본 논문에서는 전차원 관측기를 이용한 유도기의 센서리스 운전에서 제정수 오차가 제어 성능에 미치는 영향을 수식적으로 분석하였다. 주파수 응답 함수를 이용해 실제 자속과 추정 자속의 관계를 운전 속도와 슬립 주파수의 함수로 나타내었다. 적응(adaptive) 법칙을 이용하여 추정 속도를 수식에서 제거하였다. 또한 각오차가 존재하는 상황에서 전류 운전점 변화를 고려하여 슬립 주파수를 토크 지령으로 변환하였다. 결과적으로 모든 운전 속도와 토크 지령에 대해서 임의의 제정수 오차가 시스템의 안정도, 속도 오차 및 토크 오차에 미치는 영향을 계산할 수 있는 수식을 구하였다. 기존의 분석 방법들이 많은 시뮬레이션과 실험을 통해 제정수의 영향을 평가했던 것과 달리, 구해진 수식에 근거하여 계산을 통해 빠르게 주어진 센서리스 운전 방법을 평가할 수 있는 방법을 제공하였다. 제안된 분석 방법은 시뮬레이션과 실험을 통해 검증되었다.
암석의 인장강도 실험법의 하나로써 새롭게 개발된 Hoop Test에 대한 이론적 뒷받침을 하고자 유한요소법을 사용하여 응력분포를 해석하였다. 간단하며 사용하기 편리한 실험장치이지만 시료가공시 생길 수 있는 내부공의 지름에 대한 오차, 재부공벽면과 하중장치외벽과의 마찰 등이 있어 이들로부터 발생할 오차를 평가해 보았다. 또한 시료의 안지름과 바깥지름의 비율이 응력의 크기에 끼치는 영향을 조사하였다. 응력해석결과, 일반적인 시료준바에 필요한 주의만 기울이면 실험치에 별다른 영향을 주지않는 것으로 제안되었고 이는 그동안의 실험결과의 신뢰성을 이론적으로 보충해 주었다.
시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.
항만부진등 해석에 사용되는 유한요소의 적정 크기를 검토하기 위해 완전개방 직사각형 항만에 대해서 다양한 크기의 요소를 사용한 수치실험을 실시하였다. 수치실험 결과, 공진주기와 증폭비의 허용 오차율을 모두 2%로 하는 경우 파장당 9개, 1%로 하는 경우 12개의 요소가 필요한 것으로 나타났다. 또한, 요소 수의 증가에 따라 공진주기의 오차율은 선형적으로, 증폭비의 오차는 진동하면서 감소하였으며, 요소 수를 9개보다 적게 하는 경우 증폭비의 오차가 상대적으로 크게 증가하였다
본 연구는 오이수확기의 매니퓰레이터 개발을 위한 기구학적 분석을 하는 것이다. 매니퓰레이터의 정방향 기구학 및 역방향 기구학 분석을 한 후 실제 장치의 반복오차 측정실험을 통해 이론 값을 검증하였다. 매니퓰레이터는 총 세 개의 링크로서 한 개의 수직링크와 두 개의 호전링크로 구성되어져 있으며, 세 개의 스테핑 모터가 각 관절에 장착되어 링크에 동력을 전달한다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. D-H Parameter를 이용하여 정방향 기구학에 의한 매리퓰레이터의 변환 연산자를 얻었다. 역방향 기구학의 해는 두가지로 나타났으며 삼각함수를 이용하여 해를 구하였다. 매리퓰레이터의 반복오차를 측정한 검증 실험에서는 X, Y, Z축에 대하여 반복 오차가 최대 2.60mm, 2.05mm, 1.55mm로 나타났으며, 정방향 및 역방향 기구학에서 오차의 최대지점 및 최소지점의 실제 좌표는 일치하였다. 반복오차 측정 결과는 매리퓰레이터의 목표지점인 오이의 직경에 비해 비교적 작게 나타났다. 측정오차는 실험중 발생한 실험오차로 판단된다. 매니퓰레이터의 오차를 줄이고 작업능률의 향상을 위해서는 링크의 수를 줄이고 오이의 품종 및 재배환경을 고려하여야 하며, 경량이면서도 견고한 재료를 사용하여 하중을 줄여야 한다.
