Eulerian-Lagrangian 방법을 이용하여 1차원 종확산방정식의 수치모형을 비교·분석하였다. 본 연구에서서 비교·분석한 모형은 지배방정식을 연산자 분리방법에 의해서 이송만을 지배하는 이송방정식과 확산만을 지배하는 확산방정식으로 분리한다. 이송방정식은 특성곡선을 따라서 유체입자를 추적하는 특성곡선법을 사용하여 해를 구하고, 그 결과를 고정된 Eulerian 격자상에 보간하였고, 확산방정식은 상기 고정격자상에서 Crank-Nicholson 유한차분법을 사용하여 해를 구하였다. 이송방정식의 풀이에서 다양한 보간방법이 적용되었는데, 일반적으로 Hermite 보간다항식을 사용한 경우가 Lagrange 보간다항식을 사용한 경우보다 수치확산 및 수치진동 등의 오차를 최소화할 수 있어서 더욱 우수한 것으로 밝혀졌다.
본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 템플릿 매칭과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭 템플릿과 피 매칭 템플릿을 검출한다. 그런 다음 기준면으로부터 두 이미지의 중첩되는 부분의 롤, 피치, 요 오차를 보정하여 정합시킨다. 그리고 B-Spline 보간법에 의해 정합된 부분을 연속화한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 계절 및 주야의 온도변화를 고려한 관측위성의 열지향오차해석을 실시한다. 관측위성은 임무수행기간 동안 다채널의 관측센서를 이용해서 지구표면의 영상을 촬영한다. 그러나 주야 및 계절별로 최대 200도의 온도환경 차이가 발생하며 이로 인해 관측센서 및 별추적기의 시선벡터가 변화되고 정해진 목표지점의 영상촬영이 어렵다. 이런 문제를 사전예측하고 대응하기 위해서 열지향오차해석을 실시한다. 우선 궤도열환경해석으로부터 도출된 성긴 온도장 정보를 상세한 구조유한요소모델에 PAT기법을 이용해 보간하여 온도변화에 따른 열변형해석을 수행하였다. PAT로 보간된 온도분포의 정확도를 검증하였으며, 열변형해석결과로부터 열지향오차를 도출하였다.
의료영상 분야에서 볼륨 가시화가 광범위 하게 이용되고 있다. 3차원 영상의 적용으로 환자 진단을 위해 높은 품질의 영상이 요구되고 있고, 그에 따라 정확하게 구현할 수 있는 볼륨 가시화 기법이 연구되고 있다. 하지만 3차원 영상을 구현할 때 이산적인 값을 가진 볼륨 데이터를 이용하여 볼륨 가시화를 하므로 에일리어싱 현상이 나타나게 된다. 이런 현상을 없애기 위해서는 표본 값을 많게 하는 과표본화 방법이 있다. 과표본을 위해 사용하는 기법 중에서 캐트멀-롬 스플라인 방법이 있다. 이 기법은 계산이 쉽고 주어진 제어점들을 지나기 때문에 비교적 정확한 보간값을 구하지만 화소 값의 변화도가 큰 부분에서는 오버슈트나 언더슈트가 생겨 기존의 값과 오차가 생기게 된다. 본 논문에서는 캐트멀-롬 스플라인 보간법에 가우시안 함수를 이용하여 화소 값의 변화도에 따른 장력조정으로 보간값의 가중치를 조절하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 영상을 보간하였을 때 오버슈트 현상이 줄어들고 원 영상과의 최대신호대 잡음비를 비교할 때도 우수한 결과를 확인하였다.
강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.
FY-2C 위성은 2004년 10월 발사되어 동경 105도 에 서 운영 중인 중국의 정지 궤도 기상위성 이며 관측 영상은 한반도 지역을 포함하고 있다. 현재 FY-2C S-VISSR2.0[l]에 대한 Navigation 알고리즘이 공개되어 있지 않으며,Navigation을 위하여 S-VISSR2.0에 포함되어 있는 Simplified Mapping Block 정보를 사용하여야 한다. Simplified Mapping Block은 5도 간격의 정보만을 제 공하므로 관측 지 역 의 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻기 위해서는 보간볍을 사용하여야 한다. 그러나 보간법은 기준 점에서 멀어질수록 오차가 크게 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻을 수 있는 MTSAT Image Navigation 알고리즘을 FY-2C S-VISSR2.0에 적용하여 Simplified Mapping Block과의 차이를 분석하였다. 분석 방법은 Simplified Mapping Block과 MTSAT Image Navigation[2] 알고리즘을 5도 간격의 격자 점(위경도)에서 Column 및 Line 값 비교, Geo-location된 영상의 품질 비교,WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교를 수행하였다. 분석 결과 격자 점에서의 Column, Line 값은 0.5 이내의 차이 값을 나타내었다. 그리고 Geo-location된 영상 비교에서는 격자 점 주변에서 영상의 차이가 없으나 격자 점에서 멸어질수록 영상의 품질은 MTSAT Image Navigation 알고리즘으로 생성한 영상이 더 우수하였다. WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교에서 오차는 동일하게 발생하였으며,영상의 Column 축에 대한 오차는 평균 1.847 Pixel, 최대 6 Pixel, 최소 oPixel 이며, Line 축에 대한 오차는 평균 0.135 Pixel, 최대 4 Pixel, 최소 0 Pixel을 나타내었다.
