• 제목/요약/키워드: 오차모델

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통계적 모델과 신경회로망 모델의 성능 비교에 관한 연구 (Performance Comparison Between Neural Network Model and Statistical Models)

  • 한승수;김인택
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2401-2403
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    • 2000
  • 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.

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회전자 속도 오차가 고피나스 자속 추정기에 미치는 영향 분석 및 오차 보상 알고리즘 (Analysis of effects of rotor speed error on Gopinath flux observer and error compensation algorithm)

  • 김윤재;남광희
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.41-43
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    • 2014
  • 본 논문은 전류모델과 전압모델의 장점을 취해 자속을 추정하는 고피나스(Gopinath) 모델 자속 추정기에 속도 피드백 오차가 미치는 영향에 대해 분석하였다. 속도 오차는 전류 모델의 위상 지연 및 크기 오차를 발생시키고, 이로 인해 고피나스 모델에 의해 추정 된 회전자 자속의 위상 및 크기에 오차가 발생하였다. 따라서 전류모델에 발생한 위상 지연을 통해 속도 오차를 보상하여 자속 추정 오차를 감소시키는 새로운 알고리즘을 제시하였고, 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다.

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포인트와 라인 세그먼트의 해석적 에러 검증을 위한 확률기반 시뮬레이션 모델에 관한 연구 (A Study on Stochastic Simulation Models to Internally Validate Analytical Error of a Point and a Line Segment)

  • 홍성철;주용진
    • Spatial Information Research
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    • 제21권2호
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    • pp.45-54
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    • 2013
  • 해석적 또는 시뮬레이션 오차 모델은 공간 데이터가 가지는 위치오차의 분포를 설명 하는데 유용하다. 그러나 두 오차 모델은 위치오차를 모델링을 하기위하여 다른 접근 방법을 이용하므로 정의된 조건 내에서 올바른 위치오차를 예측 하는지 확인하는 내적 검증을 필요로 한다. 이에 본 논문은 오차타원과 에러밴드 모델을 이용하여 제시한 포인트와 라인 세그먼트 시뮬레이션 오차 모델을 내부적으로 검증하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션 오차 모델은 분산-공분산 행렬(variance-covariance matrix)의 변수에 의해 규정된 확률분포에 따라 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 위치오차들을 생성한다. 검증절차에서는 시뮬레이션 모델에 의한 위치오차의 집합을 해석적 오차 모델에 의한 이론적 위치오차와 비교하였다. 결과적으로 제안된 시뮬레이션 오차 모델은 정의된 위치오차에 따라 동일한 공간 데이터의 위치적 불확실성을 실현함을 확인할 수 있었다.

해수유동모델 검증을 위한 오차평가방법 비교 연구 (Skill Assessments for Evaluating the Performance of the Hydrodynamic Model)

  • 김태윤;윤한삼
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.107-113
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    • 2011
  • 해수유동모델의 검증 및 평가를 위해 적용되는 또는 적용가능한 10종류의 모델 오차평가방법 - 네가지의 정량적 평가방법(절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 백분율모델오차)과 여섯가지의 정성적 평가방법(상관계수, 신뢰지수, 일치지수, 모델효율성, 비용함수, 잔여량계수) - 을 소개하고, 실제 조위, 유속, 염분관측치와 3차원 곡선형 모델(CH3D)에서 구해진 플로리다 하구에서의 수치해에 이들 모델 오차평가방법들을 적용하였다. 조위 및 유속평가시 절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 상관계수, 일치지수, 모델효율성, 비용함수, 잔여량계수 등이 적합하였다. 그리고 염분평가시 절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 백분율모델오차, 상관계수, 신뢰지수, 비용함수, 잔여량계수 등의 사용이 타당하였다. 정량/정성적 평가방법들이 서로 유사한 평가경향을 보여 줌으로써, 상호간의 신뢰성도 보여 주었다. 다양한 모델 오차평가방법을 통하여 계산된 평가값을 토대로, 본 연구에서는 조위, 유속, 염분이 잘 재현된 해수유동모델의 평가범위를 제시하였다. 조위의 경우 상대적 절대평균 오차는 10%이내, 상관계수는 0.95이상, 일치지수는 0.98이상, 모델효율성은 0.93이상, 비용함수는 0.21이내이며, 유속의 경우 상대적 절대평균오차는 20%이내, 상관계수는 0.7이상, 일치지수는 0.8이상, 모델효율성은 0.5이상, 비용 함수는 0.5이내이며, 염분의 경우 상대적 절대평균오차와 백분율모델오차는 10%이내, 상관계수는 0.9이상, 신뢰지수는 1.15이내, 비용함수는 0.1이내 이다.

