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- 저자 : 남문현 (검색결과 198 건)
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직류 서어보 전동기 제어를 위한 직접 극배치 PID 자기동조 제어기의 설계
남문현,이규영,Nam, Moon-Hyun,Rhee, Kyu-Young 대한전자공학회 1990 전자공학회논문지 Vol. No.
직류 전동기의 위치 및 속도 제어를 위해 그동안 주로 사용해 왔던 고전적인 선형 PID 제어 알고리듬을 사용하여 왔으나, 주위환경의 변화나 부하의 변경 또는 외란과 같은 비션형 요소들로 인해 실제 시스템의 모델링에는 많은 제한이 따랐다. 이 문제를 해결하기 위해 시스템의 모델링 없이 매개변수들을 온라인으로 추정하여 식별할 수 있는 PID 자기 동조기의 설계 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 극 배치 PID 자기 동조 제어기의 설계 기법을 제안하고, 각각의 제어기 매개변수들을 추정하기 위하여 순환 최소자승 알고리듬을 사용하야T으며, Diophantine 방정식의 도입으로 인한 4개의 추가매개 변수들을 추정된 제어기 매개변수들을 이용하여 새롭게 유도된 방정식에서 구하였다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 최소, 비최소 위상 시스템에 대한 시뮬레이션을 하였고 실제 로보트 매니플레이터용 DC 서어보 전동기에 대하여 무부하와 부하 실험을 거쳐 그 특성이 양호함을 검증하였다. This paper concerned about a study on the direct pole placement PID self-tuning controller design for DC servo motor control system. The method of a direct pole placement self-tuning PID control for a DC servo motor of Robot manipulator tracks a reference velocity in spite of the parameters uncertainties in nonminimum phase system. In this scheme, the parameters of classical controller are estimated by the recursive least square (RLS)identification algorithm, the pole placement method and diophantine equation. A series of simulation in which minimum phase system and nonminimum phase system are subjected to a pattern of system parameter changes is presented to show some of the features of the proposed control algorithm. The proposed control algorithm which shown are effective for the practical application, and experiments of DC servo motor speed control for Robot manipulator by a microcomputer IBM-PC/AT are performed and the results are well suited.
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발달장애인을 위한 VR 기반 Hybrid AI 개인 맞춤형 직무훈련 시스템 개발 및 기술적 효용성 검증
남문현,한주혁 한국인공지능융합기술학회 2026 인공지능융합기술연구 Vol.6 No.2
본 연구는 발달장애인의 개인차를 반영하는 지능형 직무훈련을 구현하기 위해, 비지도학습과 지도학습을 결합한 하이브리드 AI 기반 VR 직무훈련 시스템을 개발하고 그 기술적 효용성을 검증하였다. 시스템은 VR 환경에서 수집되는 오류 횟수, 작업 시간 편차, 시선 이탈 시간 등 수행 로그를 활용해 학습자 상태를 분석하고 최적 난이도를 실시간으로 조절한다. 개발된 AI 엔진은 ONNX 기반 경량 모델로 Unity 환경에 통합되어 기기 성능 부담을 최소화했으며, 평균 주사율 72.46 Hz와 평균 지연시간 20 ms 이하의 성능을 달성해 높은 기술적 안정성을 확보하였다. 또한 학습자 상태 분류 모델의 예측 AUC는 0.9 이상으로 나타나 전문가 판단과 유사한 수준의 신뢰도를 보였다. 이러한 결과는 발달장애인의 학습 특성을 정량적으로 반영한 AI 기반 개인화 직무훈련 접근이 충분한 공학적 타당성을 가진다는 점을 시사한다. 본 시스템은 향후 실제 직업재활 현장에서 학습자 맞춤형 지능형 훈련을 실현하는 데 활용될 수 있는 실용적이고 확장 가능한 기반 기술을 제공한다 This study presents a VR-based personalized vocational training system incorporating a hybrid AI adaptive engine to address the heterogeneous cognitive characteristics of individuals with developmental disabilities. By combining unsupervised clustering with expert-informed supervised learning, the system analyzes performance metrics—such as error count, task time deviation, and gaze diversion—to adjust task difficulty in real time. The ONNX-optimized model was embedded into a Unity VR environment, achieving high system stability, including a 72.46 Hz refresh rate and latency below 20 ms. The learner-state classification model reached an AUC of 0.9 or higher, demonstrating strong predictive reliability. These results confirm the feasibility of AI-driven personalized VR training and its potential for practical use in vocational rehabilitation
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