본 연구에서는 무요소방법에 적응적 해석기법을 적용하기 위한 부분 및 전체오차의 평가기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가방법은 무요소방법에서 계산된 응력이 오차가 큰 영역에서 진동한다는 특성을 이용한 것으로 해석결과 얻어진 응력을 낮은 차수의 형상함수로 투사하는 후처리를 함으로써 가상진동모우드를 제거하고 이때 얻어진 투영응력과 원래의 응력을 비교하여 부분오차 및 전체오차를 구할 수 있다. 1차원 및 2차원 예제해석을 통하여 투영응력을 구할 때 가능한 한 작은 영향영역을 사용하는 것이 바람직하다는 것을 보였으며 이는 영향영역의 크기를 과도하게 설정할 경우 투영응력을 과대 평가할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가기법은 다른 무요소 방법에 적용될 수 있다.
히스토그램은 데이터베이스 질의 최적기가 사용하는 통게정보 중의 하나이다. 최근에는 데이터베이스의 크기가 기하급수적으로 커짐에 따라, 데이터의 전체적인 성향을 빠르게 파악할 수 있는 방법의 하나로 히스토그램으로 활용하는 방안이 고려되고 있다. 그를 위해서, 히스토그램에서 얻어진 근사값의 오차를 추정할 수 있는 방법이 요구되었다. 기존의 기법에서는 히스토그램의 각 버켓에 실제 빈도와 평균 빈도의 최대차를 추가하고, 이 값을 이용하여 오차추정을 하였다. 그러나, 이 값이 히스토그램 버켓의 전체적인 데이터 분포를 잘 반영하지 못하기 때문에 실제 오차에 근접한 오차 추정을 할 수가 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해, 히스토그램에 데이터의 분포를 잘 반영하는 정보 즉, 평균값, COUNT/SUM 연산에 대한 최대 오차를 추가하였다. 이 정보들을 이용하여 실제 오차에 보다 근접한 오차 추정을 할 수 있었으며, 부가적으로 SUM/AVG 연산에 대한 보다 정확한 근사값을 얻을 수 있었다.
부분구조 합성법(substructuring or substructure synthesis)은 부분구조(substructure)의 주파수 응답함수(FRFs, frequency response functions)를 이용하여 합성된 전체 구조물의 동특성(dynamic behavior)을 파악하는 기술로서 이에 관한 이론은 명확하며 간단하다. 즉, 역행렬 계산과 같은 기본적인 행렬연산으로 부분구조 합성을 수행한다. 그러나, 여러 가지 요인으로 인하여 계산된 합성 결과는 실제로 결합된 전체 구조물의 동특성과는 차이를 보인다. 현실적인 이유로 고려하지 못하는 회전자유도와 실험에서 수반되는 여러 가지 측정오차는 주요한 요인이며 이에 대한 연구 또한 많이 진행되었다. 본 연구에서는 이러한 요인 중, 상대적으로 덜 중요하게 평가된 모드자름 오차(modal truncation error)의 영향을 고려한다. 단순한 구조물에 대하여 모의실험을 수행함으로써, 모드자름 오차로 인하여 완전히 잘못된 합성 결과가 나을 수 있다는 것을 보인다. 측정된 FRE를 이용하여 이러한 오차를 보정(compensation)하는 소개하고 이를 대상 구조물에 적용하여 모드자름 오차의 영향을 상당히 줄일 수 있다는 것을 보인다. 복잡한(complicated) 구조물에 대하여 모드자름 오차의 영향을 줄이기 위해서 모든 FRFs를 보정하는 것은 어려우므로 현실적인 대안을 모색한다.
A new a posteriori error estimator is introduced and applied to variational inequalities occurring in problems of flow through porous media. In order to construct element-wise a posteriori error estimates the global error is localized by a special mixed formulation in which continuity conditions at interfaces are treated as constraints. This approach leads to error indicators which provide rigorous upper bounds of the element errors. A discussion of a compatibility condition for the well-posedness of the local error analysis problem is given. Two numerical examples are solved to check the compatibility of the local problems and convergence of the effectivity index both in a local and a global sense with respect to local refinements.
