공작기계의 오차는 크게 기하하적 오차, 열변형 오차 및 가공오차로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 2차원 가공에서, 각 오차의 원인이 전체 오차에 미치는 영향과 각 오차의 상대적 크기를 정량적으로 분석하였다. 오차의 상대적 크기는 열변형 오차와 가공오차가 상대적으로 기하학적 오차에 비해 크게 나타났으며, 이는 가공 정밀도에 직접적으로 관계된다고 판단되었다. 세 가지 오차를 제거하기 위해 측정된 오차 프로파일을 이용하여 오차의 보정가능성을 검토하였다. 그 결과 각각의 오차요인에 대하여 약 50%의 시스템 오차를 보정할 수 있었으며, 특히, 열변형 오차와 가공오차의 경우 큰 폭으로 오차를 보정할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 가공에 관한 기본적인 데이터 베이스를 구축할 수 있으며, 이를 통해 사용자 관점에서 가공오차에 대한 보정이 가능할 것으로 기대된다.
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.
본 연구는 영상 처리를 이용하여 채소의 모종 시기를 자동으로 파악할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 것이다 즉 작물의 높이, 장변 및 단변을 영상처리를 이용해 자동으로 측정하고자 하는 시스템을 개발하고자 한 것이다. 각 작물 당 20개씩의 실험체를 두어반복 측정한 결과, 들깨의 경우 높이는 평균 오차 5.0mm로 평균 실측 길이 대비 1.7% 오차율, 장변은 평균 오차 4.7mm, 오차율 3.9%, 단변은 평균 오차 5.5 mm, 오차율 6.9%로 나타났다. 도라지의 경우 높이는 평균 오차 2.4 mm, 오차율 8.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 4.0 mm, 오차율 10.4%로 나타났다. 상추의 높이는 평균 오차 4.0 mm, 오차율 9.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 3.6mm, 오차율 9.4%로 나타났다. 따라서 현장 환경에 맞게 좀 더 개선된다면 사람의 시각을 이용한 작물의 생장상태 판별보다 더 정확하다고 판단된다.
본 논문은 미분오차 척도를 이용하여 메쉬를 간략화 하는 새로울 알고리즘을 제안한다. 많은 간략화 알고리즘은 거리 오차 척도를 이용하였으나, 거리 오차 척도는 높은 곡률을 갖는 동시에 작은 거리오차를 갖는 지역에 대해서는 메쉬 간략화를 위한 정확한 기하학적 오차 측정이 어렵다. 본 논문은 간략화를 위해 새로운 오차 척도인 미분 오차 척도를 제안한다. 미분 오차 척도란 거리 오차 척도와 거리 오차의 1차 미분인 탄젠트 오차 척도, 그리고 거리 오차의 2차 미분인 곡률 오차 척도를 합하여 정의된 오차척도로서, 모델의 특징 부분의 형상을 최대한으로 보존 가능하다. 메쉬는 이산 표면이지만 알지 못하는 부드러운 표면의 불연속선형 근사로 표현될 수 있고, 이산 표면은 미분이 추정 가능하므로 미분 오차 척도라는 새로운 개념을 도입할 수 있다. 본 간략화 알고리즘은 반복적인 모서리 축약(Edge Collapse)에 바탕을 두고 있고, 미분 오차 척도를 이용하여 기하학적으로 원래의 형상이 잘 유지되는 새로운 점의 위치를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법보다 더 작은 기하학적인 오차와 높은 품질의 간략화 된 모델의 예를 보여준다.
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.
두 개의 회전하는 사분파장판을 가진 타원편광분석기에서 광학계가 오차를 포함하지 않는 경우와 5가지의 체계적 오차(두 개의 사분파장판의 정렬오차와 지연오차, 검광판의 정렬오차)를 포함하는 경우에 측정신호를 핏팅하여 구한 퓨리어 계수와 뮬러매트릭스와의 관계를 분석하였다. 5가지 체계적 오차를 포함하는 경우 전산모사를 이용해 비교 분석한 결과 사분파장판의 지연 오차가 정렬오차보다 뮬러매트릭스 대각선 요소에 야기하는 오차가 더 크다는 것을 찾아내었다. 각속도의 회전비를 1:5로 선택시 첫 번째 사분파장판의 초기 정렬오차와 두 번째 사분 파장판의 초기 정렬오차가 뮬러 매트릭스에 야기하는 오차가 같다는 것을 전모사를 통해 찾아 내었다. 5가지 체계적인 오차를 전산모사를 통해 분석한 결과 검광판의 정렬오차(${\epsilon}_5$)가 야기하는 뮬러 매트릭스 오차와 사분파장판의 정렬오차(${\epsilon}_3$, ${\epsilon}_4$)가 야기하는 뮬러 매트릭스 오차를 비교하면 대각선 요소($m_{22}$와 $m_{33}$)의 상대 오차는 0.18%이며 비 대각선요소($m_{23}$와 $m_{32}$)는 2배 차이가 남을 찾아내었다. 이 결과들을 활용하여 측정대상 물질의 보다 정확한 뮬러매트릭스를 얻을 수 있다.
지적측량의 경우 수치측량을 실시하는 지역에서는 사실상 면적오차를 허용하고 있지 않으며, 도해측량을 실시하는 지역에서는 필지 형상과 무관하게 면적오차를 규정하고 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 두 가지 문제점의 파악에 필요한 면적오차의 일반식을 도출하였다. 이 수식을 이용한 계산에 의하면, 현실적으로 지적재조사 사업의 필지경계점의 좌표오차를 5cm+10ppm으로 둘 경우, $100 m^2$ 필지라 해도 면적오차가 $0.71m^2$ 로서 무시할 수 없는 것으로 나타났다. 또, 지적법시행령에서 규정한 면적오차는 경계점 오차를 ${\sigma}_o=0.3mm{\times}$ 도면축척으로 둘 경우 변장 비율이 1:5인 직사각형의 면적오차와 일치하였다. 이러한 결과는, 다각형 필지의 면적오차는 경계점 좌표의 오차 크기를 지정함으로써 측량 방법을 구분하지 않고 하나의 수식에 의해 면적오차의 허용범위를 정할 수 있다는 것으로, 지적측량의 면적오차를 규정하는 현행 규정을 합리적으로 개정하는 데에 활용될 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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