• 제목/요약/키워드: 중요 샘플링

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핸드로봇에 사용되는 DC 모터의 속도 제어 (Speed Control of DC Motor used in hand robot)

  • 황준식;김성민
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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    • pp.366-367
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    • 2019
  • 산업기술의 정밀화, 자동화가 진행됨에 따라 로봇 산업이 발달하게 되고, 로봇에 주로 사용하는 DC 모터 제어의 성능이 더욱 중요해지고 있다. 로봇에 적용되는 소용량 DC 모터의 경우, 전기자 권선의 인덕턴스가 작고 조항이 상대적으로 크다. 저항이 상대적으로 큰 DC 모터의 경우 저항에 흐르는 전류에 의한 전압 강하 성분이 속도에 비례하는 역기전력(Back-EMF)에 비해 무시할 수 없고, PWM 전압에 의한 전류맥동이 커서 평균전류 샘플링이 어렵다. 본 논문에서는 DC 모터의 전기적 모델을 기반으로 속도 제어기의 출력 전압을 결정하는 방법을 제안하였다. 핸드 로봇에 제안된 방법을 적용하여 속도 제어기의 특성을 확인하였다.

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다중 물체 추적에서의 모션 히스토그램을 이용한 샘플 생성 기법 (A generating samples method for multiple object tracking using motion histogram)

  • 천기홍;강행봉
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.744-749
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    • 2007
  • 물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.

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2차원 분산계수 경험식 산정을 위한 오버샘플링 기법 활용 데이터 샘플링 (Data Sampling Using Oversampling Technique for Estimating Two-Dimensional Dispersion Coefficients)

  • 이선미;박인환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.449-449
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    • 2021
  • 하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.

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산성 건성침적물 샘플링에 따른 유량변수가 그 대기중 농도측정에 미치는 영향 (The Effects of Sampling Flow Rate on the Concentrations of Dry Acid Deposition Components)

  • 김조천
    • 한국대기환경학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.147-159
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    • 1997
  • 산성 건성침적은 산성비침적만큼 생태계에 중요한 영향을 미친다고 사료된다. 여러 실측소로부터 필터팩 데이터를 비교하는 과정에서 발생되는 가장 중요한 문제들 가운데 하나는 서로 다른 샘플채취 유량의 사용에 있다고 본다. 본 연구에서는 다양한 시료채취 조건이 비교되었는 바, 시료채취 유량의 변화(1.5 $\sim$ 10sLpm)가 건성침적물의 농도측정에 어떠한 영향을 주는 지를 평가하기 위해 밀도 있는 연구가 이루어졌다. 샘플링과 분석의 재현성을 결정하기 위해 한 쌍의 필터팩시료가 동시에 채취되었다. 대기중 시료들은 또한 다양한 유량변화 조건하에서 일주일동안 동시에 채취되었는 데, 그 시료 물질들은 아황산 가스, 질산 가스, 질산염 및 황산염 분진물질들이었다. 동시 측정된 한 쌍의 필퍼팩 시료는 재현성이 있는 것으로 나타났고 언제나 거의 유사한 대기농도 값을 나타내어 주었다. 결론적으로 대기중 산성 건성침적물들의 채취를 위한 유량변화는 그 물질들의 농도측정에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그러나, 상대적으로 낮은 유량 (<5 sLpm)과 높은 유량만 (>5 sLpm)을 비교하였을 때에는, 높은 유량의 경우에 오차의 도입소지가 높다는 것을 알 수 있었다. 또한, 필터물질 자체만을 고려해 볼 때, 시료 유입량의 증가에 따라 나일론 필터에 흡착된 아황산가스의 양은 상당히 감소되는 것으로 나타났다.

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운용환경중 온도특성에 따른 155M SDH-F/O 시스템의 시스템 신뢰도 분석 및 환경시험 실시 (Put English title here........Put English title here........Put English title here........Put English title here........)

