본 연구에서는 공용 중인 현수교에서 측량된 데이터를 이용하여 현수교의 형상오차 원인을 추정하는 방법을 제시하였다. 주케이블의 여러 점에서 측량된 데이터와 설계시의 형상과의 차이를 형상오차로 정의하고, 현수교의 형상오차 원인으로 보강형 자중의 변동과 지반의 크리프로 인한 앵커리지 기초의 변형으로 가정하였다. 보강형 자중의 변동 및 앵커리지 기초의 변형에 대한 현수교 구조계의 영향행렬을 이용하여 주케이블의 형상오차를 유발한 자중의 변동량 및 기초의 변형량을 추정하였다. 공용 중인 광안대교를 대상으로 본 기법의 타당성을 검토한 후 실제 측량 데이터를 이용하여 동 교량의 형상오차 원인 분석에 적용하였다.
본 논문에서는 GPS 높이측량의 정확도 제고 측면에서 대류권오차 보정방법이 기선해석을 통한 타원체고 추정 정확도와 정밀도에 미치는 영향을 실험적 방법에 의해 연구하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 88점을 이용해 기선장과 표고차에 따라 247개 기선을 구성하고, GNSS 통합 데이터센터로부터 7일 분량의 관측 데이터를 취득한 후 2가지 기선해석 소프트웨어에 의해 Hopfield, 수정 Hopfield 그리고 Saastamoinen와 같은 경험식과 이중차분 및 정밀절대측위 대류권 오차 추정기법을 적용해 총 8,645개 실험기선을 처리하였다. 산정한 각 관측점 타원체고의 정확도와 정밀도를 오차 보정기법 따라 계산하고 기선장과 표고차와 같은 기선 구성 조건에 대해 분석하였다. 이를 통해 대류권오차 보정방식의 특징을 정확도와 정밀도 측면에서 고찰하고 GPS 높이측량의 기선해석에서 기선장과 표고차에 대해 적합한 대류권오차 모형화 기법선정을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
표적위치 추정은 정찰용 무인기의 주요 기능 중 한가지로, 다양한 용도로 활용되고 있으나 랜덤 측정 오차로 인하여 잡음이 심한 표적위치가 추정되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 무인기 위치 및 자세와 광학장비 시선벡터에 대하여 칼만필터를 이용하여 최적의 상태를 추정한 후 이를 이용하여 표적위치를 계산함으로써 표적위치 오차를 감소시키는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 역전파학습에 의한 신경망기법을 사용하여 구조물의 미지계수를 추정하는 기법을 연구하였다. 대형구조물의 경우 계측 또는 추정하여야 하는 자유도의 수가 많으므로 인하여 구조계수를 추정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 부구조추정법과 부행렬계수를 사용하여 추정하고자 하는 미지계수의 수를 효율적으로 줄일 수 있도록 하였다. 구조물의 고유주파수 및 모드형상 등의 모드계수를 신경망의 입력자료로 사용하였으며, 추정하고자 하는 부재의 부행렬계수를 신경방의 출력자료로 사용하였다. 입력자료로 사용되는 모드계수에 포함되어 있는 계측오차 및 신호처리오차의 영향을 줄이기 위하여, 신경망의 학습과정에서 노이즈를 첨가하는 기법을 사용하였다. 일반적인 형태의 자켓구조물을 대상으로 수치해석을 수행함으로써 제안기법의 대형구조계에 대한 적용성을 검증하였다.
전류 적산법(Coulomb counting, ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State-of-Charge) 추정 방법은 상용화된 IC를 사용할 수 있기에 구현이 간단하고 SOC 정의를 통해 배터리 사용 가능한 시간을 쉽게 예측할 수도 있다. 하지만 초기 SOC 오류와 누적되는 전류 정보의 오차로 인해 추정이 실패하는 단점이 존재하기 때문에 이를 해결해주는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 회로에 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 접목하여 전류 적산법을 이용하였을 때 나타날 수 있는 오차 누적을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.
