전력수요예측은 전력계통을 원활하고 체계적으로 운영하며 안전성과 경제성이 고려된 전력수급계획을 가능하도록 하는 것으로써 예측 오차율을 줄이는 것이 필수적이다. 전력수요예측 오차율을 줄이기 위해 많은 선행 연구가 이루어졌으며 최고기온과 최저기온의 변화에 전력수요가 민감하게 반응하는 것을 밝혀내었다. 하지만 최근 지속적인 기후 변화로 최고기온 및 최저기온만으로 전력수요예측을 수행하기에는 무리가 있다. 또한, 기온과 전력수요의 연관성에 대한 관심이 증대되고 다양한 방식의 분석이 수행되고 있다. 본 논문에서는 시간별 전력수요와 기온의 연관관계를 분석하였으며 시간별 전력수요에 가장 연관도가 높은 시간대의 기온을 제시한다.
이 논문에서는 능동 소음 제어 시스템을 구성하는 요소들인 증폭기와 저주파 필터 와 같은 소자들의 비선형 특성과 공간에서의 주파수 대역에 따른 비선형 특성을 보상하여, 보다 효과적인 능동 소음 제어기를 설계하기 위해 시간 지연 신경 회로망을 이용하는 새로 운 방법을 제안한다. 공간을 포함한 2차 경로 함수를 모델링하여 보다 나은 성능을 갖는 능 동 소음 제어기를 구성하기 위한 기존의 최소 자승 오차 알고리듬에 기반한 filtered-x least mean square(LMS) 알고리듬과 오차 역전달 학습 알고리듬을 갖는 시간 지연 다층 구조 인 식자를 이용한 결과를 간단한 실험을 통하여 그 성능을 비교 분석한다.
대기 중 수증기의 불규칙한 분포와 운동은 대기의 굴절율을 시간에 따라 불규칙하게 변화시킨다. 전파 관측 중 대기의 굴절율이 짧은 시간 동안에 크게 변하면 천체가 안테나 주빔의 중앙에서 벗어나는 것처럼 관측되고, 이는 마치 안테나 지향 오차가 커지는 것과 같은 효과를 준다. 이러한 현상을 대기 난굴절(Anomalous Refraction)이라고 한다. KVN 안테나 성능 시험 관측 중 심할 경우 수십초의 시간 규모에서 수십 각초 이상 안테나 지향 오차가 커지는 현상이 관측되어 각 사이트의 대기 난굴절 특성에 대하여 모니터링을 시행하였다. 22GHz와 43GHz에서 KVN 사이트의 대기 난굴절 특성을 파악하기 위하여 2010년 4월부터 2011년 4월까지 각 계절마다 세 사이트에서 시험 관측을 진행하였다. 관측 결과로부터 계절별, 낮과 밤등을 기준삼아 KVN 사이트의 대기 난굴절의 특성을 소개한다.
주파수 영역 반사 진단법은 케이블의 임피던스 값을 측정하여 케이블의 고장점 위치를 진단한다. 전력 케이블 진단과 같이 험한 환경 또는 활성 상태에서의 진단을 위해서는 회로망 분석기보다 오실로스코프를 이용한 시간 영역 임피던스 측정이 널리 사용되고 있다. 그러나 시간 영역에서 임피던스 측정은 주파수가 증가하면 각종 기생 성분에 의해 임피던스 오차가 증가하여, 고장점 진단의 정밀도가 떨어진다. 본 논문에서는 시간 영역 임피던스 측정에 연산증폭기를 이용한 측정 시스템을 구현하고, 오차 보정 방법을 도입하여 좀 더 광대역에서 정확한 시간 영역 임피던스 측정을 수행하는 방법을 제시하고, 실제 케이블 측정 결과를 비교하여 제안된 방법을 검증한다.
관성항법장치는 내장된 관성센서만을 이용하여 외부의 도움 없이 항체의 가속도 및 각속도를 이용하여 항법 정보를 계산한다. 하지만, 장시간 운용 시 관성항법장치는 시간이 지남에 따라 오차가 누적되어 항법 성능이 저하된다. 이러한 관성항법장치의 누적 오차를 줄이기 위하여 관성센서조립체를 일정한 절차로 회전시켜 관성센서 오차가 회전을 통해 상쇄되도록 항법 성능을 개선 시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 2축 회전형 관성항법장치의 성능에 영향을 미칠 수 있는 오차 요소를 식별하고 각 오차가 항법 성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 오차 분석 수행 후 시뮬레이션을 통해 관성항법장치의 항법 성능분석 결과를 제시하였다.
