• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.45-50
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• 2011

유한요소 해석(FEA: finite element analysis)의 발달로 복잡한 기계나 자동차 및 구조물에 대해서도 상세한 진동해석을 할 수 있게 되었다. 그러나, 복잡한 구조물을 정확하게 모형화하기 어렵고, 특히 접합부의 강성과 감쇠 특성을 알기 어렵고, 복잡한 형상을 단순화하는 과정에서 발생하는 오차 등의 이유로 유한요소해석 결과는 부정확할 수 있다. 반면에 실제 구조물의 실험 데이터로부터 추출한 실험적 모드해석(modal testing) 결과는 상세하지는 않지만 정확하다고 볼 수 있다. 그러나 실험 결과가 구조물의 진동 특성을 정확하게 나타낸다는 가정은 여러 가지 측정 오차로 인하여 정확하지 않을 수 있다. 이 논문에서는 실험적 모드해석의 기본이 되는 FRF(frequency response function; 주파수 응답함수)의 측정에 영향을 미치는 오차들을 측정 오차와 신호처리 오차로 구분하여 각각에 대해 세밀히 살펴보고, 그러한 오차들을 감소함으로써 보다 정확한 FRF를 구하는 방법에 대해서 고찰해보았다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.109-117
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• 2015

본 논문에서는 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하여 LED(Light Emitting Diode)에 전류 또는 전압을 공급하고, 이에 따라 나타나는 전압 또는 전류 특성을 분석하는 시스템에서, 전원 공급 또는 측정하는 회로의 비선형 오차 및 임의로 발생하는 오차를 감소시키는 방법을 제안하였다. 임의 오차를 줄이기 위해서는 재귀 평균 방법을 이용하였으며, 비선형 오차를 줄이기 위해서는 보정과정에서 획득한 데이터들을 2차 다항 회귀분석 방법을 이용하여 보정계수를 구하였으며, 이를 이용하여 LED를 생산 시 측정하는 항목인 역방향전류(IR), 역방향 전압(VR), 순방향전압(VF1, VF2, VF3)에 적용하여 오차를 교정하였다. 실험 결과에서는 오차율이 0.017 ~ 0.043 %로 관찰되었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.481-490
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• 2008

반작용휠은 인공위성의 기동 및 자세제어에 사용되는 주요 구동기 중의 하나로 회전체의 속도를 변화시켜 발생하는 토크로 위성의 자세제어를 수행하므로 정밀한 자세제어를 위해서는 정확한 회전속도의 측정이 요구된다. 타코 펄스를 이용한 고속 회전모터의 대표적인 속도 측정방법에는 Elapsed-time측정방법과 Pulse-count측정방법의 두 가지가 있으며 이 연구에서는 반작용휠의 속도 측정을 하는 동안 발생할 수 있는 속도 측정의 오차 및 정밀도를 두 가지 방법에 대해 분석, 비교하였다. 그 결과 Pulse-count측정방법은 반작용휠의 등속 구동 시 회전속도에 상관없는 일정한 오차를 가지는데 비해 Elapsed-time측정방법은 회전속도가 작을수록 오차가 줄어드나 저속일 때 오차가 현저히 커질 수 있음을 해석적으로 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제3권2호
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• pp.43-57
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• 1992

위상감지법(phase detector technique)은 세포의 막 캐패시턴스(membrane capacitance)를 실시간적으로 측정할 수 있는 유일한 방법이나 측정이 행해지는 동안 세포의 상태가 끊임없이 변화하기 때문에 피할 수 없는 측정오차가 존재한다. 본 연구는 이 오차의 근원을 분석하여 위상감지법의 실용한계를 규정하고자 하였다. 이론적 분석에 기초하여 다음과 같은 사실을 밝힐 수 있었다. 1) access conductance와 membrane conductance의 변화에 기인하는 측정오차를 줄이기 위해서는 초기 위상치를 올바로 선택하여야 한다. 2) 이 때 세포를 여기시키기 위해 인가하는 전압의 주파수를 알맞게 선택하여야 한다. 3) 그러나 초기 위상치가 정해진 이후의 위상 변화는 막 캐패시턴스의 측정에 큰 영향을 미치지 않는다. 4) 초기 위상을 적절히 선택하였다 하더라도 세포외 분비시 막 캐패시턴스가 크게 증가하는 경우에는 비례상수에 오차가 발생한다. 이 때 발생하는 오차는 측정기간 동안 비례상수를 되풀이하여(iteration) 보정함으로써 방지할 수 있다. 이상의 결과는 향후 위상감지법을 사용할 때 유용한 설용한계를 제공하리라 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1685-1690
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• 2014

