저급 관성센서로 구성된 중첩 IMU의 오차 보정 기법을 제안한다. 고장 검출 및 분리 기능을 갖는 중첩 IMU의 오차 보상을 위하여 먼저 IMU 내부의 기본 좌표계를 정의하고 그 좌표계상에서 오차 모델을 유도한다. 오차 계수를 추정하기 위한 수식을 정립하고 원추 배치를 갖는 중첩 IMU의 오차 보상을 위해 2축 레이트 테이블의 시험 순시를 제시한다. 그리고 제안된 오차 보상 기법의 성능을 검증하기 위하여 저급 관성센서를 사용하여 원추 배치 중첩 IMU를 구현하고 오차 계수를 추정, 보상한다.
본 논문에서는 극성 결정 반송파 복원 알고리즘을 이용하여 고차 QAM에서 효율적으로 위상 및 주파수 오차를 보정하는 회로를 제안하였다. 제안된 회로는 전체적으로 디지털 동작을 하며 위상오차와 주파수 오차를 동시에 보정한다. 제안된 방법은 성상도상에서 회전하는 심볼의 각 속도에서 주파수 오차를 찾아내 역회전 시킨다. 제안된 회로는 입력된 신호의 구간평균을 취하여 가산성 백색 잡음 채널 환경 하에 효율적으로 대처하는 구조를 가지며 I와 Q축 하나의 정보만으로 위상 정보를 추정하여 하드웨어를 간소화 하였다. 회로설계 검증결과 ±35도의 위상오차와 0.25의 일반화된 주파수오차에서 보정을 하는 성능을 보였으며 15dB의 AWGN 환경 하에서도 높은 수렴 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 빔 패턴 오차의 허용범위를 만족하는 개별소자의 허용오차를 분석하였다. 기존의 수치적 통계방법은 배열소자의 개수증가에 따라 계산량이 증가하는 문제점이 있고 이를 보완하기 위해 제안된 Monte-Carlo 방법은 낮은 정밀도와 빔 패턴 합성으로의 확장이 어렵다는 한계점을 가지고 있어 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 소나 배열 소자의 허용오차 분석법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 1차원과 2차원 배열에서 주어진 빔 패턴 오차 허용범위를 만족하는 각 소자별 허용오차 범위를 분석하였고 모의실험을 통하여 소나 배열 소자의 허용오차 범위가 타당함을 검증하였다.
본 연구에서는 사진측량에서의 관측값을 대상으로 과대오차 검출을 용이하게 할 수 있도록 잔차들의 상관관계를 고려하고 최신 분산값(updated reference variance)을 채택하여 기각역을 설정함으로써 여러개의 과대오차를 검출할 수 있고 이들 과대오차를 소거한 후 자체검정 번들 조정법에 정오차 보정을 위한 부가매개변수를 도입하여 3차원 위치결정 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 연구에서는 근거리 사진측량의 3차원 위치결정에 있어서 관측값에 대해 순차적 data-snooping 법을 적용하여 과대오차를 제거하고 종래의 번들조정법들과 정확도를 비교 분석한 결과, 과대오차를 제거한 이후에 정오차를 보정하는 것이 바람직함을 알 수 있었으며, 관측값에 두개 이상의 과대오차가 포함되면 최소제곱법의 masking효과에 의해 과대오차가 잔차의 상관성이 가장 큰 점의 검정통계량에 영향을 주기 때문에 상관성이 가장 큰 점을 먼저 탐색하고, 제거한 후 실제 과대오차를 제거하여야 함을 알 수 있었다.
본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.
이 논문에서는 신호점 매칭 오차(constellation-matched error: CME)와 비 신호점 매칭 오차(non-constellation-matched error: non-CME)를 선형 결합한 오차 신호 기반의 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 새로운 오차 신호는 초기 수렴을 달성하기 위한 non-CME 항과 출력 신호의 심볼간 간섭(intersymbol interference: ISI) 성능을 개선하기 위한 CME 항을 포함하도록 설계되었고, 결합 인자를 통해 두 오차 항을 제어한다. 오차 항을 제어하여 등화 단계에 적합한 오차 신호를 발생함으로써 기존 알고리즘에 비해 수렴 속도와 심볼간 간섭 제거 성능을 개선하였다. 다중경로 채널에 잡음을 부가한 조건하에서 이루어진 64-QAM과 256-QAM 신호에 대한 모의실험에서 제안 방법이 CMA와 CMA+DD 동시 등화에 비해 우수한 것으로 나타났다.