  • 이성원;김영범
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.209-209
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    • 2002
  • 이 논문에서는 강화전화국 화재피해로 인하여 국사내에서 운용중인 시스템 사용여부를 판단하기 위하여 155Mbps 동기식광전송장치를 대상으로 운용환경 특성중 온도상승에 따른 시스템 신뢰도를 분석하였다. 신뢰도 분석방법은 MIL-HDBK-2l7F의 부품고장율 산출방법을 기본으로 온도상승에 따른 유니트별 MTBF를 산출하고 RBD 분석을 통한 시스템 신뢰도를 분석하였으며 운용중인 유니트중 15매의 유니트를 샘플링하여 유니트별 기능시험을 실시하고 이를 시스템에 실장하여 Burn-In 환경시험을 실시하였다. 온도상승에 따른 신뢰도 분석결과와 유니트별 기능시험과 시스템 환경시험 결과 기능이 정상적으로 수행되어 622Mbps 동기식광전송장치는 지속적으로 운용이 가능함으로써 다른 장치 또한 화재로 인한 온도상승이 시스템 기능에 영향을 미치지 알아 지속적으로 운용 및 서비스제공이 가능함을 알수 있다.

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XGBoost를 활용한 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 (Predicting Highway Concrete Pavement Damage using XGBoost)

  • 이용준;선종완
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제21권6호
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    • pp.46-55
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    • 2020
  • 도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 파손 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 모델 개발을 위해 머신러닝 분류기반 모델 중 성능이 우수한 XGBoost 기법을 사용하였다. 먼저 데이터 샘플링을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 샘플링된 데이터들에 XGBoost 기법을 활용하여 예측모델을 개발하고. F1 소코어를 통해 성능을 평가하였다. 분석 결과 오버 샘플링 기법이 가장 좋은 성능 결과를 보였으며, 도로파손에 영향을 주는 주요 변수로 공용년수, ESAL, 최저 평균 최저기온 -2도 이하 일수 순으로 산정되었다. 향후 더 많은 데이터 축적 및 세밀한 데이터 전처리 작업을 통해 예측모델의 성능이 향상된다면 보다 정확한 유지보수 필요 구간의 예측이 가능해질 것으로 판단되므로 장래 고속도로 포장 유지보수 예산의 추정에 중요한 기초정보로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

머신러닝과 샘플링을 이용한 강원도 지역 산불발생예측모형 개발 (Development of a Gangwon Province Forest Fire Prediction Model using Machine Learning and Sampling)

  • 채경재;이유리;조용주;박지현
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.71-78
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    • 2018
  • 본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.

영상 잡음 제거를 위한 주성분 분석 기반 비 지역적 평균 알고리즘의 효율적인 공분산 행렬 계산 방법 (An Efficient Method to Compute a Covariance Matrix of the Non-local Means Algorithm for Image Denoising with the Principal Component Analysis)

  • 김정환;정제창
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.60-65
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    • 2016
  • 본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음 (noise) 들을 제거하는 방법 중 하나인 비 지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 먼저 소개하고 비 지역적 평균 알고리즘의 개선된 방법 중 하나인 주성분 분석 (principal component analysis, PCA) 기반의 알고리즘에 대해서도 소개한다. 주성분 분석을 활용하기 위해서는 선행적으로 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구해야 하는데, 영상의 모든 픽셀들을 대상으로 하였을 때 이 공분산 행렬을 구하기 위해서는 큰 크기를 가지는 행렬 곱 연산이 필요하다. 만약 비 지역적 평균 알고리즘의 영상 패치 (neighborhood patch) 의 크기를 S × S = S2, 영상 전체의 픽셀 수를 Q라고 한다면 공분산 행렬을 구하기 위해서는 S2 × Q 크기의 행렬 곱 연산이 필요하게 된다. 이는 영상의 특성을 고려하면 비효율적인 연산이다. 따라서 본 논문에서는 공분산 행렬을 효율적으로 구하기 위해, 영상 패치들간의 일정 간격을 유지하면서 샘플링을 하는 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로, 샘플링 후에는 S2 × floor (Width/l) × (Height/l) 크기를 가진 행렬의 곱 연산으로 공분산 행렬을 구할 수 있다.

