• Title/Summary/Keyword: 관측성 행렬

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다중시간 규모의 CHIRPS 위성 강우자료에 대한 활용성 검증 (Verifying Applicability of Multi-Timescale Rainfall Data from CHIRPS Satellite)

  • 김민석;김경훈;신성철;김수전;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.192-192
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    • 2023
  • 우량계는 강우 자료를 수집하는 전통적인 방법 중 하나로, 연속적이고 직접적인 설치가 가능하다. 하지만 지형적 특성에 영향을 받아 강우량을 과소 측정하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국지적인 호우, 강우 이동 및 강우 상황 등을 파악할 수 있는 레이더를 이용한 강우 측정이 활용된다. 하지만 레이더 기반 측정 또한 우량계와 마찬가지로 과소 측정하는 문제점이 있다. 측정 한계를 극복하기 위해 최근에는 위성 기반 강우 자료를 사용하고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 측정이 어려운 장소에서도 강우량의 수집이 가능하며, 지표 변화를 관측하여 강우 측정의 정확도를 높일 수 있다. 고화질 위성 자료인 CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 자료는 미국 국제개발처, 항공우주국, 해양 대기청의 지원으로 1980년부터 현재까지 전 지구적 (50°S-50°N, 180°E-180°W) 0.05° × 0.05°의 해상도를 가진 강우량 데이터를 개발하였다. 본 연구에서는 전국 54개 ASOS (Automated Synpotic Observing System)에서 관측한 월 단위 및 일 단위 강우 자료를 기준으로 CHIRPS 강우 자료를 비교하였다. 또한, 다른 위성 강우 자료들 (APHRODITE (Asian Precipitation Highly Resolved Observation Data Integration Towards Evaluation), CMORPH (Climate Prediction Cneter morphing method))과도 비교하여 국내 적용성을 확인하였다. 강우 자료의 정확도를 비교하기 위해서 Box-plot, RMSE (Root Mean Squared Error) 등을 산정하였으며, 강우 발생 일을 비교하고자 오차 행렬을 활용하였다. 비교 결과를 통해서 CHIRPS 강우 자료가 다른 위성 강우 자료들에 비해서 국내 적용성이 높은 것을 확인할 수 있었으며, 추후 국내 수문학 연구에서 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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고분자 전해질 연료전지 시스템을 위한 비선형 상호결합 시스템의 관측기 기반 분산 퍼지 제어기 설계 (Observer-based decentralized fuzzy controller design of nonlinear interconnected system for PEMFC)

  • 구근범;박진배;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.423-429
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    • 2011
  • 본 논문은 고분자 전해질 연료전지 시스템(PEMFC)을 위한 비선형 상호결합 시스템의 분산 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 이를 위해 연료전지 시스템의 비선형성을 확인하고, Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 시스템을 퍼지 모델로 변환한다. 변환된 퍼지 모델을 기반으로 퍼지 관측기를 설계하고 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 마지막으로, 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.

네트워크 제어 시스템의 강인 퍼지 관측기 기반 출력궤환 제어기 (Robust Fuzzy Observer-Based Output-Feedback Controller for Networked Control Systems)

  • 지성철;이호재;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.464-469
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    • 2009
  • 본 논문은 네트워크 상에서 구현되는 불확실 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 강인 안정화를 논의한다. 네트워크 기반 시스템에서 입력 지연은 필연적으로 발생하며 마코프 (Markov) 확률 과정으로 표현함을 가정한다. 강인 퍼지 관측기 기반 샘플치 제어기를 설계하기 위하여 입출력 단에 영차의 샘플/홀드를 가정하여 T-S 퍼지 시스템을 이산화하고 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현한다. 확률적 강인 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현된다.

입력지연을 갖는 T-S 퍼지 시스템의 관측기기반 출력궤환 확률적 안정화 (Observer-Based Output Feedback Stochastic Stabilization for T-S Fuzzy Systems with Input Delay)

  • 이상인;박진배;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.298-303
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    • 2004
  • 본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.

유전알고리즘을 이용한 링크관측교통량으로부터의 기종점 통행행렬 추정 (OD Matrix Estimation from Traffic Counts Using Genetic Algorithm)

  • 백승걸
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 2002년도 제41회 학술발표회논문집
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    • pp.17-42
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    • 2002
  • 전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.

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화상의 에지 보존을 고려한 적응 위너 필터에 의한 가법성 백샙잡음의 제거 (Removal of Additive White Noise Using an Adaptive Wiener Filter with Edge Retention)

  • 도재수
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권6호
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    • pp.1693-1702
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    • 1999
  • 본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.

