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유성구(Sung Goo Yoo),정길도(Kil To Chong) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.45 No.6
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다. SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) system is to find a global position and build a map with sensing data when an unmaned-robot navigates an unknown environment. Two kinds of system were developed. One is used distance measurement sensors such as an ultra sonic and a laser sensor. The other is used stereo vision system. The distance measurement SLAM with sensors has low computing time and low cost, but precision of system can be somewhat worse by measurement error or non-linearity of the sensor. In contrast, stereo vision system can accurately measure the 3D space area, but it needs high-end system for complex calculation and it is an expensive tool. In this paper, we implement the SLAM system using a single camera image and a PSD sensors. It detects obstacles from the front PSD sensor and then perceive size and feature of the obstacles by image processing. The probability SLAM was implemented using the data of sensor and image and we verify the performance of the system by real experiment.
특성 임피던스 제어에 따른 웨이브 변수 원격시스템의 안정성 분석
유성구(Sung-Goo Yoo),설남오(Nam-O Seul) 한국엔터테인먼트산업학회 2012 한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집 Vol.2012 No.11
본 논문에서는 원격제어 이론 중 시간지연이 존재하는 네트워크상에서도 안정성을 보장하는 웨이브 변수를 적용하여 설계된 원격 제어시스템의 안정성을 분석하였다. 웨이브 변수 기술은 특성 임피던스라는 댐퍼변수를 적용하여 시스템의 안정성을 보장한다. 이는 에너지측면에서 불안정성으로 인해 발생한 에너지를 댐퍼변수가 소모하여 시스템이 계속 안정할 수 있도록 한다. 하지만 고정된 특성 임피던스 크기를 적용하기 때문에 전체 시스템의 성능저하가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시스템에 따라 특성 임피던스의 크기를 제어할 수 있는 모델을 제시하며 제안한 모델의 전체 안정성을 분석하여 제안된 시스템의 성능을 검증하였다. 분산이론과 4채널 기반의 안정성 분석을 이용하였으며 시뮬레이션을 통해 결과를 나타내었다.
LMBP 신경회로망을 이용한 원전용 제어케이블의 상태 예측 시스템 설계
유성구(Sung Goo Yoo),설남오(Nam-o Seul) 제어로봇시스템학회 2017 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.23 No.3
Currently, domestic nuclear power plants have been in operation for more than 20 years. The designed lifespan of these nuclear power plants is approaching their limit. Kori Unit 1 already extended its operation in 2014, even though its design life was already over. When evaluating whether the nuclear power plant is continuously operated, it is necessary to have a method for estimating the state of the Chlorosulfonated Polyethylene(CSPE) cable that is used for power, communication, and control lines. It is designed for more than 40 years of use under normal circumstances, but its service life may be affected by environmental factors such as temperature, radiation, etc. This paper proposes a method with which to predict the aging state based on the results of various physical analyses according to the CSPE cables’ years of use. We predicted the aging state and applied a neural network method to implement the predicted life prediction algorithm based on the experimental results of the dielectric constant, apparent density, and elongation. The predictive performance was verified by a comparative experiment using a virtual degradation test specimen.
단일 영상과 LM 신경망 퍼지제어기를 적용한 장애물 회피 시스템
유성구(Sung-Goo Yoo),정길도(Kil-To Chong) 제어로봇시스템학회 2009 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.15 No.2
In this paper, we proposed the obstacle avoidance system using a single camera image and LM (Levenberg-Marquart) neural network fuzzy controller. According to a robot technology adapt to various fields of industry and public, the robot has to move using self-navigation and obstacle avoidance algorithms. When the robot moves to target point, obstacle avoidance is must-have technology. So in this paper, we present the algorithm that avoidance method based on fuzzy controller by sensing data and image information from a camera and using the LM neural network to minimize the moving error. And then to verify the system performance of the simulation test.
신경회로망 예측 알고리즘을 적용한 TCP-Friednly 제어 방법
유성구(Sung-goo Yoo),정길도(Kil-to Chong) 대한전기학회 2006 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2006 No.1
As internet streaming data increase, transport protocol such as TCP, TCP-Friendly is important to study control transmission rate and share of Internet bandwidth. In this paper, we propose a TCP-Friendly protocol using Neural Network for media delivery over wired Internet which has various traffic size(PTFRC). PTFRC can effectively send streaming data when occur congestion and predict one-step ahead round trip time and packet loss rate. A multi-layer perceptron structure is used as the prediction model, and the Levenberg-Marquardt algorithm is used as a traning algorithm. The performance of the PTFRC was evaluated by the share of Bandwidth and packet loss rate with various protocols.