H.264/AVC 화면 내 예측을 위한 서브 샘플링 된 화소 기반 고속 모드 선택 기법 (Sub-Sampled Pixels based Fast Mode Selection Algorithm for Intra Prediction in H.264/AVC)

  • 김영준;김원균;정동진;정제창
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.471-479
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    • 2012
  • 화면 내 예측 (intra prediction)은 H.264/AVC 참조 소프트웨어의 중요한 기술들 중의 하나 이지만, 커다란 부호화 복잡도를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 고속 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 서브 샘플링 (sub-sampling)된 화소들을 이용해 현재 블록의 에지 방향을 예측하는 고속 화면 내 예측 모드 선택 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 이전 알고리즘에 비해 H.264/AVC 부호화기의 복잡도를 줄일 뿐 아니라 부호화 성능을 향상 시키는 것을 보여준다. 실험결과는 제안한 알고리듬이 미미한 화질 열화와 비트 증가율을 가지면서 평균적으로 75.93% 만큼 부호화 시간을 줄이는 것을 보여준다.

유기농과 관행농 밭 포장에서의 비점원오염원 원단위 평가 (Assessing unit loads of nonpoint sources pollution at organic and conventional upland fields)

  • 장태일;소현철
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.89-89
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    • 2017
  • 유기농업은 저농약, 무농약, 자연농법과 함께 환경 친화적 농업으로 인식되어 세계적으로 유기농산물 생산량 및 재배면적이 급격하게 증가하고 있다. 국내 역시 안전한 먹거리 생산과 재배환경에서의 유해물질 관리방안 구축 등이 필요한 상황이다. 자가생산 유기농자재, 가축분을 이용한 축분 퇴비와 액비, 그리고 유박 등이 유기농업에 활용되고 있으나 사용 유기농자재의 양분가용화와 양분이용효율에 따른 비점오염원 형태로 토양 및 수질에 미치는 환경영향 등의 관측과 분석이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 밭 포장에서의 유기농업 적용에 따른 유기농과 관행농에서의 대표적 비점오염원인 영양물질(T-N 및 T-P)에 대한 원단위를 평가하는데 있다. 시험포장은 전북 순장군 순창읍에 위치하고 있으며, 유기질비료시비 및 관행작물(고구마)의 3반복 1처리구(경사도 $6.6^{\circ}$)와 관행농관리 및 관행작물(고구마)의 1반복 1대조구(경사도 $6.8^{\circ}$)로 구성하였다. 현장에서 강우량과 유량을 실측하였으며, 강우 이벤트 시 T-N 및 T-P의 수질항목을 샘플링 후 분석하였다. 2016년 현재까지 총 6회의 강우 이벤트가 발생하였으며, 그 중 4회의 수질 샘플링을 실시하였다. 유출률은 평균 유기농에서 32%와 관행농에서 57%로 나타났다. 이는 토지피복 및 선행강우 등의 영향으로 다양한 분포를 보여주었다. 유기농 처리구에서 수질 부하량이 전체적으로 높게 나타났으며, T-N의 경우 4.4배와 T-P의 경우 1.8배로 나타났다. 이러한 경향은 유출수의 농도 영향보다 유출량의 영향이 큰 것으로 보인다. 유기농 처리구의 경우 제초제 등의 농작업이 제대로 이루어지지 않아 조도계수가 높았으며, 유기농 처리구에서 유출량이 31% 수준으로 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구의 경우 관행적으로 이루어지는 제초관리 형태를 벗어난 경우로 일반적인 결론 도출에는 한계가 있으나 유기농업 경작지에서 일반적으로 식생분포가 활발한 특성을 보여주고 있다. 향후 추가적인 모니터링 연구가 지속적으로 필요하며, 본 연구를 바탕으로 유기농업 최적관리방안 제시에 필요한 기초자료로 활용되기를 기대된다.

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