 차량과 노면의 상태를 고려한 스티어링 느낌을 만들어 주고, rack and pinion system에 부착된 다른 모터는 운전자의 steering wheel angle에 해당하는 각도를 만들어 낸다. SbW시스템의 rack and pinion system에 부착된 모터를 통해 운전자와 독립적으로 노면의 정보를 받아들일 수 있다. 이 뿐만 아니라 토크 센서를 사용하지 않음으로써 진동이 저감되고 모델이 간단 해진다. 이러한 장점을 통해 SbW시스템의 횡력 추정 알고리즘을 구현한다. 타이어에 작용하는 수직력, 구동력/제동력 그리고 횡력은 킹핀 토크를 만들어내며, 킹핀 토크는 타이로드를 통해 rack gear에 전달된다. 이러한 관계를 통해 외란 관측기를 설계하여 rack force를 추정하여 킹핀 토크를 계산한다. 횡력은 킹핀 토크, 수직력과 구동력/제동력을 통해 계산된다. 횡력 추정 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 Matlab/Simulink SW, CarSim SW와 Amesim SW를 통합한 컴퓨터 시뮬레이션을 진행하였다. 시뮬레이션 차량은 전/후 SbW시스템의 4WS와 in-wheel motor를 사용하는 4WD이며, 시뮬레이션 환경은 노면과 타이어 사이의 마찰계수를 high µ(0.9), 30m/s 로 등속 주행하는 double lane change(DLC)실험과 random steer와 random driving force 지령(Random)으로 설정하였다.
지배소 후보 집합을 이용한 한국어 의존 구문 분석 알고리즘
안광모(KwangMo Ahn),서영훈(YoungHoon Seo) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.41 No.1
본 논문에서는 ‘지배소 후보 집합(sets of head candidates)’을 이용한 한국어 의존 구문 분석(dependency parsing) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 모든 의존소와 지배소의 관계를 전역적으로 탐색하는 일반적인 비결정적 의존 구문 분석과는 다르게 각 의존소에 대하여 문법적 관계를 가질 수 있는 지배소 후보들을 제한하여 분석의 복잡도를 감소시켰다. 그리고 한국어 구문 분석시 일반적으로 고려되는 교착어적 특징, 지배소 후위 및 투사성(projectivity) 원칙을 반영한다. 학습데이터 및 평가데이터로는 세종 구문 분석 말뭉치를 의존 구문 분석 말뭉치의 형태로 변환하여 사용하였으며, 실험결과는 아크단위 87.52%의 정확도(accuracy)와 문장단위 34.43%의 정확도를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 문장의 길이에 따라서 CYK 파싱 알고리즘보다 약 3배에서 11배 정도 빠른 구문 분석 속도를 보였다. This paper presents Korean dependency parsing algorithm using sets of head candidates. In this algorithm, the characteristics of Korean language has been used, which are agglutinative, head-final, and projective. Our approach differs from the general non-deterministic dependency parsing that searches whole dependents and heads globally. Instead of considering whole dependents and heads, we restrict to only heads which could be related in grammar for each dependent. Such an approach can reduce the parsing complexity. In addition, we have modified the structure of Sejong tree-tagged to dependency structures, which was originally composed of phrase structures. Such a tagged corpus has been used for training and test data. Our experiments show 87.52% arc accuracy and 34.43% sentence accuracy, respectively. Furthermore, the proposed algorithm shows 3 to 11 times faster than CYK parsing algorithm depending on the lengths of sentences.
강유환(Yuhwan Kang),고병일(Byeongil Ko),서영훈(Younghoon Seo) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
본 논문은 사람 이름의 특성을 이용한 이름 인식과 이름의 성별 구분 방법에 대해 제안한다. 사람 이름을 묻는 질의문은 질의-응답 시스템에서 자주 나타난다. 모든 사람 이름을 사전에 등록하는 것은 어렵다. 경우에 따라서는 남녀 이름을 구분할 필요가 있다. 한국 사람 이름의 특성은 주로 3음절로 이루어져 있고, 성씨로 사용되는 음절의 수가 제한적이라는 것이다. 또한 이름에는 한자 독음이 많이 쓰이고, 남자 이름으로 자주 쓰이는 음절과 여자 이름으로 자주 쓰이는 음절이 있다. 이러한 특성을 이용하여 사람 이름 인식과 성별 구분을 수행한다. 일반 웹 문서에서의 실험 결과, 이름 인식의 정확률은 94%를 보였고, 남녀 이름 구분의 정확률은 98%를 보였다.