GPS 위성의 궤도는 위성의 GPS 측정치와 정밀한 위성의 동역학을 함께 고려하여 정밀하게 추정 할 수 있다. 대부분의 위성 동역학 성분은 위성의 위치와 속도와 알려진 모델 식의 수식과 계수 값을 활용하여 정밀한 구현이 가능하다. 그러나 태양풍에 의한 힘은 모델을 선정하고, 모델의 계수를 추정해야 한다. 이 때, 모델에 따라 구현 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문은 CODE에서 생성한 정밀 궤도력을 활용해, 다양한 태양풍 모델의 계수를 추정하고 각 모델을 활용한 궤도 전파 모델의 정확도를 비교 분석했다. 결과적으로 ECOM 모델과reduced ECOM을 활용하는 경우, CODE 1일궤도와 cm level 오차를 가지는 궤도전파모델을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 SRP 모델을 구현하지 않는 경우 수십 m의 오차를 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 실제 시스템의 빅데이터가 확보되었고 시스템에 대한 정보를 일부 알고 있을 때 파라미터를 가진 그레이박스 혹은 블랙박스 형태의 가설모델을 설정하고 기계학습을 통해 모델을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 프레임워크를 구현하고 다양한 가설모델에 대한 실험을 통해 학습된 모델의 정합도와 가설모델의 학습에 소요되는 비용에 대해 분석하였다. 실험결과 제안된 가설모델 기반 기계학습 기법으로 상미분방정식으로 기술될 수 있은 연속시스템의 그레이박스 혹은 화이트 박스 가설모델과 주어진 빅데이터를 이용하여 모델링을 했을 때 상당히 좋은 성능과 정확도를 보인 모델을 찾아낼 수 있음을 확인하였다. 이 기법은 최근 생성된 빅데이터를 이용하여 디지털트윈 모델의 일치성을 자동 갱신하거나 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 목적으로도 잘 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Neural Machine Translation (NMT) 모델은 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 기계번역 모델로, 기존의 Statistical Machine Translation (SMT) 모델에 비해서 높은 성능을 보이고, Feature Engineering이 필요 없으며, 번역 모델 및 언어 모델의 역할을 단일 신경망에서 수행하여 디코더의 구조가 간단하다는 장점이 있다. 그러나 NMT 모델은 출력 언어 사전(Target Vocabulary)의 크기에 비례해서 학습 및 디코딩의 속도가 느려지기 때문에 출력 언어 사전의 크기에 제한을 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 NMT 모델의 출력 언어 사전의 크기 제한 문제를 해결하기 위해서, 입력 언어는 단어 단위로 읽고(Encoding) 출력 언어를 문자(Character) 단위로 생성(Decoding)하는 방법을 제안한다. 출력 언어를 문자 단위로 생성하게 되면 NMT 모델의 출력 언어 사전에 모든 문자를 포함할 수 있게 되어 출력 언어의 Out-of-vocabulary(OOV) 문제가 사라지고 출력 언어의 사전 크기가 줄어들어 학습 및 디코딩 속도가 빨라지게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 영어-일본어 및 한국어-일본어 기계번역에서 기존의 단어 단위의 NMT 모델보다 우수한 성능을 보였다.
표 질의응답은 반-정형화된 표 데이터에서 질문에 대한 답을 찾는 문제이다. 본 연구에서는 한국어 표 질의응답을 위한 표 데이터에 적합한 TAPAS를 이용한 언어모델 사전학습 방법과 표에서 정답이 있는 셀을 예측하고 선택된 셀에서 정확한 정답의 경계를 예측하기 위한 표 질의응답 모형을 제안한다. 표 사전학습을 위해서 약 10만 개의 표 데이터를 활용했으며, 텍스트 데이터에 사전학습된 BERT 모델을 이용하여 TAPAS를 사전학습한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 46.8%, F1 63.8%로 텍스트 텍스트에 사전학습된 모델로 파인튜닝한 것과 비교하여 EM 6.7%, F1 12.9% 향상된 것을 보였다. 표 질의응답 모델의 경우 TAPAS를 통해 생성된 임베딩을 이용하여 행과 열의 임베딩을 추출하고 TAPAS 임베딩, 행과 열의 임베딩을 결합하여 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 63.6%, F1 76.0%의 성능을 보였다.