본 논문에서는 유도전동기 벡터제어 인버터에서 상전류를 검출할 때 발생하는 측정 오차를 실시간으로 보상하는 방법을 제안한다. 전류측정에 오프셋 오차와 변환이득 오차가 포함될 경우의 3상 유도전동기 토크 방정식을 유도하여 이러한 측정 오차들이 전동기의 토크 리플을 유발하는 것을 보였으며, 이러한 토크 리플을 제거할 수 있는 방법을 제시하였다. 특히, 본 논문에서는 전동기의 운전 상태에서 실시간으로 변환이득 오차에 의한 토크 리플을 제거하는 방법을 제안하였다. 이를 200[W]급 3상 유도전동기의 벡터제어 인버터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 수행함으로써 제안된 방법의 유효성을 검증하였으며, 그 결과 전류측정에서 변환이득 오차가 있더라도 전동기의 토크가 상당히 제거되는 것을 확인하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제15권2호
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• pp.437-447
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• 1998

한반도의 지도 제작을 주임무로 1999년에 발사될 다목적 실용위성의 궤도 오차를 GPS 항행 해와 지상 안테나의 추적 데이터를 이용하여 분석하였다. 측정 데이터의 잡음과 모델 링의 오차를 고려하여 최소 자승 방법으로 궤도 결정과 예측 오차를 시뮬레이션 하였다. 측정 데이터의 잡음은 단기간 오차의 주 요인이 되며, 태양 플럭스의 불확실성으로 인한 오차가 궤도 예측 오차에 가장 크게 작용함을 알 수 있었다.

• 기계저널
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• 제32권5호
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• pp.441-455
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• 1992

NC 공작기계의 운동정밀도는 키네마틱 트랜스듀서 링크 컨투어 측정시스템(Kinematic transducer link contour measuring system), BDD 측정시스템, Circular Test 등에 의해 측정될 수 있으며, 오차 발생원인을 규명할 수 있다. 이 글에서는 NC 공작기계의 오차가 컨투어 시험 결과에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 공칭원(nominal circle) 혹은 공칭호(nominal arc)로부 터의 반경방향 편위를 포함하는 컨투어 운동결과를 이론적으로 해석하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제21권4호
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• pp.367-372
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• 1988