두 개의 회전하는 사분파장판으로 구성된 타원편광분석기의 체계적인 오차를 보정하는 방법을 연구하고 이를 실증하였다. 두개의 사분파장판으로 구성된 타원편광분석기의 5가지 오차(두 개의 회전 사분파장판들의 회전 시작 각도 오차 및 상 지연 값의 오차, 그리고 편광 분석기의 정렬 각도 오차)를 근사 과정 없이 계산하기 위하여 시료가 없이 타원편광신호를 얻고 이로부터 25개의 퓨리에 성분을 추출하였다. 25개의 퓨리에 계수에서 관련된 11개의 성분만 이용하여 상호 비선형적으로 얽혀 있는 5개의 값을 비선형 최적화 방법으로 구할 수 있었다. 오차 보정 결과 회전광소자들의 정렬 각도 오차(${\epsilon}_3$, ${\epsilon}_4$, ${\epsilon}_5$)가 위상지연 오차(${\epsilon}_1$, ${\epsilon}_2$)보다 더 중요하며, 모든 오차에서 0.05 rad 이하의 정밀도를 지니면 충분히 그 오차를 보정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 최종적으로는 이렇게 구한 광학계의 초기 정렬 오차 값을 미지의 광학 부품에 적용하여 미지의 광학부품의 위상 지연의 양과 빠른 축을 알 수 있었다. 오차 보정 검증을 위하여 미지의 샘플로 반파장판을 이용하였으며, 반파장판의 위상 지연 양과 빠른 축을 찾을 수 있었다.
조각거울은 우주용 관측위성의 주반사경을 크게 제작하기 위한 방법 중 하나로서, 여러 개의 작은 거울들을 이어 하나의 큰 거울로 이용하는 방법이다. 여러 개의 거울들을 하나의 거울로 정렬하기 위해서는 인접한 거울들 간에 기울기 오차(tilt)와 광축방향 정렬오차(piston)가 없어야 한다. 기울기 오차와 광축방향 정렬오차를 해결해야 여러 개의 거울이 한 방향으로 빛을 모으고, 이를 통해 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있기 때문에 조각거울의 정렬오차를 나노미터 수준으로 측정할 수 있는 파면 센서가 필요하다. 기울기 오차는 조각거울을 통해 얻은 이미지를 통해 어떤 거울의 기울기가 틀어졌는지 쉽게 확인할 수 있는 반면, 광축방향 정렬오차는 이미지의 질은 떨어뜨리지만 드러나는 뚜렷한 특징이 없기 때문에 같은 방법으로 감지하기 어려워 세밀한 측정이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 지상용 초기 정렬시 많은 이점을 갖는 광학계 평가용 간섭계 중 하나인 피조 간섭계를 이용한다. 피조 간섭계를 사용한 복수 조각거울의 광축방향 정렬오차 측정을 위한 기초 연구로서 단일 조각거울의 광축방향 변위 오차를 측정하고, 측정불확도를 계산해서 피조 간섭계의 광축방향 변위 오차 측정 한계를 규명한다. 또한 수식을 통해 조각거울 광축방향 변위 오차와 간섭계로 측정한 표면 초점오차(defocus)의 관계를 계산했고, 도출한 수식의 타당성을 실험으로 검증했다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위해 사용되는 3차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐만 아니라, 오차 없이 모델링하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 3차원 객체 모델을 이용하더라도 모델링 오차에 의해서 계산되는 추적 오차와 실제 사용자의 육안으로 느끼는 추적 오차는 다를 수 있다. 이는 처리비용이 높은 정밀한 모델링 과정을 요구하지 않더라도 사용자가 느끼는 오차 허용 범위 내에서 추적을 위한 객체 모델링을 효과적으로 수행할 수 있기에 중요한 측면이 된다. 따라서 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 실제 정합 오차와 사용자의 육안으로 인지되는 정합 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
이 연구에서는 교통수요예측의 신뢰성에 영향을 미치는 요소와 원인을 검토하였다. 통행의 다양성과 불규칙성, 입력자료 한계, 자료의 집합화, 모형의 단순화가 포괄적 의미에서 교통예측 오차원인이 된다. 또한 불가피하게 존재하는 예측 오차의 이론적 배경을 정확히 규명함으로써 예측결과를 실무적 정책결정에 활용할 시에 합리적 판단을 하는데 도움이 되도록 하였다. 본 연구에서는 특히 노선배정모형의 예측 오차의 요인에 초점을 두고, KTDB 자료기반 분석오차를 6개 항목으로 나누어 설명하였다. 즉, (1) 입력 자료의 오차, (2) 공간 집합화와 네트워크 표현방식에 따른 오차, (3) 교통패턴 변동에 대한 대푯값 설정에 따른 오차, (4) 교통류모형 단순화에 따른 오차, (5) 노선선택 행태 집합화에 따른 오차로 구분하여 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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