다목적실용위성 2호 영상의 geo-location 정밀도 80 m (CE90) 요구사항을 만족시키기 위하여, 1개의 IRU 와 2개의 star tracker 들로부터 획득되는 데이터를 이용하여 지상에서 후처리 추정 과정을 거쳐 위성의 자세를 결정하는 정밀자세결정 시스템이 개발되었다. 정밀자세결정 시스템의 정밀도를 극대화하기 위해서는 우주 공간의 극심한 열적 환경으로 인해 발생하는 star tracker 정렬 오차를 효율적으로 보정하여야 한다. 정밀한 정렬 오차의 보정을 위해서는 영상 내에 촬영된 지상의 ground control point 데이터를 이용하여야 하는데, 현실적으로 한반도 모든 지역에 대해 ground control point 를 확보할 수 없다. 현재 항공우주연구원이 확보하고 있거나 이후 확보할 예정에 있는 고해상도 영상을 위한 ground control point 들은 대전지역에 국한될 예정이다. 이와 같은 상황에서 정밀자세결정 시스템의 성능을 높이기 위한 최적의 시스템 운용 개념을 본 연구에서 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 분석하였다.
본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 주변의 다양한 잡음환경에서도 다른 측위기술에 비해 비교적 측위오차를 줄일 수 있는 Fingerprint 기법을 적용하여 객체의 위치를 결정하는 방법을 제시하였다. 특히, Fingerprint 기법을 활용함에 있어서 결정적 측위방법이 아닌 확률적 측위방법을 사용하였고, 기존의 연구들에서 제시된 확률적 측위방법에서 인접 RP(Reference Point)들과의 영향성까지 고려한 측위방법을 제시한 것이 본 연구의 특징이다. 비주얼베이직 6.0으로 측위 프로그램을 구현하였고, 실내 외 연속측위의 선행연구로서 실내 측위 테스트를 통해 기존의 결정적 방법, 확률적 방법, 그리고 본 연구에서 제안하는 방법의 측위 정확성을 평가하였다. 테스트 결과, 결정적 측위 방법 및 기존의 확률적 측위방법과 비교하여 각각 평균 15%와 7% 측위 오차가 감소하였다.
GPS (Global Positioning System)를 이용하여 위치를 결정하기 위해서는 4개 이상의 가시위성이 있어야 한다. 하지만 도심지역과 같은 환경에서는 이러한 조건을 만족하기 어려운 경우도 있다. 특히, 가시위성이 3개뿐인 경우 외부로부터 위치결정에 필요한 시계오차정보를 활용하는 측위기법이 대안으로 사용되기도 한다. 본 연구에서는 먼저 수신기 시계오차특성을 분석한 후 시계오차의 보간에 적합한 방법으로 LSC (Least-Squares Collocation)을 제안하였다. 실험을 위해 국내 상시관측소와 상시관측소 근처에 설치된 수신기로부터 수신된 GPS 데이터를 이용하였다. DGPS (Differential GPS)기법을 통해 먼저 시계오차를 계산했으며 효율적인 보간을 위해 구간을 나눈 후 보간하는 방법을 적용하였다. 시계오차의 계산이 불가능한 epoch에 대해 LSC 보간법을 적용함으로써 시계오차를 계산하였다. 실험결과를 분석하기 위해 원래 데이터로부터 계산된 시계오차와 보간된 시계오차와의 차이인 잔차를 계산하였다. 계산결과 잔차의 평균은 0.24m 그리고 표준편차는 0.49m로 충분한 정확도의 확보가 가능한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Double Space-Time Transmit Diversity(DSTTD) 시스템의 수신 오차 확률(bit error rate; BER)에 효율적인 shuffling pattern 결정 알고리즘을 제안한다. 기존 shuffling pattern 결정 알고리즘이 채널 상관도를 측정해서 상관도를 최소화하는 기법인 반면, 본 기법은 수신안테나별 최소 수신 신호 대 잡음비(signal to noise ratio; SNR)를 최대화하는 shuffling pattern을 결정하는 기법이다. 제안된 기법은 수신 오차 확률에 직접적인 영향을 주는 수신 신호 대 잡음비로부터 pattern을 결정하므로, 기존 기법에 비해서 향상된 수신 오차 확률을 보여준다. Monte Carlo 모의 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 살펴보면, 강한 상관도를 갖는 단일 클러스터 채널 모델에서 제안된 shuffling pattern 결정 알고리즘을 이용한 DSTTD 시스템이 10/sup -3/오차 확률에 대해서 기존 기법에 비해 3 dB 수신 신호 대 잡음비의 향상이 있음을 알 수 있었다.
