영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.
본 논문에서는 SDFT(sliding discrete-Fourier transform)을 순환식(recursive)으로 구현할 때 유한 비트 고정소수점 계산하여 발생하는 오차의 영향을 해석적으로 구하는 방법을 제시하고 이의 유도 과정을 기술하였다. 유한 비트 오차는 계수의 양자화 때문에 발생하는 계수오차와, 곱셈연산 후 반올림되는 유효자리 때문에 발생하는 반올림오차로 구성된다. 각각의 오차는 주파수 스펙트럼 추정오차를 야기 시키며, 이 스펙트럼 오차의 전력과 실제 스펙트럼의 전력 비(noise-to-signal power ratio NSR)를 진동계수를 표현하는 비트 수, DFT 값을 표현하는 비트 수, 그리고 DFT 구간길이에 대한 식으로 유도하였다. 유도과정은 SDFT 순환식(recursive equation)을 통해 유도한 오차방정식(error-dynamic equation)과 계수오차 및 반올림오차의 확률분포특성에 근거하였다. 해석적으로 유도한 NSR 결과를 시뮬레이션 실험을 통해 얻은 결과와 비교하여 타당성을 확인하였다.
카세그레인 망원경은 오목한 주경과 볼록한 부경으로 이루어져있다. 특히 부경의 경우 크기는 작지만 볼록한 형태로 빛을 모두 퍼트려 파면오차 측정이 어렵다. 본 논문에서는 비구면 계수가 여러 개인 볼록비구면 반사경의 파면오차를 Simpson-Oland-Meckel (SOM) 힌들 테스트를 적용하여 측정하였다. 그리고 실험 구성에서 발생하는 계통오차를 분리해내기 위해 QN 절대측정법을 추가로 적용함으로써 힌들 렌즈 제작 및 정렬 오차를 포함한 계통오차를 보정하고 볼록비구면 반사경만의 파면오차를 구하였다. 이렇게 구한 볼록비구면 반사경의 파면오차와 QED사의 ASI (Aspheric Stitching Interferometer)로 측정한 파면오차와 비교한 결과, 모두 $45^{\circ}$ 방향의 비점수차 형태를 가지며 rms 값의 차이가 약 2.5 nm rms 이내로 매우 작음을 확인하였다.
본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.
GPS 위성 이상 신호의 발생 요인 중 위성 시계의 이상 현상은 GPS 측정치에 매우 큰 영향을 미칠 수 있으나, 측정치에는 궤도 오차, 이온층 지연 오차, 대류층 지연 오차, 다중경로 오차, 수신기 시계 오차 등의 성분들이 포함되어 있어 위성 시계의 오차 범위가 다른 요소에 의한 오차보다 커지기 전에는 위성 시계의 이상 현상을 검출하기 어려운 문제가 있다. 위성 시계에 이상 현상이 발생하였을 때 이상 판별의 임계 범위를 최소화 하여 빠르고 정확하게 검출을 수행할 수 있도록, 본 논문에서는 이중 주파수 측정치로부터 반송파 스무딩 필터를 적용하고 수신기 시계 오차 및 다른 여러 가지 요인에 의한 오차를 보정한 후 정확한 위성 시계 오차를 추정하는 방법을 제시하였고 IGS 기관에서 제공하고 있는 위성 시계 정보와 비교를 통해 제시한 방법의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 Quadrature LC VCO(Voltage controlled oscillator)의 I/Q 오차를 분석하고, 그 분석된 결과를 이용하여 I/Q 오차 보정 회로를 제안한다. 제안된 I/Q 오차 보정 회로는 높은 주파수 대역폭을 요구하는 위상 오차 검출기를 사용하는 대신에 낮은 주파수 대역폭으로도 동작이 가능한 진폭 오차 검출기를 사용한다. 제안된 I/Q 오차 보정 회로의 검증을 위하여 2.5GHz Quadrature LC VCO가 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작 및 측정되었다. 측정결과 제안된 진폭 오차 검출기를 사용해도 기존의 위상 오차 검출기는 사용하는 경우들과 유사한 I/Q 오차 보정 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 I/Q 오차 보정 회로는 1.8V 전원 전압에서 0.4mA 전류를 소모하며, 차지하는 칩 면적은 $0.04mm^2$이다.
전개형 솔리드 안테나에서 패널 전개 시 발생할 수 있는 구조적인 오차가 안테나 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 위성에서 활용되는 전개형 안테나는 지상에서 접힌 상태로 발사되어 우주 공간에서 펼쳐지며, 전개 시 발생할 수 있는 오차의 형태를 분류하여 각각의 경우에 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 패널 하나에만 전개 오차가 있을 때는 불완전 전개 패널에 해당하는 쪽에서 안테나 성능의 열화가 발생하였다. 패널 전개 오차가 코사인 함수의 형태로 분포한다고 가정하여 오차의 크기와 오차 형태에 따른 영향을 계산하고 분석하였다. 안테나 패널 오차가 균일한 경우에는 오차크기에 비례하여 이득이 감소하고, 패턴은 대칭이다. 코사인 1 또는 3주기의 패널 오차에 대해서는 주엽의 기울어짐이 나타나며, 코사인 2 또는 4주기의 패널 오차에 대해서는 패턴은 대칭이며, 이득이 감소한다.
상대오차를 이용한 예측법은 상대오차(혹은 퍼센트오차)가 중요시되는 분야, 특히 계량경제학이나 소프트웨어 엔지니어링, 또는 정부기관 공식통계 부분에서 기존 예측방법 외에 선호되는 예측방법이다. 그 동안 상대오차를 이용한 예측법은 선형 혹은 비선형 회귀분석 뿐 아니라, 커널회귀를 이용한 비모수 회귀모형, 그리고 정상시계열분석에 이르기까지 그 범위가 확장되어 왔다. 그러나, 지금까지의 분석은 고정효과(fixed effect)만을 고려한 것이어서 임의효과(random effect)에 관한 상대오차 예측법에 대한 확장이 필요하였다. 본 논문의 목적은 상대오차예측법을 일반화선형혼합모형(GLMM)에 속한 감마회귀(gamma regression), 로그정규회귀(lognormal regression), 그리고 역가우스회귀(inverse gaussian regression)의 패널자료(panel data)에 적용시키는데 있다. 이를 위해 실제 자동차 보험회사의 손해액 자료를 사용하였고, 최량예측량과 최량상대오차예측량을 각각 적용-비교해 보았다.
This paper deals with the position control fur a feed drive system in CNC milling machine, which utilizes a modified error signal for the elimination of steady-state error. A linear time-invariant (LTI) system has consistent properties in response to standard test signal inputs. Those also appear in an error curve acquired from the response. From such properties, constructed is an error model for the position control of the feed drive. And then added is the output of the error model to the current error signal. Consequently the resulting proportional control system brings performance improvement in view of the steady-state error. The effectiveness of the proposed scheme is confirmed through simulations and experiments.
오차 확산 방법은 디지털 하프토닝 방법 중 하나로 현재 처리하는 픽셀의 양자화 오차를 아직 처리하지 않은 주변 이웃 화소에 확산시켜 변환된 흑백 영상의 품질을 높이는 방법이다. 이러한 방법은 발생한 양자화 오차를 주변으로 분산하는 과정에서 부분적으로 오차의 합이 증가하거나 감소하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 오차 확산의 대표적인 방법인 Floyd-Steinberg 방법과 Jarvis-Judice-Ninke의 방법, Stucki의 방법, Shiau-Fan의 방법을 분석하고 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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