고도 탐지 정확도는 장거리 다기능 레이더 등에서 필수적으로 분석되어야 하는 성능이지만, 기상 등 대기 현상에 의한 영향이 크기 때문에 정확한 분석이 어렵다. 따라서 고도에 따른 굴절율을 사용하여 보상을 수행하는데, 본 논문에서는 고층 기상에 의한 대기 굴절율을 고려할 수 있는 광선 추적 모의환경을 구축하고, 실환경 굴절율과 모델링된 굴절율을 각각 고려하여, 모델링된 굴절율을 실환경에 적용시 발생할 수 있는 고도 오차를 분석하였다. 모델링된 굴절율을 이용하여 고도 오차 보상값을 산출하였으며, 보상에 의한 결과를 모델링하여 고도 보상시 발생할 수 있는 고도 정확도를 정규함수로 모델링하여 통계적으로 분석하였다.
이 연구는 통신해양기상위성의 영상위치유지 (Image Navigation and Registration, INR) 시스템의 시뮬레이션을 위한 프로그램을 개발하고, 영상오차보상(Image Motion Compensation, IMC) 알고리즘의 성능을 비교분석 하였다. 통신해양기상위성 궤도와 자세 요소를 모델링 하고 궤도오차와 자세오차를 계산하여 이러한 궤도 및 자세오차가 영상왜곡에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 영상오차보상을 하지 않았을 경우와 GOES 위성의 영상오차보상 알고리즘을 적용하였을 경우, 그리고 선행 연구를 통해 개발되었던 개량된 영상오차보상 알고리즘을 적용하였을 경우의 영상들을 비교하여 각 알고리즘의 성능을 확인하였다. 개량된 영상오차보상 알고리즘은 GOES위성의 알고리즘보다 효율적으로 영상왜곡을 보상하였다. 이러한 연구는 통신해양기상위성의 INR시스템을 효과적으로 운용하고 그 성능을 향상시킬 수 있는 기술적 토대를 마련하는데 기여할 것이다.
본 논문에서는 압전소자 구동기를 모델링하고 이를 이용하여 제어기를 설계하였다. 지금까지 많이 쓰이고 있는 방법이 압전소자 구동기의 히스테리시스 특성에 대한 대략적인 모델링을 구하고 이의 역함수를 적용한 방법이었으나 오차가 많고 다른 시스템에 대한 적용이 어려운 단점이 있었다. 이에 정확한 예측이 가능한 모델링 방법을 사용하여 제어기 설계의 정확성을 기하였다. 압전소자 구동기의 히스테리시스 특성을 제거하기 위한 방법으로는 Signal Preshaping 과 PI-제어기를 사용한 피드백 제어를 사용하였다. 이에 따른 모델링 시스템에서의 모사와 이를 실제 시스템에 적용하여 얻어낸 실험치와 그 결과에 대해서 논하였다.
본 논문은 추적레이더의 추적 오차를 예측하기위한 레이더 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 다중경로 전파특성, 표적 모델링, RPY 보상, DTM 지형데이터 등을 이용한 전파의 전파특성 분석을 통한 표적추적레이더의 추적 오차 요인을 분석하였다. 이를 바탕으로 추적 오차를 줄이기 위해 추적 레이더의 서보 특성과 서보 구동의 지연보상을 위한 $\alpha-\beta$ 필터를 사용하였다. 표적 추적레이더의 추적 상황을 종합적으로 고려하여 추적 상황을 정확히 예측할 수 있는 시뮬레이터를 구현 하였다.