SAR imaging 시스템 전파환경에서 목표물의 정보를 성공적으로 추출해 내기 위해서는 반사된 신호를 수신할 때 Coherent detection이 필수적이다. 수신시 Incoherent detection은 복소 위상오차 형태로 나타나서 실제 목표물의 영상에 심각한 Degradation을 야기시켜 치명적인 결과를 초래하게된다. 본 논문에서는 하나의 목표물에서 수신되는 신호를 파동방정식으로부터 모델링하고 모델링된 신호의 각 주파수대의 조합에 의해 전체 수신신호로부터 위상오차의 기울기를 유도한다. 더욱더 정확한 위상오차를 추정하기 위해 추정된 위상오차로부터 수신신호에 포함된 오차를 제거하고, 오차가 제거된 신호의 대역폭을 추정한다. 추정된 대역폭에 맞도록 알고리즘에 재 적용시켜 교정되지 못한 오차를 추정해 나간다. 이때 반복적인 위상오차 제거기법을 적용하고 Iteration의 종료를 자동으로 결정하기 위해 지능형 대역폭 추정 기법을 제시한다. 컴퓨터의 모의 실험에서, 위상오차를 포함한 수신 신호로부터 알고리즘을 적용하여 오차를 제거하고,, Wavefront Reconstruction 기법에 적용시켜 알고리즘의 성능을 영상으로 확인한다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.85-97
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1998
완전확률화모형 및 랜덤화블럭모형하에서의 주요한 다중비교 분석기법들을 시뮬레이션을 이용하여 검토하고자 하였다. 시뮬레이션 결과는 순위변환과 최소유의차검정을 이용한 다중비교 분석기법이 모수적 ANOVA F 검정과 Fisher의 유의차검정, 비모수적 Kruskal-Wallis 검정과 최소유의차검정 및 Friedman 검정과 최소유의차검정을 이용한 분석기법보다 전체실험오차율, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력 면에서 상대적으로 뛰어남을 보여준다. 즉 순위변환한 ANOVA F 검정의 전체실험오차율은 명목상의 유의수준을 잘 유지하고 있으며, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력은 모수적 ANOVA F 검정과 Kruskal-Wallis 검정 및 Friedman 검정기법보다 전반적으로 우수함을 알 수 있다.
댐은 일상생활에 필요한 용수를 안정적으로 공급해주고 홍수피해를 저감하는 효과가 있지만 많은 토지와 가옥이 수몰되는 문제가 있다. 따라서 이러한 댐주변지역의 생활환경 개선과 지원을 위해 많은 사업들이 시행중에 있다. 본 연구에서는 GIS 공간중첩 기능을 이용하여 댐주변지역 지원사업비를 산정하는 기법과 함께 수치지형도의 해상도에 따른 영향을 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 1/3,000 수치지형도를 기준으로 각 해상도별 수몰지역 면적오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치 지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합의 비율이 9.5배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 둘째, 댐주변지역 면적오차의 합을 분석한 결과 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합의 비율이 7.4배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 셋째, 수몰지역 면적에 대한 지원사업비 오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 수몰지역 총사업비에 대한 지원 사업비 오차의 합의 비율에서 각각 15.9배, 14.7배, 15.9배로 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댐주변지역 면적에 대한 지원사업비 오차 분석 결과에서도 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 댐주변지역 총사업비에 대한 지원사업비 오차의 합의 비율에서 각각 10.7배, 9.6, 10.6배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로 댐주변지역 전체사업비 오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 전체 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 전체사업비에 대한 전체사업비 오차의 합의 비율에서 각각 1.4배, 1.3배, 1.4배로 정확도 측면에서 효과적이나 인구항목이 면적개념을 고려하고 있지 않아 수몰지역이나 댐주변지역 면적 오차산정 결과보다는 비교적 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.
도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.
This paper presents techniques for evaluation and compensation of total measuring errors in a commercial CMM. The probe errors as well as the machine geometric errors are assessed from probing of the mechanical artefacts such as shpere, step, and rings. For the error compensation, the integrated volumetric error equations are considered, including the probe error adn the machine geometric error. The error compensation is performed on the absolute scale coordinate system, in order to overcome the redundant degree of freedom in the CMM with multi-axis probe. A interface box and corresponding software driver are developed for data intercepting/correction between the machine controller and machine, thus the volumetric errors can be compensated in real time with minimum interference to the operating software and hardware of a commercial CMM. The developed system applied to a practical CMM installed on the shop floor, and demonstrated its performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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