자동창고의 설계단계에서 생산율(throughput)을 추정하는 것은 필수적이다. 생산률은 저장/불출 기계의 운행시간에 역비례하므로, 생산율을 추정하기 위해서는 저장/불출 기계의 운행시간을 추정하여야 한다. 이러한 운행시간은 저장랙의 크기, 저장/불출 기계의 가ㆍ감속율, 수직/수평 방향의 최대속도, 그리고 저장정책에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 Bozer와 White, Hwang과 Lee의 연구를 기초로 하여, 임의저장 정책하에 저장/불출 기계의 운행시간을 구하는 간단한 모델을 제시한다. 이러한 운행시간 모델은 자동창고의 설계단계에서 유용하게 사용될 수 있다.
The design concept of varaiable structure control is useful not only to stochasic systems but also to adaptive control systems. The Dynamic equation of vertical three linkage robot was derived. And it was simplyfied according to the scheme of control strategy. And we specify the form of model. Thereafter the error dynamic equation was derived between the real state of the plant and state of the model. Some simulations were performed to control robot manipulator applying the methodology of the variable structure model following adaptive control.
본 연구는 차량 동역학이 적용된 자율주행 시뮬레이터에서 구현된 차량의 거동이 실제 차량과 유사한지 검증하는 것이다. 이를 위해 실제 차량모델에 외력을 가할 수 있는 기구를 개발하여 데이터를 획득하고 분석하고자 한다. 시뮬레이터에서 구현된 차량과 유사한 서스펜션 구조를 가진 차량 모델을 만들고 센서를 달아 차량의 운동 모델을 모사했으며, 캠과 감속기어를 활용해 외력을 모사하기 위한 기구를 제작하였다.
검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.
T/G 가동중 발생한 Gear Box 파손원인을 조사하기 위하여 실시한 현장측정결과를 이용한 결과, 다음과 같은 사실을 알 수 있었다. 1) 현장 측정치와 구조해석 결과를 토대로 판단해 볼 때 본 연구대상 구조물의 구조상 문제는 없는 것으로 판단된다. 특히 측정된 진동변위를 여러기준과 비교해 볼 때 기계 가동시 구조물에 발생하는 진동은 사람이 감지할 정도에 속한다. 2) 본 연구대상 구조물과 기계의 진동수 차가 커 공진역을 벗어나므로 기계와 구조물이 공진을 일으킬 가능성은 없으며, 감쇠비에 따른 구조물의 동적응답에는 큰 변화가 없는 것으로 판단된다. 3) 구조물설계회사에서 사용한 구조해석 모델은 근사적 모델로서 구조해석 결과 안전한 값이 얻어졌다. 따라서 이 모델을 사용하여 기초설계를 실시할 경우 안전성 문제는 없는 것으로 판단되나, 다소 경제성이 문제가 되었을 것으로 사료된다. 4) 기계제작회사에서 제시한 해석자료의 불충분으로 기계제작회사의 구조해석 모형에 대해서는 충분한 검토를 실시할 수 없었으나 기계제작회사의 해석결과를 측정치와 비교해 볼 때 측정치를 훨씬 초과함을 알 수 있었다. 이는 해석모형 작성시 구조물과 하중의 실제 상황을 제대로 반영하지 못했기 때문으로 판단되며 따라서 해석결과는 타당성이 없어 보인다. 이상의 사실을 토대로 판단해 볼 때 Gear Box 파손의 주된 원인은 구조물의 결함이라기 보다는 기계 자체의 결함인 것으로 판단되나 기계에 대한 조사는 본 연구대상이 아니므로 이에 대한 검토는 실시하지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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