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광펌핑된 세슘빔원자시계에서 마이크로파 전이신호의 비대칭성 (Asymmetry of microwave transition signal in a Cs atomic beam frequency standard)

  • 강훈수;김영기;정혜연;김재필;송석호;김필수;오차환;이호성
    • 한국광학회:학술대회논문집
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    • 한국광학회 2000년도 하계학술발표회
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    • pp.70-71
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    • 2000
  • 세슘빔 공진기에서 세슘D$_2$ 전이선으로 광펌핑된 원자가 램지공진기에서 마이크로파의 주파수에 따른 초미세준위의 바닥상태간의 원자밀도 전이에 의한 형광 신호의 분포를 펌핑광의 세기에 따라 관측하였다. 펌핑광의 편광방향이 자기장에 나란한 $\pi$편광일 때 각 제만부준위의 마이크로파 전이 신호는 mF=0을 중심으로 $\pm$mF의 신호세기가 대칭적이었으나 펌핑광의 편광 방향이 자기장에 수직인 $\sigma$ $\pm$ 인 경우에는 비대칭적임을 확인하였다. 이것은 펌핑광의 주파수가 세슘빔 공진기에서의 세슘공진주파수에서 detuning이 있는 것에 의한 것으로 예상하였다. 이를 확인하기 위해 원자밀도행렬방정식으로 세슘빔공진기에서 마이크로파 전이신호를 계산하였다. 펌핑광의 세기와 편광방향, detuning에 따른 마이크로파 전이신호의 분포가 실험치와 잘 일치함을 알 수 있었다. 이 연구는 세슘빔 원자공진기에서 펌핑광의 주파수가 세슘공진주파수에 detuning된 정도를 관측할 수 있는 방법을 제시해 준다. (중략)

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다변량 경시적 자료 분석을 위한 공분산 행렬의 모형화 비교 연구 (Comparison study of modeling covariance matrix for multivariate longitudinal data)

  • 곽나영;이근백
    • 응용통계연구
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    • 제33권3호
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    • pp.281-296
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    • 2020
  • 같은 개체로부터 반복 측정한 자료를 경시적 자료(longitudinal data)라고 한다. 이러한 자료를 분석하려면 흔히 사용되는 횡단 자료 분석과는 다른 분석 방법이 필요하다. 즉, 경시적 자료에서 공변량의 효과를 추정할 때에는 반복 측정된 결과 간의 상관성을 고려해야 하며, 따라서 공분산행렬을 모형화 하는 것이 매우 중요하다. 그러나 추정해야 할 모수가 많고, 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 공분산 행렬의 모형화는 쉽지 않다. 특히 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬의 모형화는 더욱더 심층적인 방법론을 사용해야 한다. 본 논문은 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬을 모형화하기 위해 두 가지 방법론을 고찰한다. 두 방법 모두 수정된 콜레스키 분해(modified Cholesky decomposition)를 이용하여 시간에 따른 응답변수들의 상관관계를 설명하고 있다. 하지만 같은 시간에서 관측된 응답변수들간의 상관관계를 설명하는 방법이 다르다. 첫 번째 방법론에서는 향상된 선형 공분산 모형(enhanced linear covariance models)을 사용하여 공분산행렬이 양정치성을 만족하도록 한다. 두 번째 방법론에서는 분산-공분산 분해(variance-correlation decomposition)와 초구분해(hypersphere decomposition)을 이용하여 공분산 행렬을 모형화 한다. 이 두 방법론의 성능을 비교하고자 모의실험을 진행한다.

확장된 루엔버거 관측기를 이용한 유도전동기 회전자 자속 추정 (Rotor Flux Estimation of an Induction Motor using the Extended Luenberger Observer)

  • 조금배;최연옥;정삼용
    • 전력전자학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.115-124
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    • 2001
  • 본 논문에서는 유도전동기 회전자 자속 기준제어를 위하여 비선형 관측기인 확장된 루엔버거 관측기 원리를 적용한 새로운 회전자 자속관측기를 제안하였다. 확장된 루엔버거 관측기는 확장된 칼만 필터와 유사하게 동특성 오차의 선형화 기법을 따트고 있으나 통계학적 속성의 노이즈 공분산을 고려하지 않는 결정론적 관측기로서 비선형 상태관측기 설계시 요구되는 좌표변환 및 선형화 파정에서 비선형 편미분 방정식의 직접적인 해를 펼요로 하지 않아 구현이 비교적 용이하다. 제안된 회전자 자속관측기는 직교좌표의 고정자 전류, 회전자 자속, 속도 및 부하 토크로 구성된 6차 미분방정식으로부터 유도되었으며 축약된 형태의 이득행렬을 갖는다. 시뮬레이션 및 실험은 파라 미터중 회전자 저항 값이 변동된 상황을 가정하여 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안된 관측기를 이용한 자속 추정시 극점 재배치를 통하여 동특성 오차의 수렴성을 제어할 수 있으며, 부하 설험결과 제안된 관측기를 적용하는 경우에는 슬립적분형 간접벡터제어에 비해 보다 정확한 벡터제어가 가능함이 확인되었다.

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Utilizing UPCA and SPCA in Unsupervised Classification Using Landsat TM data

  • Lee, Byung-Gul;Kang, In-Joon
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.167-170
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    • 2003
  • 본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.

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