중량법(重量法)에 의(依)한 토양수분함량(土壤水分含量)과 중성자(中性子) 및 Gypsum-block을 이용(利用)하여 측정(測定)한 토양수분함량(土壤水分含量)에 대(對)하여서, 오차분석(誤差分析)을 통(通)하여 각(各) 측정방법(測定方法)에 의(依)한 토양수분함량(土壤水分含量)의 오차범위(誤差範圍) 및 각(各) 방법간(方法間) 같은 정밀도(精密度)를 얻기위(爲)해 필요(必要)한 측정(測定)반복수를 구명(究明)코자 사양토(砂壤土)에서 시험(試驗)한 결과(結果)는 다음과 같았다. 1. 토양수분함량(土壤水分含量)의 오차(誤差)와 토양수분함량(土壤水分含量)과의 관계(關係)는 중량법(重量法)과 중성자(中性子)를 이용(利用)한 경우는 2차함수(次函數)의 양상(樣相)을, Gypsum-block의 경우는 지수함수(指數函數)의 양상(樣相)을 나타냈다. 2. 토양수분함량(土壤水分含量)이 11~33%(용적함량)인 범위에서 중량법(重量法)에 의(依)한 토양수분함량(土壤水分含量)의 오차(誤差)는 평균(平均) 1.11%이었으며 오차(誤差)의 범위(範圍)(Range)는 0.28~3.49%이었다. 3. 표토용(表土用) 중성자(中性子)를 이용(利用)한 토양수분측정방법(土壤水分測定方法)에 의(依)한 토양수분함량(土壤水分含量)의 오차(誤差)는 평균(平均) 1.15%이었으며 오차(誤差)의 범위는 0.71~2.63%으로써 그 경향이 중량법(重量法)과 유사하였고, 심토용(深土用) 중성자(中性子)를 이용(利用)한 수분측정방법(水分測定方法)에 의(依)한 오차(誤差)는 평균(平均) 0.70%이었으며 그 범위는 0.52~1.01%으로써 가장 작았다. 4. Gypsum-block에 의(依)해 토양수분장력(土壤水分張力)을 측정(測定)한 후(後) 토양수분특성(土壤水分特性)곡선을 이용(利用)하여 토양수분함량(土壤水分含量)을 추정(推定)할때, 오차(誤差)의 범위는 0.05~21.89%이었으며, 토양수분함량(土壤水分含量)이 증가(增加)할수록 오차(誤差)는 크게 증가(增加)는 경향이었다. 5. 사양토(砂壤土)에서 토양수분함량(土壤水分含量)이 약 14% 이상(以上)인 경우에는 심토용(深土用) 중성자(中性子)를 이용(利用)한 방법(方法)으로 토양수분함량(土壤水分含量)을 측정(測定)하는 것이 그 오차(誤差)가 작았으며, 토양수분함량(土壤水分含量)이 약 14% 이하(以下)인 경우에는 Gypsum-block을 이용(利用)하는 것이 그 오차(誤差)가 작았다. 6. 중량법(重量法)에 의(依)한 10반복 측정(測定)의 평균(平均) 토양수분함량(土壤水分含量)과 같은 정밀도(精密度)를 얻기 위(爲)한 반복수는 표토용(表土用) 중성자(中性子)를 이용(利用)한 수분측정방법(水分測定方法)의 경우 6~17, 심토용(深土用) 중성자(中性子)를 이용(利用)한 수분측정방법(水分測定方法)의 경우 0.7~8 및 Gypsum block의 경우 0.1~1,252이었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제29권2호
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• pp.99-106
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• 2011

목 적: 본원에서 시행된 세기조절방사선치료(IMRT) 환자의 질환별 정도관리(QA) 결과를 통해 오차의 원인과 정도를 확인하고 오차를 줄일 수 있는 개선점을 찾아 임상에 적용하고자 한다. 대상 및 방법: IMRT를 시행한 환자 50명(두경부, 28명; 유방, 14명; 골반부, 8명)에 대한 질환별 QA 결과를 분석하였다. 각각의 경우에 대해 film을 이용하여 gamma index를 구하였고, 이온함을 이용한 점 선량을 측정하여 치료계획 시스템의 선량과 비교 분석하였다. 결 과: 점 선량 측정에서는 50명의 환자 중 45명의 환자는 치료 계획된 선량과 측정된 선량의 오차가 ${\pm}3%$ 이내로 오차를 보였다. 최대 오차는 3.6%, 전체 평균 오차 0.17% (SD=2.25%)의 오차율을 보였다. 질환별로 살펴보면 두경부 -0.13% (SD=1.93%), 유방 -0.26% (SD=2.79%), 골반부의 경우 0.24% (SD=2.44%)의 오차율을 보였다. 상대선량 측정에서는 측정된 필름의 Gamma index distance to agreement (DTA) - dose difference (DD) 3 mm-3%의 기준에서 두경부 6%, 유방 10%, 골반부 6%의 오차를 보였다. 등선량곡선 90% 이상의 영역에서는 두경부 2%, 유방 1%, 글반부 0%의 오차를 보였다. 결 론: 치료 위치에 따른 오차의 원인과 개선점을 파악하여 보다 양질의 IMRT를 구축하기 위한 기반을 다질 필요가 있을 것으로 생각한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1779-1783
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• 2008

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.