영구자석 동기전동기(PMSM)의 효율적인 구동을 위해 전동기의 제정수를 실시간으로 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 대부분의 전동기 제정수 추정 기법은 전동기의 교차 결합 현상(Cross coupling effect)을 고려하지 않은 전동기 모델을 이용한다. 본 논문에서는 영구자석 동기전동기에서 기존의 제정수 추정 기법을 적용할 경우 교차 결합 현상에 의해 발생하는 제정수의 추정 오차를 수학적으로 분석하고 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Linacre(1968), Herljand(1956), 중산 등(1983), Chang(1970), Doorenbos et at.(1977)등이 보고한 5개의 순폭사량추정 모델로 추정한 순폭사량과 실측한 순폭사량을 비교하여 이들 모델에 대한 우리나라에서의 적용성을 검토하였으며, 또한 일사량, 기온, 증기압을 매개변수로하는 순폭사량 추정모델을 작성하여 추정정도를 검증하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 상기의 5개 모델의 parameter값을 그대로 이용하여 추정한 순폭사량은 평균편차로 0.86~1.64MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 8.75~16.64%의 큰 추정오차를 나타내었다 2. 실측 순폭사량과 기상요소들을 이용하여 이들 모델의 계수를 재추정하여, 계수추정에 이용하지 않은 독립자료를 이용하여 검증한 결과 평균편차로 0.74~0.88MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 7.99~9.52%의 오차를 나타내었다. 3, 일사량(Rs), 알베도($\alpha$), 기온( $T_{k}$), 증기압( $e_{a}$ )를 매개변수로 하는 다음과 같은 순폭사량 추정모델을 작성하였다. Rn=(1- $\alpha$) Rs- $\sigma$$T_{k}$$^{4}$ (0.0103 Exp (0 .0731 Rs) -0.0475 (equation omitted) +0 .2478) ($R^2$=0.997, n=63) 4. 이 모델을 독립자료를 이용하여 검증한 결과 이 모델은 평균편차로 0.4988MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 5.38%의 오차를 나타내어, 상기의 기존모델중 가장 추정정도가 높았던 중산 등(1983)의 평균편차 0.7425 MJ/$m^2$/day, 상대평균편차 8.01%보다 추정오차가 적었다.적었다.
본 논문에서는 전체 송신 안테나 중 일부 안테나만을 활성화하여 신호 송신에 사용하는 일반화 공간변조(Generalized Spatial Modulation) 시스템을 위한 최대우도 수신기를 제안한다. 제안 수신기는 신호 검출시 채널 정보 오차의 효과를 완화시키기 위하여 채널 정보 오차로 인해 생성되는 실질 잡음 신호의 순시 공분산 행렬을 추정한다. 추정된 공분산 행렬은 검출 정확도를 높이기 위해 반복수행을 통해 갱신되며, 추정 결과는 최대 우도 검출에 사용된다. 모의 실험 결과에서 기존의 채널 정보 오차를 고려하지 않는 수신기와 비교하여 높은 성능을 얻음을 확인할 수 있다.
본 논문 연구에서는 고해상도 레이더 탐색기에 쓰이는 FMICW(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave) 또는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 시스템의 비선형 특성에 의해서 발생되는 거리 해상도(range resolution) 성능 저하 현상을 보상하기 위하여, 하드웨어의 비선형 위상 오차 성분을 다양한 진폭, 위상을 가지는 사인함수와 랜덤 성분으로 모델링하고, 이를 추정할 수 있는 신호 처리 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 이 방법은 알고 있는 거리에 위치한 두 개의 기준점 목표물(point target)로부터 각각 측정된 두 개의 IF 신호를 연립방정식화하여 희소 선형식(sparse linear equation)을 세우고, 최소 자승법(least squares) 관점에서 최적 해로서의 비선형 오차 성분을 추정하는 방법으로써 추정된 비선형 오차 성분은 비선형 오차 특성 보상을 위한 사전 왜곡(predistortion) 기법을 위해 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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