2계 선형 상미분방정식의 경계치 문제는 보통 해를 구하고자 하는 구간의 양 끝점에서 도함수의 값을 임의로 선정한 후 각 점에서 초기치 문제의 해를 구한 다음 적절한 1차 결합을 이용하여 구하게 된다. 이 경우 초기값과 도함수 값을 사용한 반복연산이 수반되며 따라서 오차의 누적이 불가피 하게 된다. 이 논문에서는 이같은 오차의 누적을 피할 뿐 아니라 3차 Spline 함수를 사용함으로써 오차가 O( $h^2$)인 해를 구하는 방법에 대하여 기술한다 두 개의 경계조건과 근사값을 구하고자 하는 점에서의 함수 값을 "If x is $B_{i}$, then f is $C_{i}$"와 같은 Fuzzy Rule들로 변형하고 주어진 미분방정식을 상수 $C_{i}$들의 관계식으로 변형하여 해를 구하였다. 산출된 결과로부터의 보간 연산은 Fuzzy System사용에 의하여 대체되었다. 이상의 방법으로 산출한 해의 근사오차가 O( $h^2$).임을 증명하였으며 3개의 예제에 대한 계산결과를 4계 Runge-Kutta 방법에 의한 해와 비교하여 기술하였다였다였다였다
본 논문에서는 고정소수점 DSP로 구현한 실시간 MP3 오디오 부호화기에 사용되는 초월함수용 하드웨어 가속기 구조를 제안한다. 구현된 하드웨어 가속기는 MP3 부호화 성능을 저하시키는 초월함수 연산오차에 강인하도록 설계되었다. 제안된 가속기의 연산오차는 Q1.23 고정소수점 출력에서 2비트, 즉 2/sup -21/ 까지의 연산오차를 가진다. LAME 부호화기[5]심리음향 모델의 SMR 오차는 테이블 보간법[4]을 사용할 경우에 비해 4dB이상 향상되었으며, 연산량은 총 4 MIPS 감소하였다. 제안한 하드웨어 가속기는 Verilog HDL로 기술되었으며, SYNOPSYS에서 0.18㎛ CMOS 표준 셀 라이브러리 공정으로 합성되었다. 합성 면적은 7514 게이트이며 초월함수 연산에 대한 동작속도는 3 사이클이다.
본 논문에서는 머리 전달 함수에 대한 새로운 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 각 방위각에 대한 머리 전달 함수의 충격파 응답이 인접 방위각에 대한 시간 지연된 충격파 응답의 선형 보간으로 주어진다고 가정하였다. 각 방위각에 대한 충격파 응답의 시간 지연은 방위각, 머리의 물리적 형태, 음원과 머리의 거리 정보를 이용하여 추정될 수 있는 귀와 음원간의 전파시간과 최소 자승 오차를 갖도록 하는 교정값의 합으로 주어진다. 또한 제안된 모델에서는 보간 시 방위각의 간격을 고정 간격이 아닌 가변 간격으로 하였으며 본래 충격파 응답과 보간된 충격파 응답이 본래의 충격파 응답과 비교하여 청취 상으로 큰 차이가 느껴지지 않고, 보간에 필요한 충격파 응답의 재수가 최소화되는 조건을 만족하도록 결정하였다. 제안된 보간 모델의 유용성을 검증하기 위하여 더미 헤드 및 3명의 사람으로부터 측정된 머리 전달 함수에 대해 제안된 보간 모델을 적용하였다 머리 전달 함수는 0도의 고도각을 갖는 수평면을 5도 간격의 방위각으로 분할한 총 72개가 사용되었으며, 실험 결과 전체 머리 전달 함수 중 단지 $30\sim40%$ 만을 사용하고 나머지는 보간에 의해 얻어진 머리전달 함수를 사용하더라도 청취상의 음원의 위치가 변동되지 않음을 알 수 있었다.
This paper presents an efficient method for the identification of motion error sources in NC machine tools by making use of the circular interpolation test, which is often used in estimating the motion accuracy of NC machine tools. Mathematical formulae are described for motion errors due to various kinds of error sources. Two identification formulae are proposed: one is based on the frequency analysis and the other is formulated with the weithted residual method. Motion error signal is classified into two patterns, mean errors(mean of CW and CCW test signals from mean errors). The sources of the mean errors are identified by using the frequency analysis technique and the sources of the deviation errors by the weighted residual formulaltion. A menu driven, user oriented, computer program is written to realize the full steps of the proposed identificationprocedure. Then, the identification method is applied to two NC machine tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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