미래의 교통체계를 대비하기 위하여 차량 전자장비의 기술도 급속히 발전하고 있다. 특히, 자율주행의 연구는 활발히 이루어지고 있으며, 정확하고 믿을 수 있는 위치결정이 가장 중요한 요구사항이다. 그러나 도심지역에서 위치결정의 가장 큰 문제점은 위선 신호 단절과 다중경로 오차이다. 본 논문에서는 GPS(Global Positioning System) 단독으로 이상신호를 판단하고 이를 제거 또는 측정치를 추정하여 위치결정하는 방법을 제안하였다. GPS 신호만으로 다중경로 혹은 위성신호차단을 판단하기 위하여 앙각과 신호잡음비 데이터간의 연관관계를 정의하였으며, 이를 기준으로 측정치를 추정할 것인지 제거할 것인지를 결정하며, 정상상태 신호의 시차분 측정치를 이용하여 현재 측정치를 추정할 수 있다. 제안한 알고리즘의 효용성을 검증하기 위하여 차량을 이용하여 도심에서 실험을 수행하였다. 제안한 이상신호 판단 기준을 통하여 전체 실험 수행구간중 이상신호는 11% 발생하였으며, 크게는 100m가량의 오차를 보였다. 이러한 이상신호를 제거하거나 측정치를 추정하여 위치결정 결과 수평측위오차가 RMS 9.48m 향상되었다.
효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.
자장 중에서 정렬된 일축이방성 다결정분말의 자화곡선을 이용하여 포화자화와 결정자기이방성상수를 결정하는 방법의 오차를 분석하였다. 분말의 정렬도가 $10^{\circ}$일 때 Nd2Fe14B의 경우의 Ms 및 K1 오차는 각각 1% 및 13%였으며, Ba-ferrite의 경우 1% 미 17%이다. 이 방법으로 계산하여 Ms는 매우 정확하게 구할 수 있으며 정확도를 높이기 위해서는 분말의 정렬도를 증가시켜야함을 알았다.
본 논문에서는 로봇의 3차원 작업을 위한 센서로 사용된 스테레오 카메라의 위치 결정 문제를 다룬다. 공통의 기준선상에 평행한 시선을 가지도록 설치된 스테레오 카메라의 모델이 주어진 후, 보정에 사용된 제어점들의 불확실성에 둔감하고 로봇의 반복정밀도를 고려한 오차 조건을 만족시킬 수 있도록 센서의 계측거리가 결정된다. 두 카메라간의 간격은 3차원 위치 오차와 스테레오 영상좌표 오차와의 관계를 고려하여 이들이 최소화될 수 있도록 결정하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 기법들과는 달리 3차원의 문제를 피계측체의 모델링 과정이나 복잡한 제한조건 없이 접근함으로써 일반적이며, 모의실험을 통하여 유용함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 회귀분석에서 오차항의 1차 자기상관 존재 여부 및 그 값을 검정하는 방법을 베이지안 접근법으로 제안하였다. 이 방법은 모수공간의 다중분할로 인해 얻어진 여러 가설들에 대한 다중결정문제를 다중 베이즈요인에 관한 이론과 일반화 Savage-Dickey 밀도비를 이용한 사후확률 추정법을 합성하여 개발되었다. 이 방법은 기존의 검정법들에서 가능한 검정 뿐 아니라 이들이 해결할 수 없는 자기상관에 대한 다중결정문제에도 사용이 가능한데 그 효용성이 있다. 모의실험을 통하여 제안된 검정법의 유효성을 평가하였다.
본 논문에서 마우스 대신에 음성으로 명령을 입력하여 퍼지 추론을 통해 윈도우 화면상의 커서를 이동시키는 인터페이스를 구현하였다. 입력된 음성이 대체로 짧은 언어이기에 이를 인식하기 위하여 고립단어 인식에 강한 DTW방식을 사용하였다. DTW방식의 단점중인 하나가 음성길이가 비슷한 명령을 입력하였을 때 표준패턴 중 오차 값이 가장 작은 패턴으로 인식하는 것이다. 예를들면 아주 많이 이동해 라는 음성이 입력되었을 때 동일한 음성길이를 가진 아주 많이 오른쪽으로 인식하는 경우가 있다. 이런 오류를 해결하고자 각 패턴의 DTW 오차 값 범위와 표준 패턴의 음성길이를 기준으로 임계값을 퍼지 추론하여 명령으로서 수락 여부를 결정하였다. 판단이 애매한 부분은 사용자에게 질의를 하여 응답에 따라 수락 여부를 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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