1) HTST공정에 적합한 공정감시 및 제어알고리즘을 개발하였고, 일련의 모든 프로그램은 G언어의 일종인 Labview 5.1을 사용하였다. 프로그램상에는 온도, 압력, 유량을 표시하는 아날로그 및 디지털 창을 마련하여 장치내부의 상태를 쉽게 파악학 수 있도록 하였다. 2) 살균온도를 9$0^{\circ}C$로 설정하였을 때 온도제어 오차는 0.05$^{\circ}C$였으며 이것은 Negiz와 Cinar(1995)의 온도제어 오차 0.22$^{\circ}C$보다 정밀한 제어가 이루어짐을 알 수 있었다. 3), 운전중 원료의 과살균을 방지하지 하기 위해 각 각의 경우에 스팀온도를 제어하였고 목표온도까지 가열하기 위한 각 유량과 초기온도별 스팀온도를 구하였다. 4) 본 연구의 이 후 과제로는 유량의 변화에 따른 홀딩튜브의 길이와 살균시간의 상관관계를 규명하여 실제 HTST공정에 적용될 수 있는 수학적 모델링을 구현해야 할 것으로 생각된다.
저진공 펌프 제작시 ISO, AVS 등의 국제규격에 ?춤은 필수이고, 도달진공도, 압력구간별·가스별 배기속도, 소음, 기름증기 역류, 압축비 등이 이에 해당된다. 큰 체적의 시험용기가 구비되어 있지 않은 경우에는 배기감압법 대신 일정유량 Q를 흘려 시험용기내에 일정압력 P를 유지시키면서 배기속도를 S=Q/P식으로 구하는 일정압력법을 사용한다. 이 실험은 800~2000 l/min급 유회전 펌프와 드라이 펌프로 압력별 배기속도를 측정, 분석하여 평가방법을 수립하였다. 또 국가 유량 표준기인 sonic nozzle을 reference로 하여, 기존의 유량측정 장비와의 오차를 비교하였다. 온도 상승도를 측정, 압력과의 상관관계를 비교하였고, 오차가 적은 CDG(1, 10, 100torr)를 사용하여, 압력측정의 정확도를 높였다. 비교적 outgassing이 적은 SUS 재질의 chamber를 썼고, 유량조절 장치로 미세누출밸브를 사용하였다.
본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 GNSS (Global Navigation Satellite System) 신호가 전송되는 동안 발생하는 오차 중 대류권 지연오차를 추정하고, 이를 날씨 및 계절별 요소와 비교 분석했다. 이를 위해, 내륙지역인 충주와 평창, 해안지역인 제주, 거문도의 총 4개의 상시관측소를 선정하고, 2016년 중 매주 하루씩, 각 상시관측소마다 총 48일의 데이터를 이용하여 과학기술용 자료처리 소프트웨어로 정밀절대측위를 수행했다. 겨울철 대류권 지연오차는 평균 2400mm 미만으로, 2600mm 수준인 여름의 경우와 비교했을 때 약 200mm 가량 차이가 발생했다. 추정한 대류권 지연오차는 절대적인 지연량의 차이를 제외하면 모든 상시관측소에 대해서 변화 양상이 비슷하며, 해안지역의 지연오차가 상대적으로 크게 나타났다. 또한, 겨울에는 24시간 대류권 지연오차의 변화량이 상대적으로 적으며, 평균적인 대류권 지연오차는 상시관측소의 표고와 직접적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 건조하고 온도 차이가 큰 내륙지역에서는 습도보다 강수량에 영향을 받은 대류권 지연오차의 변화가 발생하고, 다습한 해안지역에서는 강수보다 바다의 습도로 인한 변화가 큰 것으로 판단된다. 온도와 증기압의 상관계수는 모든 지역에서 0.9 이상을 나타냈으며, 대류권 지연오차는 온도와 높은 선형적 상관성을 보였다. 향후 연간 데이터 전체를 이용하여 시간적 해상도를 높인 연구분석을 수행함으로써 보다 신뢰도 높은 상관성 분석이 이루어질 필요가 있다.