링레이저 자이로에는 입력각속도가 작은 영역에서 비선형적인 출력현상인 lock-in이 발생하는데 이를 제거하기 위하여 레이저 공진기에 정현파 각진동을 인가하는 방법이 주로 적용된다. 그러나, 그 방법을 적용하는 경우에도 각진동 회귀점에서 lock-in에 의한 오차가 남아있게 되는데, 이들 오차에 의하여 링레이저 자이로의 일반적인 오차특성인 랜덤웍이 발생된다. 이 lock-in에 의한 오차를 제거하기 위한 많은 연구결과 중의 한 방법으로써 lock-in오차 보상방법은 공진기 각진동 회귀점을 통과하기 전과 후의 맥놀이신호 주기를 비교하여 오차를 추정하고 보상하는 방법이다. 본 연구에서는 자이로 모델링 및 수치해석적인 방법으로, 이 lock-in오차 보상방법의 이론적인 적용 가능성을 분석하고, 현재 가능 할 것으로 판단되는 맥놀이 신호주기 측정 분해능을 감안하여 이 방법의 적용 효과를 분석하였다. 그 결과 lock-in오차 보상방법에 의하여 랜덤웍이 약 1/2~1/3로 감소될 수 있음을 알 수 있었다. 그러므로 이 방법은 항법장치의 정렬시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 방법이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 선형회귀(LR: Linear Regression)와 국부적인 방사기저함수 네트워크(RBFN: Radial Basis Function Networks)를 결합한 점진적인 모델(incremental model)의 설계와 관련되어진다. 전형적인 RBFN에 의한 모델링과는 달리, 제안된 방법의 근본적인 원리는 두 단계에 의해 고려되어진다. 첫째, 전체 모델의 설계과정에서 전역적인 모델로써 선형회귀에 의해 데이터의 선형부분을 구축한다. 다음으로, 모델링 오차는 오차가 존재하는 국부적인 공간에서 RBFN에 의해 보상되어진다. 여기서, 오차의 분포로부터 RBFN을 설계하기 위해 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)를 통해 정보입자의 형태로 구축되어진다. 실험은 자동차 mpg 연료소비량 예측과 부동산 가격예측문제를 통해 제안된 방법의 우수성을 증명한다.
본 연구는 무구속 신장측정 기초연구로 웹캠을 기반으로 한 무구속 신장측정 시스템을 모델링하고 실험을 통해 가능성을 평가한다. 시스템 모델링은 웹캠의 수직화각, 피사체까지의 거리, 웹캠의 높이, 웹캠 해상도 등을 고려하여 수행되었다. 개발된 모델의 정확도는 실제높이를 마커로 표시하고, 획득된 영상에서 마커를 추출한 뒤 실제높이를 추정하는 방법으로 평가 되었다. 실험에서 마커는 150 cm부터 200 cm까지 5 cm 간격으로 위치하였다. 결과적으로 영상기반으로 추정된 높이는 실제 높이를 과추정(over-estimated)하며, 높이에 따라 -4.5% ~ -1.6%의 오차율을 가지는 것으로 나타났다. 하지만, 오차율이 높이와 일관된 비례양상을 보여 보상 파라미터를 통해 정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 보였다.
이 논문은 산업용 로봇의 모델링을 할 때 일어나는 불확실성을 측정하여, 이 불확실성이 야기하는 비선형 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻는 데 목적이 있다. 우선 주어진 로봇모델에서 수학적 운동방정식을 유도하고, 불학실성의 물리적 현실에 가능한 가상모델을 접목하여 수학적 확장 모델을 세우고, 이를 바탕으로 불확실성을 측정 할 수 있는 관측자를 설계한다. 이 불확실성에는 모델링을 하기 어려운 모델링 오차, 중력, 마찰, 질량의 불균일 분포, 코리오리스 힘이 포함된다. 관측자와 관련된 조건들을 관측가능성 및 수렴 관계를 분석한다.
본 논문은 RLG의 신호처리 기법인 Trapping 기법 적용시 각속도와 가속도의 측정시점 불일치에 의해 발생되는 오차를 보상하는 기법에 관한 연구이다. RLG의 대표적인 신호처리 기법인 Stripping 신호처리 기법과 Trapping 신호처리 기법에 대하여 각 기법의 오차요인을 분석하고 이에 대한 모델링을 수행하였다. 그리고 Trapping 기법 적용시 각속도와 가속도 측정시점 불일치에 의해 발생되는 오차에 대한 모델링을 통하여 항법오차에 미치는 영향을 분석하였으며 이를 감소시키기 위한 새로운 신호처리 기법을 제안하고 시뮬레이션 및 시험을 통하여 이에 대한 성능분석 결과를 제시하였다. 성능 분석결과 본 논문에서 제시한 신호처리 기법이 기존의 방법에 비하여 항법오차를 크게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 저급 관성 센서를 이용한 개인 항법 장치의 모델 및 오차 보정 기법을 제시하고 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 걸음 검출에 의한 보행 항법에서 중요한 변수인 보폭은 신경 회로망(Neural Network)을 이용하여 결정하였고, 자이로 바이어스 등에 의하여 누적되는 오차는 GPS와의 결합에 의하여 추정, 보상하였다. 이때 GPS와의 결합은 칼만필터를 이용하였으며 칼말필터를 구성하는데 필요한 오차 모델 및 결합 방법을 제시하였다. WNS/GPS 결합에 의하여 오차의 발산을 막을 수 있으며 GPS신호가 중간에 단절되는 경우에도 오차가 발산하지 않고 좋은 결과를 유지함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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