충격파에 의해 폭말물에 일어나는 화학반응 진행현상을 Forest Fire 모델과 함께 고온 부위에 의한 점화와 표면연소자는 현상학적인 근거위에 개발한 모델 두가지(IAG, Sandia)를 설명하였고 이 위에 고온부위 개념에 물리적인 설명을 부여한 새로운 모델을 소개하였다. 나중 세가지 모 델들을 PBX-9404에 대한 여러 가지 실험결과와 비교하였는 바 화학반응 초기의 압력증가현상은 주로 점화항(고온 부위에 의한)에 기인하는 것으로써 모두 만족할만한 결과를 보여주고 있으며 후기의 현상은 실험치와 약간 달라지는것(크거나 혹은 작거나)이 보인다. 이 오차가 과연 어느 만큼 실험 오차이며, 또 어느만큼이 모델 오차인지에 대하여는 아직 자료의 불충분으로 확정지어 말할 수 없다. 예를 들어 그림 4에서는 실험결과가 이론결과 보다 압력을 더 큰 것으로 나타 내고 있으며 그림 5에서는 그 반대 현상을 보인다 앞으로 이 방면에 더 연구가 진행되어야 하 리라고 고려되며 연후에 이 모델들을 다른 폭발물에 적용시켜 일반화시키는 일이 남아 있다.
본 연구에서는 변류기 비교측정 시스템과 정밀저항을 이용 하여 변류기의 오차에 연관되는 인자를 측정함으로써 피측정 변류기의 절대 평가를 하고 그 결과를 이용하여 표준 변류기를 평가 하였다. 한편 기존에 60 Hz 에 적용하였던 실험을 이번 실험에서는 60 Hz 뿐만 아니라 50 Hz 까지 확장하여 실험 하였다. 이 기술의 타당성을 검증하기 위해 실험에 사용된 동일한 변류기에 대한 해외 국가 표준기관의 비오차 및 위상오차와 비교 하였고 그 차이값이 확장 불확도 내에서 일치 함을 확인 하였다.
좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.
고성능 탑재체들과 자세제어 센서들 간의 정밀정렬은 인공위성의 정확한 자세지향 및 높은 지향 안정성을 위해 필수적이다. 위성 개발사들은 조립 및 시험기간 동안 위성 정렬을 위해 데오드라이트 측정 시스템을 주로 사용한다. 데오드라이트 측정 시 시선 방향 오차, 수평축의 오차, 수직방향 인덱스 오차 그리고 수직축 오차로 인해 측정오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차들 뿐 아니라 다수의 데오드라이트를 사용한 측정 시 발생할 수 있는 오차들을 정렬큐브 측정실험을 통해 분석하였다. 정렬큐브 측정실험을 기반으로 정렬측정 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이 제안되었고, 측정 결과 위성의 설계 요구조건도 만족시킬 수 있었다.
본 연구에서는 고주파가열법, 단위용적질량법, 정전용량법 및 마이크로파법의 4가지의 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 시험방법의 신뢰성을 검토하기 위해 배합요인, 혼화재 치환율 및 골재의 물리적 특성 변화에 따른 다양한 콘크리트를 대상으로 단위수량 실험을 실시하고 시험방법별 단위수량 추정값의 오차를 분석하였다. 단위수량의 시험방법과 무관하게 추정오차는 5 % 이하의 수준을 나타냈으며, 모르타르를 이용하는 시험의 경우 상대적으로 추정값의 오차가 크게 나타났다. 다양한 배합의 콘크리트에 대한 단위수량 실험결과를 토대로 각 실험방법별 추정오차를 모집단으로 하는 확률밀도함수를 분석한 결과 모르타르 시료를 이용하는 단위수량 실험방법은 추정오차 ± 15 kg/m3 내 97 %, 콘크리트 시료를 이용하는 단위수량 실험방법은 추정오차 ± 10 kg/m3 내 97 % 이상의 신뢰성을 나타냈다. 향후 실제현장에서 다양한 생산변수를 고려하여 단위수량 실험방법의 신뢰성을 추가적으로 검증할 수 있는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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