Repository at Hanyang UniversityCOLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E](공학대학)MECHANICAL ENGINEERING(기계공학과)Articles
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dc.contributor.author조남규-
dc.date.accessioned2023-07-12T01:04:56Z-
dc.date.available2023-07-12T01:04:56Z-
dc.date.issued2019-10-
dc.identifier.citation한국정밀공학회 2019년도 추계학술대회 논문집, Page. 443-444-
dc.identifier.urihttps://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10502679en_US
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/182842-
dc.description.abstract본 논문에서는 3D 프린터에 의해 비조립식 5자유도 센서를 제작하고 이를 기계학습에 기반하여 교정하는 방법 대한 연구가 수행되었다. FDM 방식으로 제작된 힘 센서는 탄성변형부가 비등방성을 가져 최소제곱법 등 보편적인 방법으로 교정시 낮은 결정계수를 보인다. 이러한 비선형적 특성을 보이는 센서를 교정하기 위하여 본 연구진은 5자유도의 힘을 센서에 가할 수 있는 교정장치와 다량의 실험 데이터를 학습 데이터로 사용하는 기계학습에 의해 비조립식 5자유도 힘 센서를 교정방법에 대한 모사실험을 수행하였다.-
dc.languageko-
dc.publisher한국정밀공학회-
dc.subject3-DOF force sensor-
dc.subjectNon-assembly-
dc.subjectMulti-material-
dc.subject3D printing-
dc.subjectFused deposition modeling-
dc.title기계학습에 의한 비조립식 5자유도 힘 센서의 교정-
dc.title.alternativeCalibration of Non-assembly 5-Dof Force Sensor using Machine Learning-
dc.typeArticle-
dc.relation.page443-444-
dc.relation.journal한국정밀공학회 2019년도 추계학술대회 논문집-
dc.contributor.googleauthor구민석-
dc.contributor.googleauthor백상우-
dc.contributor.googleauthor황인오-
dc.contributor.googleauthor정덕원-
dc.contributor.googleauthor조남규-
dc.sector.campusE-
dc.sector.daehak공학대학-
dc.sector.department기계공학과-
dc.identifier.pidngcho-
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