연구목적: 본 연구는 치과위생사 및 치위생(학)과 학생의 디지털 역량이 구강스캔 시간과 오차에 영향을 미칠 수 있는지를 확인하고자 시행되었다. 연구방법: 구강스캐너 사용 경험이 없는 치과위생사 및 치위생(학)과 학생을 대상으로 디지털 역량에 대한 설문 조사를 시행하였다. 동일한 대상자들에게 구강스캐너 사용법을 교육한 후, 구강 스캔을 3회 시행시켰고 이때 각 회차별 스캔 시간을 측정하였다. 이후, 3D 분석 프로그램을 이용, 모델스캐너로 채득한 기준데이터와 구강스캐너로 앞서 채득한 개별데이터를 중첩 분석하여 스캔오차를 확인하였다. 연구결과: 연령이 낮을수록 디지털 역량이 높고 스캔 시간이 적게 소요되었고, 디지털 역량 수준이 높은 그룹에서 스캔 시간이 짧았으며, 통계적으로 유의하였다. 세부 역량 중에서는 디지털 기술과 디지털 지식 역량 점수가 1점 증가 시, 스캔 시간이 각각 3.73분, 3.98분 감소하였다(p<0.05). 반면, 스캔 오차는 디지털 역량의 영향을 받지 않았다. 결론: 구강스캐너 연구 및 교육 시행 시, 연령과 디지털 역량을 고려해야 할 것이며, 추후 연구에서 치과 영역 맞춤형 디지털 역량 평가 도구 개발을 제안한다.
이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.
본 논문에서는 Reddy와 Gupta가 제안한 1차 및 2차 디지탈 phase-locked loops(DPLL)에 관하여, 잡음이 없는 상태에서 위상 포착 과정을 연구하여 새로운 결과를 얻었다. 먼저 양자화단계 L과 위상 오차 상태수 N이 위상 포착 과정에서 중요한 위치를 차지하는 것을 보였다. 고정된 L단계 양자화 장치에서, N이 증가함에 따라, 포착 시간은 증가하고 동기 구속 범위는 감소하는 반면, 정상 상태에서의 위상 오차편차는 감소한다. L이 증가하는 경우에는, 포착 시간은 감소하고 동기 구속 범위가 증가하며, 또한 정상 상태에서의 위상 오차는 L의 변화에 거의 영향을 받지 않는다. 포착 과정에서 루프 필터가 미치는 영향에 관해서도 연구되었다. 필터의 변수를 크게 할수록 포착 시간을 줄이며, 구속 범위를 증가시킬 수 있다. 그러나 이 경우 정상 상태에서의 위상 오차 편차는 증가된다. 분석 결과들은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 입증했다.
관성항법장치(Inertial Navigation System)는 항법 수행 전 동체 좌표계(body frame)와 항법 좌표계(navigation frame)사이의 좌표 변환 행렬(Direction Cosine Matrix: DCM)을 결정하여 초기자세를 구하는데 이 과정을 정렬(alignment)이라 한다. 정렬을 시작하기 위해서는 INS의 초기 위치 정보가 필요한데 해당 정보가 INS에 미리 입력되어 있지 않거나 당장에 초기위치를 모를 경우 이로 인해 INS에 전원이 인가된 후 정렬에 진입하기까지의 대기시간이 존재한다. 이러한 대기시간을 제거하기 위하여 본 논문에서는 INS 전원 인가 즉시 현재위치와 상이한 가상의 초기위치 값을 장입하여 스트랩다운 INS 정렬을 시작하고 추후에 정확한 위치를 INS에 입력하여 자세오차를 보상하는 정렬 알고리즘을 제시하였다. 항법 좌표계에서의 INS 센서 오차가 시간이 지남에 따라 자세오차에 미치는 영향성을 분석하여 가상의 초기위치 값 입력 시 발생하는 자세오차 만큼을 보상하는 폐루프 정렬 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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