In a vacuum circuit breaker mechanism, a spring-actuated linkage system is used to satisfy the desired opening and closing characteristics of electric contacts. Because the opening dynamics of electric contacts is determined by such a linkage system, the stiffness, free length and attachment points of a spring become the important design parameters. In this paper, based on the energy conservation that the total system energy is constant throughout the operating range of a mechanism, a systematic design procedure of determining the spring design parameters is presented. The proposed procedure is applied to the design of an opening spring for satisfying the specified opening characteristics.
The Instrumental Variable Method(IVM), modified from least square algorithm, is applied to parameter identification of a noise contaminated bearing test rig. The signal to noise ratio included in Frequency Response Function(FRF) can cause significant errors in parameter identification. Therefore, among several candidates of parameter identification method, results of the applied IVM were compared with noise-contaminated least square method. This study shows that the noise-contaminated least square method can have indonsistent accuracy depending on the degree of noise level, while the IVM has robuster performance to signal to noise ratio than least square method.
이 논문에서는 능동 소음 제어 시스템을 구성하는 요소들인 증폭기와 저주파 필터 와 같은 소자들의 비선형 특성과 공간에서의 주파수 대역에 따른 비선형 특성을 보상하여, 보다 효과적인 능동 소음 제어기를 설계하기 위해 시간 지연 신경 회로망을 이용하는 새로 운 방법을 제안한다. 공간을 포함한 2차 경로 함수를 모델링하여 보다 나은 성능을 갖는 능 동 소음 제어기를 구성하기 위한 기존의 최소 자승 오차 알고리듬에 기반한 filtered-x least mean square(LMS) 알고리듬과 오차 역전달 학습 알고리듬을 갖는 시간 지연 다층 구조 인 식자를 이용한 결과를 간단한 실험을 통하여 그 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 작업좌표에서 로보트 매니퓰레이터에 대해 적분 동작을 갖는 오차 모델과 극점배치 자기동조제어기를 제안하였다. 이 제어기는 로보트 동력학의 자세한 표현없이 부하 외란에 의한 자류편차를 제거할 수 있다. 오차 모델 배개변수는 반복 최소 자승 알고리즘에 의해 추정되고, 제어기 매개 변수는 극점 배치 방법에 의해 결정된다. 작업좌표에서 제안된 제어 계통의 성능을 평가하기 위하여 부하를 갖는 3개 관절 2개 링크의 공간 로보트 매니퓰레이터에 의해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
감쇠최소자승법은 각종 물리탐사 자료에 가장 널리 사용되는 역산법이다. 일반적으로 최소자승법에서 최소화되는 목적함수는 자료오차(data misfit)와 모델제한자의 합으로 주어진다. 따라서 역산에서 자료오차와 모델제한자는 함께 중요한 역할을 담당한다. 하지만 역산에 관한 대부분의 연구는 주로 모델제한자의 설정방법과 적절한 라그랑지 곱수의 선정방법에 치중되어 왔다. 일반적으로 자료획득시 자료가 갖는 표준편차를 자료가중값의 계산에 사용하는 것이 추천되고 있지만, 실제 현장조사에서는 자료의 표준편차는 좀처럼 측정되지 않으며, 대부분의 역산에서 자료가중행렬은 어쩔 수 없이 단위행렬로 간주된다. 본 논문에서는 자료분해능행렬과 그 분산함수를 분석하여 자동적으로 계산된 자료가중행렬을 사용하는 역산법을 개발하였다. EACB법이라 명명한 이 역산법에서는 분해능이 높은 자료에는 높은 가중값을, 작은 자료에는 작은 가중값을 부여한다. 개발된 EACB 역산법을 전기비저항 토모그피법에 적용한 결과, 보다 안정적이고 분해능이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
벡터 부호책 설계에 사용되는 기존 K-means 알고리즘은 모든 학습반복에서 고정된 가중치를 적용하는데 반해 제안된 방법은 학습반복마다 가변되는 가중치를 적용한다. 초기 학습반복에서는 새로운 부호벡터를 얻기 위해 수렴영역을 벗어나는 2 이상의 가중치를 사용하고, 이 값이 클수록 가변 가중치를 적용하는 학습반복을 줄임으로써 우수한 부호책을 설계할 수 있다. 초기 부호책 설계에 사용되는 미세분할 방법을 개선하기 위하여 소속 학습벡터와 대표벡터간의 오차를 줄이는 방법을 사용한다. 즉 자승오차가 최대인 대표벡터를 제외시키고 최소인 대표벡터를 미세분할함으로써 초기 부호벡터로 대체될 보다 적절한 대표벡터를 얻을 수 있다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하 현상이 나타난다. 본 연구에서는 같은 프레임안에 유성음과 무성자음이 존재하지 않도록 FIR-STREAK 필터 와 zerocrossing rate을 이용한 개별피치 펄스를 사용하여 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간(TSIUVC)을 탐색, 추출하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 최송 자승법과 주파수 대역 분할을 이용한 TSIUVC 근사합성법을 제안하였다. 실험 결과, 0.547KHz 이하 2.813KHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성할 수 있었으며, 최대 오차신호가 일그러짐이 적은 TSIUVC 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.
EDM 기계는 1950년대 최초로 소개된 이후 전자 및 광학기술의 발전에 힘입어 소형화, 고정밀화 됨으로써 현재에는 측량뿐만 아니라 정밀 과학 계측 분야에서까지 널리 활용되고 있다. EDM 기계에 대한 원리의 이해 및 표준화된 관측 방법에 대한 이해와 더불어 정밀도에 대한 이해는 측정 결과의 신뢰성 향상 및 산업측량, 시공측량 등의 활용 분야에 있어서 2차적인 생산물의 품질 향상을 위해서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한 EDM 기계의 정밀도 유지를 위해서 규칙적이고 주기적인 점검이 이루어져야 하며, 단순하면서도 정밀한 점검 방법이 요구된다. 본 논문에서는 기선거리 관측 데이터로부터 최소자승법을 이용하여 간단하게 EDM 기계의 보정계수인 영점오차와 축척오차를 동시에 결정하는 방법을 제시하였고 산정된 보정계수를 이용하여 EDM 기계의 정밀도에 따른 검교정을 위한 검정 방법을 제시하였다.
본 논문은 인천지방에서의 확률강우량과 확률강우강도식을 유도하기 위하여 인천기상대에서 관측된 자료로부터 강우 지속기간 10분 ~ 6시간까지의 연최대강우량을 선정하였다. 12개 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 도시적 해석법으로 가정 적합한 분포형을 결정하였다. 확률강우도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot 형, Sherman 형, Japanese 형의 3가지로 분석하고, 최소자승법과 함께 시산법을 사용하여 통합형I과 통합형II의 형태로 결정하였다. 표준제곱근오차와 계산된 강우강도와 추정된 강우강도와의 차이를 분석하여 단기 강우 지속기간에 관한 통합형I의 확률강우강도식을 인천지방 강우강도공식으로 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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