호는 패턴인식에 있어서 매우 중요한 특징으로 간주된다. 이 논문에서는 기하학적 분석을 이용하여 2차원 곡선으로부터 호를 추출하고 그 호의 중심과 반지름을 계산하는 방법을 제시한다. 제안된 방법에 의해 추출된 호는 원래의 곡선으로부터 거리오차가 항상 허용치 이내의 값을 만족한다. 제안된 방법이 부드럽게 연결된 2차원 곡선이나 잡음이 심한 2차원 곡선 내에 있는 호의 추출에도 유용함을 실험으로 확인하였다.
본 논문에서는 무작위 공간 채움 곡선을 스캐닝 경로로 사용하는 디지털 하프토닝 방법에 대한 문제점과 개선 방안에 관해 제시한다. 무작위 공간 채움 곡선은 공간 채움 곡선의 자기 유사성으로 인한 단점을 해소하기 위한 방법으로 제안되었다. 스캐닝 경로에 무작위성을 도입하여 일정한 밝기를 가진 영역에서 발생할 수 있는 규칙적인 패턴을 줄이기 위해 사용되었다. 그러나 무작위 공간 채움 곡선을 사용한 하프토닝에도 일부 영역에서 경로를 따라 밝기가 지나치게 밝아지는 결과를 보일 수 있는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 원인을 제시하고 이를 해결할 수 있는 방법으로써 단일 화소로 제한된 확산 방식을 제시한다. 이러한 방식은 효과적으로 오차의 과다 누적을 막아주며 하프토닝에도 개선된 결과를 보여준다.
위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.
잡음제거에 많이 사용되는 평균 스무딩 방법은 곡률이 큰 코너와 잡음을 구분하지 못하므로 코너와 같은 특징점이 이동하거나 없어질 수 있고, 또한 곡선의 수축(shrinking)으로 곡선 내의 면적 오차가 커지는 문제점들이 있다. 이 논문에서는 입력곡선을 다각형 근사화하고 근사화된 다각형의 정보를 스무딩에 이용하여 이 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 근사화된 다각형과 입력곡선간의 오차와 다각형의 꼭짓점 각도를 이용하여 입력곡선의 각 점마다 개별적으로 스무딩 가중치를 정한다. 이 때 각 점의 가중치는 스무딩 후 점의 이동거리가 그 지역의 잡음크기의 평균에 가까워지도록 정해진다. 제안된 방법으로 잡음이 추가된 곡선을 스무딩하면 스무딩된 곡선이 잡음이 없는 원래곡선에 근접함을 실험으로 확인할 수 있다. 또한 크기가 작은 폐곡선들에 대해 스무딩의 정도를 늘여도 제안된 방법은 기존의 평균 스무딩 방법에 비해 곡선의 면적 축소가 많지 않다.
산화환원 전위차 적정에 있어, 수치미분법으로 얻은 적정곡선의 2차 미분이 0이 되는 점을 얻어 종말점으로 삼을 때, 그 오차의 성격을 전자계산기를 사용하여 계산하였다. 그 결과로부커 당량점이 포함되는 시약첨가량의 어느 부분에 당량점이 존재하는 가에 따라 종말점의 오차가 변화함을 알 수 있다. 오차는 그 중심점에서 당량점이 벗어남에 따라 증가하여 최대 오차는 첨가량의 약 1/2이다. 따라서 수치미분법으로 영 2차미분점을 얻는 경우에는 적정곡선의 최대 기울기의 점을 얻어 두 값을 비교해 보는 것이 바람직스럽다. 또 종말점 부근에서는 묽은 시약을 사용하여 적정하는 방법으로 오차를 작게 할 수 있다.