화원 지점의 홍수시 유량은 수위가 상승할 때와 하강할 때 동일한 수위에 대해 많은 차이를 나타내고, 이와 같이 이력효과의 크기가 클 경우에는 많은 오차가 발생할 수 있다. 유량 환산 오차를 줄이기 위해 낙동강 본류 화원 수위관측소 지점에 대한 고리모양 수위-유량 관계곡선을 작성하였다. 하천유량과 단순 환산된 유량의 편차를 계산하기 위해 부정류 모의 사례로부터 (수위, 유량) 자료쌍을 획득하여 단순 수위-유량 관계곡선식을 작성하였다. 이 관계에서 이탈하는 유량편차 ${\Delta}Q$와 수위변화 따른 하천폭과 시간변화율의 곱인 $B{\Delta}h/{\Delta}t$와의 관계로부터 고리모양 수위-유량 관계의 유량을 구하였다. ${\Delta}Q$와 $B{\Delta}h/{\Delta}t$는 높은 상관관계를 나타내었다. 이로부터 계산된 유량은 1997년의 수위 7m이상 관측유량 11개 중 7개가 고리모양 수위-유량 환산관계의 유량과 10% 이내의 차이를 보였고, 수위 9m이상의 1998년 관측유량은 고리모양에 근접하였다. 화원 지점과 같이 고리폭이 큰 지점은 단순 수위-유량 관계보다 고리모양 수위-유량 관계를 적용하는 것이 유량 환산의 오차를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
기존 의미커널을 적용한 주관식 채점 시스템은 여러 답안과 말뭉치에서 추출한 색인어들과의 상관관계를 벡터방식으로 표현하여 자연어 처리에 대한 문제를 해결하려 하였다. 본 논문에서는 기존 시스템의 답안 및 색인어의 표현 한계로 인한 유사도 계산오차 가능성에 대한 문제를 해결하고자 시소러스를 이용한 임의 추출 방식의 답안 확장을 적용하였다. 서술형 주관식 평가에서는 문장의 문맥보다는 사용된 어휘에 채점가중치가 높다는 점을 착안, 출제자와 수험자 모두의 답안을 동의어, 유의어 그룹으로 확장하여 채점 성능을 향상시키려 하였다. 우선 두 답안을 형태소 분석기를 이용해 색인어를 추출한 후 워드넷을 이용하여 동의어, 유의어 그룹으로 확장한다. 이들을 말뭉치 색인을 이용하여 단어들 간 상관관계를 측정하기 위한 벡터로 구성하고 의미 커널을 적용하여 정답 유사도를 계산하였다. 출제자의 채점결과와 각 모델의 채점 점수의 상관계수 계산 결과 ELSA 모델이 가장 높은 유사도를 나타내었다..
본 논문에서는 패킷기반의 OFDM 무선 통신 시스템에서 주파수 오프셋 예측 결과를 인접한 패킷들의 상관관계를 이용하여 오차를 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이전 패킷에서 예측된 주파수 오프셋과 현재 패킷에서 예측한 주파수 오프셋의 신뢰도를 판단하고 가장 높은 신뢰도를 가진 예측치를 선택하여 최종 주파수 오프셋 예측치의 오차를 최소화하였다. 본 논문에서는 IEEE802.11a와 IEEE802.11p의 표준에서 제시한 프리앰블을 훈련심볼로 사용하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리즘은 주파수 오프셋 예측치의 신뢰도를 판단하기 위해 사용하는 비교 패킷의 수에 따라 주파수 오프셋 예측성능의 차이가 있으며, SNR이 비교적 낮은(2dB 이하) 환경일수록 주파수 오프셋 예측성능이 기존 예측 알고리즘보다 우수함을 확인하였다.
Hopfield 모델에 화소당 가주치를 도입하고 이를 최적화하여, 서로간에 상관관계가 높은 "0"에서 "9"까지의 10가지 숫자를 성공적으로 기억, 재생시킬 수 있는 $6{}8$ nodes 연상기억 시스템을 소개한다. 다른 많은 신경회로와는 달리, 이 모델은 "6","8","3","9"와 같이 상관관계가 매우 큰 영상에 대해서도 높은 오차 교정 능력을 가짐을 볼 수 있다. 화소당 가중치의 최적화 무제는 최소자승평균 오차 알고리듬에 기초한 적응학습 과정으로 볼 수 있으며, 이는 또한 Widrow-Hoff 신경회로로 구현 할 수 있다. 가중치 최적화 회로의 전기 . 광학적 구현을 위한 설계도 소개한다.
본 연구에서는 측정기준 수립을 위해 실험된 결과를 통계적으로 분석하였다. 측정오차에 미치는 영향력의 크기는 회선 수, 센서의 설치각도 및 직관거리가 심한 영향을 미치며 레이놀즈수가 다음으로 영향을 준다. 2중 곡관하류의 유동패턴을 이해하기 위하여 3D 수치해석을 수행하였다. 수치해석 결과는 1회선에서 센서의 설치각도 $0^{\circ}$와 $45^{\circ}$, $135^{\circ}$의 L/D=3과 5의 경우가 실험과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 결과적으로 레이놀즈수 700,000~1,400,000일 때, 1회선 초음파유량계는 센서의 위치를 L/D=3의 $45^{\circ}$에 설치함으로서 오차를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 여분의 관성센서 시스템의 고장 검출 및 분리를 위한 Modified SPRT 기법의 문제점을 분석하였고, Modified SPRT 기법의 문제점들을 해결한 Advanced SPRT 기법을 제안하였다. 관성센서 시스템을 대상으로 한 Modified SPRT 기법의 문제점은 패러티 벡터에 포함된 관성센서 오차 요인들과 패러티 벡터 요소들 간의 상관관계 영향에 의해 발생한다. 관성센서 오차 요인을 제거하기 위해 two-stage Kalman filter를 이용한 보상된 패러티 벡터를 제안하였고 패러티 요소들 간의 상관관계 영향을 줄이기 위해 제어된 패러티 벡터를 제안하였다. 그리고 제안된 두 패러티 벡터를 이용하여 Advanced SPRT 기법을 설계하였다. 여분의 관성센서 시스템을 대상으로 한 Advances SPRT 기법의 성능은 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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