비모수 회귀모형에 있어서의 오차분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법(difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 목적이 있다. 특히 점근적인 최적 이차차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS 추정량, Rice 추정량에 대하여 모의실험을 이용하여 모수에 대한 수렴속도를 비교 분석하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.
채널 추정 오차가 존재하는 상황에서 MIMO 시스템의 채널 용량을 수식적으로 분석한다. 수식적인 분석에 의해, 채널 용량은 평균 신호 대 잡음비 (SNR) 와 함께 채널 추정 오차 (MSE)에 영향을 받음을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 평균 SNR 과 채널 용량의 손실량이 제한되어 있을 경우, 허용가능한 채널 추정 오차를 구함으로써 주어진 시스템에 적합한 채널 추정기법을 선택하는 기준을 제시한다. 실험 결과로부터 1 bps/Hz 채널용량의 손실에 대해 허용 가능한 채널 추정 오차는 20dB와 40dB의 평균 신호 대 잡음비에서 각각 10/sup -2/와 10/sup -4/임을 확인 할 수 있다.
위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.
본 논문은 SRM의 센서리스 속도제어를 위한 슬라이딩 모드 자속관측기법을 적용하고, 초기기동에서 센서리스 영역까지의 천이구간에서는 동일한 센서리스 추정방식과 계산된 자속의 오차 성분으로 오픈루프 상태에서 속도리플을 억제할 수 있는 방식과 전동기의 온도 및 파라미터 변화에 의한 자속 오차 성분으로 인해 발생하는 위치 추정오차를 보상하기 위한 새로운 추정위치 보상기를 제안한다. 제안된 추정위치 보상기는 SRM의 자기적인 특성에 의해 발생하는 인덕턴스 변곡점 위치를 실제 위치로 가정하여 추정된 센서리스 위치를 순시적으로 보상하는 방식이다.
신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.
본 논문은 유도 전동기 센서리스 제어를 위해 자속 추정기로 사용되는 Programmable low-pass filter (PLPF)의 문제점 분석과 그 해결방안에 관한 연구이다. 기존의 PLPF는 추정된 동기 각속도를 극점으로 사용하고 실제 동기 각속도가 추정 값과 동일하다는 가정하에 순수 적분기와의 위상과 크기 오차를 보상한다. 하지만 추정 동기 각속도가 실제 값과 같지 않다면 이때 얻어진 크기와 위상 보상은 적절하지 않게 되고, 결과적으로 PLPF는 순수적분 기능을 제대로 수행할 수 없게 된다. 본 논문은 PLPF의 문제점을 극복하고자 동기 각속도 오차가 고정자 자속의 위상 지연 오차와 비례함을 분석하고, 이를 통하여 동기 각속도 오차를 보상하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 타당성은 실험을 통하여 증명되었다.
전류 적산법(Coulomb counting, Ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State of Charge) 추정 방식은 초기 SOC 값에 존재하는 오차와 SOC를 추정하는 시간동안 누적되는 전류값의 오차로 인해 추정이 실패할 수 있는 단점이 존재한다. 하지만 알고리즘이 직관적이며 단시간 내에서는 그 오차가 크지않고, 상용화된 배터리 SOC 추정 IC가 존재하여 구현이 간단하다는 장점 또한 있다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 IC를 사용하여 $LiFePO_4$ 리튬 폴리머 배터리의 SOC 추정 회로를 구현하는 과정을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.
잠실 및 신곡 수중보의 영향을 모의할 수 있도록 개선된 FLDWAV 모형을 한강 하류부의 하천구간에 적용하여 모형의 보정을 수행하였다. FLDWAV 모형에 포함된 자동추정 기법을 적용하여 부분 선형함수 가변 조도계수 모형의 매개변수를 추정하였다 팔당대교부터 전류까지의 하천구간을 3개 구간으로 구분하고, 유량 등급별 조도계수의 초기 가정치를 변화시켜 가며 각 경우에 대하여 홍수사상별로 매개변수 추정을 수행하였다. 최소유량(영) 등급 및 최대유량 등급에 대한 조도계수 추정치들은 초기 가정 값에 민감하여 초기치가 최종 추정치로 종료되는 경우가 다수 발생하였다. 대부분의 홍수사상에 대하여 추정 매개변수를 사용한 계산수위와 관측수위의 편차 합은 영에 근접하나, RMS 오차는 다양한 값들을 나타내었다. 양의 오차들과 음의 오차들이 서로 상쇄됨으로써 편차가 영에 근접하게 되는 경우가 빈번히 발생하였으며, 이는 편차 합을 최소화하는 목적함수를 만족시키는 최적해가 유일하지 않음을 의미한다.