본 연구는 감조하천에서 조위의 영향을 크게 받는 저 평수위의 수위-유량관계곡선식 개발의 한계를 극복하기 위해 조위의 영향을 고려한 다변수 복합 수위-유량관계곡선식을 개발하였다. 곡선식 개발은 수위-수면차-수위차-유량의 관계를 통해 지수형 곡선식을 개발하였다. 여기서 수면차는 조위와 수위와의 차이며, 이때 조석파의 전파시간에 대한 지체시간을 고려하였다. 수위차는 대상 수위관측소의 전 시간과의 수위차이다. 또한 조위에 의해 발생되는 역유량 자료를 이용한 지수형 곡선식을 개발하고자 유량 조정변수를 추가하였다. 개발된 수위-유량관계곡선식을 한강대교에 적용하여 자동유량측정시설에서 측정된 유량자료와 비교 검토한 결과 경향성에서 일치하였으며, (-)유량의 산정도 가능하였다. 분석기간내의 총 유출량 검토 결과 8.3%의 오차를 보여 본 과업에서 제시된 복합 수위-유량관계곡선식의 적정성을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 댐 하류지역의 물관리를 위한 기초자료를 제공하기 위해 금강수계의 댐 하류지역인 논산지점을 대상으로 기 개발된 수위-유량 곡선식에 의해 추정된 유출량과 RRFS에 의해 추정된 유출량을 실제 분석하고자하는 시점에서 도보측정에 의해 측정된 유출량과 비교하였다. 이러한 유출분석을 위해 유출분석의 기초자료인 논산유역의 면적강우량을 산정하고자 8개의 강우관측지점을 선정하고 티센계수를 구하였다. 각 방법별 유출량의 비교를 위해 도보측정에 의한 유출량은 2005년부터 2006년까지 각각 39회와 40회에 걸쳐 추정되었고 기 개발된 수위-유량곡선식에 의한 유출량은 국가수자원관리 종합시스템에서 제공하는 수위-유량곡선식을 사용하여 추정되었으며 RRFS에 의한 유출량은 매개변수의 민감도분석과 보정에 의해 추정되었다. 이들 방법에 의한 유출량 중에서 도보측정에 의한 유출량을 참값으로 가정하고 수위-유량곡선식에 의한 유출량과 RRFS에 의한 유출량, 각각에 대한 상대평균제곱근오차와 상대절대오차를 구하였다. 이러한 오차분석 결과에서 2005년과 2006년 모두 RRFS에 의한 유출량이 기 개발된 수위-유량 곡선식에 의한 유출량보다 도보 측정에 의한 유출량에 더 근접하는 좋은 결과를 나타내었다. 따라서 향후 댐 하류 주요지점을 대상으로 유출분석을 실시할 경우 본 연구와 같은 분석 절차를 거쳐야 할 것이다.
NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.
CNC공작기계의 두 서보축을 대상으로 가공 정밀도를 향상시키기 위한 신경망 윤과제어 알고리즘을 제안한다. 이 연구에서는 두 축 상호간에 미치는 영향을 신경망의 학습 능력을 이용하여 보상하고자 한다. 윤곽제어를 위해서는 매 샘플링 주기마다 윤곽오차를 계산하여하나, 윤곽오차는 직선경로를 이동하는 경우 쉽게 계산가능하나 원호, 인볼루트곡선등 비선형 경로를 가공하는 경우에는 정확하게 계산하기 힘들다. 먼저 이 논문에서는 임의의 비선형 곡선경로에 대하여도 윤곽오차를 정확히 구해낼 수 있는 새로운 윤곽오차 모델링 방법을 제안다. 또한 이러한 윤곽오차에 대한 항을 포함하는 성능지수를 정의하고, 신경망 윤곽제어를 위한 온라인 학습법칙을 유도한다. 이러한 신경망윤곽제어기의 사용으로 시스템이 비선형 특성을 가지거나 외부 환경이 변화하는 경우에도 좋은 윤곽제어 성능을 유지할 수 있다.
The higher precision in manufacturing field is demanded, the more accurate servo controller is needed. To achieve the high precision, Koren proposed the cross-coupled control (CCC) method. The objective of the CCC is reducing the contour error rather than decreasing the individual axial error. The performance of CCC depends on the contour error model. In this paper we propose a new contour error model which utilizes contour error vector based on parametric curve interpolator. The experimental results show that the new CCC is more accurate than the variable-gain CCC during free-form curve motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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