다목적 최적화 기법을 이용한 하드디스크 커버 유한요소 모델개선 (HDD Cover FE Model Updating using Multiobjective Optimization)

  • 김경호;박윤식
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2001년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.565-570
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    • 2001
  • 대상 기계구조물의 유한요소 모델로부터 구한 해석결과가 실험결과와 오차를 나타낼 때, 이러한 오차를 줄일 수 있도록 유한요소 모델의 변경이 요구된다. 유한요소 모델개선은 이러한 역문제(Inverse Problem)를 다루는 체계적인 접근법이다. 일반적으로 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 유한요소 모델은 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 변경량에 제한을 주면 일반적으로 초기 유한요소 모델에 비해 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델개선 과정을 통해 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델개선 방법에서는 단 하나의 오차 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화 하는 모델을 구한다. 개선된 모델을 구하기 이전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 오차 평가기준을 소개하고 이를 하드디스크커버 유한요소 모델개선에 응용한다.

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모델 기반 카메라 추적에서 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대한 분석 (Tolerance Analysis of 3-D Object Modeling Errors in Model-Based Camera Tracking)

  • 이은주;서병국;박종일
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.415-416
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    • 2012
  • 모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.

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NC 공작기계의 Rotary Table 오차 측정 및 보상에 관한 연구 (A study on the calibration of rotary table with NC machine)

  • 정세용;서석환;이응석
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.636-642
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    • 1996
  • 본 연구는 4축 또는 5축 NC 공작기계에 사용되는 Rotary Table의 오차를 측정하고 이를 보정하기 위한 연구이다. 먼저 일반적인 Rotary Table에 대한 오차모델이 설정되었으며, Rotary Table에서 존재하는 6가지의 오차를 각각 측정하였다. 측정방법은 3개의 길이오차는 1 개의 정밀볼(Master ball)과 3개의 LVDT, 3개의 각도 오차는 6각 폴리곤과 Autocollimator를 사용하여 측정하였다. 측정된 오차 성분들은 오차모델을 이용하여 보상치를 계산하였으며, 이 값은 추후 원래의 측정오차와 비교하는 방법으로 모델의 정확성을 검증할 것이다. NC 공작기계상에서 Rotary Table의 실제 보상 실험을 위하여 30$^{\circ}$간격으로 정밀한 볼이 장착된 볼-테이블을 설계하였다.

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대화식 다목적 최적화 기법을 이용한 유한요소 모델 개선 (Finite Element Model Updating using Interactive Multiobjective Optimization Technique)

  • 김경호;박윤식
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.660-665
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    • 2002
  • 일반적으로 유한요소 모델로부터 구한 해석결과는 대상 구조물의 모드 실험결과와 오차를 보인다. 이러한 오차로 인해서 유한요소 모델의 효용성에 한계가 발생하게 되면, 모델의 신뢰성을 높일 수 있도록 모델을 보정하는 절차가 필요하다. 유한요소 모델 개선은 이러한 오차를 줄이기 위해서 유한요소 모델을 변경하는 체계적인 접근법이다. 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 훨씬 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 모델의 수는 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 선택과 변경에 제한을 주면 초기 유한요소 모델에 비해서 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델 개선 과정을 통해서 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라서 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델 개선 방법에서는 실험결과와의 오차를 나타내는 단 하나의 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화하는 모델을 구한다. 최적화 결과를 얻기 전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오 방법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다목적 최적화 개념을 이용한 평가기준을 소개하고 특히, 대화식 다목적 최적화 기법을 이용하여 유한요소 모델을 개선한다.

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색의 채널을 보상하는 L1 손실 알고리즘 (Color Channel Compensating L1 Loss Algorithm)

  • 김범식;이성진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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    • pp.25-26
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    • 2020
  • 본 논문에서는 머신러닝을 이용한 이미지 생성을 위한 새로운 오차 함수모델을 제안한다. 제안된 함수모델은 기존 오차함수가 반영하지 못하던 채널 간 오차비율정보를 반영하여 기존 오차함수에 비해 빠른 초기 수렴속도와 더 좋은 FID값을 보인다. 본 논문에서는 하나의 네트워크 모델을 통해 기존의 오차함수모델에 비해서 우수함을 보인다.

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저차원제어기로부터 상태변수를 재구성하는 방법 (Reconstruction of the state variables from the low order controller)

  • 정광영
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.19-25
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    • 1998
  • 발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.

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