최근 생산성 향상을 위해 용접 자동화가 실용 분야, 특히 GMAW 공정에서 활발히 진행되고있다. 그러 나, 현 수준의 용접 자동화는 완전 자동화에는 이르지 못하고 단지 주어진 용접 조건과 용접 경로로 용 접을 실행하는 로보트 시스템의 채용으로 인간의 작업을 대체하는 정도이다. 이와 같은 로보트 시스템 을 이용한 자동화에 있어서는 예기치못한 공정의 변동에 대처하기 위한 공정 중 용접질 모니터링이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 이 목적으로 표면의 다점 온도를 측정하여 이 중 한점의 온도와 이점 이점 부근의 온도 구배로써 용융지 크기 추정 지수를 구성하였다. 이 지수는 온도 변수들과 대응 용융지 크기 간에 다중 회귀 방법을 이용하여 최소 추정 오차가 발생하도록 설정된 수학적 모델이다. 제안된 지 수의 추정 성능을 평가하기 위해 용접 열전도 모델로 부터 얻은 용융지 크기와 표면 온도분포 data를 이용 하여 일련의 시뮬레이션 연구를 실시하였다. 이 과정에서 지수 구성 온도 변수들의 차수가 추정 성능에 미치는 영향과 온도 측정 위치에 따른 추정 성능의 민감도를 추정 오차와 오차 분산을 통해 분석하고, 지수를 사용하였을 때의 추정성능을 한점 온도를 이용하는 경우와 비교 평가하였다.
기존의 링크교통량으로부터 OD추정모형은 기존 OD에 대한 추정의 종속성이 커, 기존 OD나 관측링크교통량의 오차에 따라 추정결과가 일관적이지 않은 문제점을 가지고 있다. 또한 관측링크교통량의 정확도가 중요함에도 불구하고 차종구분 없이 링크교통량을 이용하여 정보의 손실을 초래하였고 결과적으로 OD 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크교통량으로부터 다차종 OD를 구하는 연구는 거의 없었으며, 그 추정결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구의 목적은 기존의 OD 추정모형이 기존 OD에 대해 종속성을 가지며 차종구분 없이 모형을 구성함으로써 추정력의 저하를 초래하였음을 밝히고, 이에 대한 대안으로 종속성 문제를 완화하고 차종구분을 통해 OD 추정모형의 추정력을 증진시키자 하는 것이다. 이를 위해 유전알고리즘을 이용한 다차종 OD행렬 추정모형(GAMUC)을 구축하고, 이를 기존의 바이레벨 모형의 IEA 알고리즘 및 다차종으로 확장한 모형(IEAMUC)과 게임이론측면에서 검토하였으며, 사례네트워크에 대해 각 기법을 비교하였다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정기법을 축도로에 적용한 임용택 등(2000)과 이를 네트워크로 확장한 백승걸 등(2000)의 연구를 다차종으로 확장한 것이다. 사례분석 결과 기존 OD의 오차변화나 관측링크교통량의 오차변화 등에 있어 GAMUC가 IEA나 IEAMUC보다 추정력이 양호하여, 실제 OD를 알 수 없는 도시부 네트워크에서 GAMUC 모형의 적용력이 우수하였다. 또한 차종을 구분하지 않은 기존 모형은 실제 OD와는 전혀 다른 OD 구조를 도출할 수 있음을 보였으며, 단일 차종을 여러 차종으로 구분하여 OD를 추정하는 것이 더 양호한 추정력을 확보하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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