Machine tool errors can be divided into geometric error, thermal deformation error, and machining error. In this study, the influence of each error on the total error and the relative size of each error are quantitatively analyzed in 2D machining. The thermal deformation error and the machining error caused a relatively large error compared to the geometric error, which is directly related to the machining accuracy. In order to eliminate the error factors, the possibility of error compensation was examined by analyzing the measured error profile shape. As a result, about 40 ~ 50% error compensation was achieved for each error factor. Through this study, it is possible to construct a basic data base on machining, and it is expected that it will be able to compensate the machining error from the viewpoint of users.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.468-468
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2012
레이더 강우를 적극적으로 활용하기 위해서는 레이더 강우에 포함된 각 오차들에 대한 특성을 파악하고 정량화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 레이더 반사도의 오차구조를 파악하고 그러한 오차구조를 갖는 반사도로부터 표출한 CAPPI의 거리오차를 보정하였다. 이러한 거리오차 파악을 위해서는 참 값으로 가정할 수 있는 기준 반사도가 필요하며 본 연구에서는 VPR 모형으로부터 기준 반사도인 지상 반사도를 추정하였다. 그 결과 일정한 VPR 모형을 적용하게 되면 거리와 상관없이 오차는 일정하고 오직 고도에 의해서만 영향을 받는다. 그러나 일정 고도에서의 반사도 표출 방법인 CAPPI는 지구곡률효과로 인해 실제로 거리가 멀어 질수록 관측 고도가 높아진다. 이에 따라서 오차는 거리가 멀어질수록 커지게 된다. 이는 실제 호우사상에 적용한 결과에서도 유사하게 나타났다. 강릉 기상 레이더의 경우 1.5km CAPPI는 약 100km까지 1.5km 고도를 유지하다 그 이상부터 고도가 점점 높아진다. CAPPI의 오차를 거리에 따라 분포시킨 결과에서도 100km까지는 어느 정도 일정한 오차를 보이다 그 이상부터 오차가 점점 증가하는 것으로 나타났다. CAPPI의 오차를 2차원 평면으로 나타낸 결과에서도 호우가 전반적으로 퍼져있는 시점부터 원거리에서 큰 오차를 보이고 있다. 이는 오차의 평균에서 더욱 명확히 나타났다. 이와 같이 CAPPI는 원거리 자료에서 오차가 크게 나타나고 있다. 이에 CAPPI에 포함된 거리오차를 VPR 모형을 이용하여 보정하였다. 그 결과 원거리에서의 오차가 감소하였음을 확인하였다.
This study carried out to develope the vision system which automatically finds out a optimum transferring period of plants (Perilla, Platycodon grandifloums and Lactuca sativa) by using image process-ing. This system mearsured a height, long diameter and short diameter of the three plants with 20 replications. Following results were obtained on each plant. Compared with real data to be measured by hand with the vernier calipers, height, long diameter and short diameter of Perilla showed 0.5 mm average error rate with 1.7%, 4.7 mm average error rate with 3.9% and 5.5 mm average error rate with 6.9% respectively. Those of Platycodon grandifloums showed 2.4 mm with 8.1%, 3.4 mm with 7.2% and 4.0 mm with 10.4% respectively. Those of Lactuca sativa showed 4.0 mm with 9.1 %,3.4 mm with 7.2% and 3.6 mm with 9.4% respectively. The system could be used to transfer accurately the plant seedling, if the system were improved enough to reduce error rate for the optimum transferring period of a plant in the greenhouse.
This paper proposes a new mesh simplification algorithm using differential error metric. Many simplification algorithms make use of a distance error metric, but it is hard to measure an accurate geometric error for the high-curvature region even though it has a small distance error measured in distance error metric. This paper proposes a new differential error metric that results in unifying a distance metric and its first and second order differentials, which become tangent vector and curvature metric. Since discrete surfaces may be considered as piecewise linear approximation of unknown smooth surfaces, theses differentials can be estimated and we can construct new concept of differential error metric for discrete surfaces with them. For our simplification algorithm based on iterative edge collapses, this differential error metric can assign the new vertex position maintaining the geometry of an original appearance. In this paper, we clearly show that our simplified results have better quality and smaller geometry error than others.
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.
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.
본 논문에서는 전류센서 스케일 오차 발생 시 오차 보정 방식에 대해 제시한다. 전류센서 스케일 오차는 회전자 기준 동기 좌표계에서 맥동하는 전류 및 직류 전류 오차를 야기하며, 이로 인해 전류 제어 성능 및 전동기 제어 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 전류 제어기 출력에서 나타나는 직류 전압 오차를 수식적으로 분석하고 이를 통해 스케일 계수를 추정하여 스케일 오차로 발생하는 2고조파 전류 및 직류 전류 오차를 보상하는 방식에 대해 제시한다.
Using an ellipsometer with dual rotating quarter-wave plates, we have analyzed the relationship between Fourier coefficients and Mueller matrices in the cases of an error-free optical system and of five systematic errors (alignment errors and retardation errors in the quarter-wave plates, and alignment error in the analyzer). In the case with five systematic errors, simulation results show that retardation errors cause more error in the diagonal elements of the Mueller matrix than do alignment errors. We have found that errors in the Mueller matrix caused by initial misalignment of the dual quarter-wave plates were the same. We have chosen the rotation rates of two quarter-wave plates such that the rotational frequencies ${\omega}_1$ and ${\omega}_2$ differ by a factor of 5, i.e. ${\omega}_2=5{\omega}_1$. The simulation results show 0.18% relative error in the diagonal elements ($m_{22}$ and $m_{33}$) and 200% relative error in the off-diagonal elements ($m_{23}$ and $m_{32}$), when we compare errors caused by misalignment of the analyzer to those caused by initial misalignment of the quarter-wave plates. We can use these results in measuring accurate Mueller matrices of optical materials.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.6
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pp.509-516
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2017
In cadastral surveying, there are problems that no area error is allowed where numerical surveying is carried out, and allowable area error is specified irrespective of parcel shape where graphic surveying is carried out. In this research, we derived a general formula of parcel area error necessary for grasping these two problems. The calculations using the derived formula showed that where the coordinate error of the boundary point is set to 5cm+10ppm practically, then even a small parcel of $100 m^2$ includes non-negligible area error of $0.71m^2$. And, it is found that the area error specified by the current egulation is based on a rectangular parcel of 1:5 aspect ratio. These results show that the area error of polygon parcel can be determined by a single formula by specifying the coordinate error of the boundary points, and can be used to revise the current regulations that can be applied uniformly regardless of surveying methods.
Analytical and simulation error models have the ability to describe (or realize) error-corrupted versions of spatial data. But the different approaches for modeling positional errors require an internal validation that ascertains whether the analytical and simulation error models predict correct positional errors in a defined set of conditions. This paper presents stochastic simulation models of a point and a line segm ent to be validated w ith analytical error models, which are an error ellipse and an error band model, respectively. The simulation error models populate positional errors by the Monte Carlo simulation, according to an assumed error distribution prescribed by given parameters of a variance-covariance matrix. In the validation process, a set of positional errors by the simulation models is compared to a theoretical description by the analytical error models. Results show that the proposed simulation models realize positional uncertainties of the same spatial data according to a defined level of positional quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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