대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.444-453
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1992
이 논문은 스텝게이지와 마이크로 컴퓨터를 이용하여 온라인으로 3차원좌표측정기의 오차를 보정하는 시스템에 관한 것이다. 이때 사용하는 스텝게이지는 미리 교정을 실시하여 그 교정데이타를 컴퓨터상에 저장하고 있다. 측정기의 작업영역안에서 어떠한 방향으로 스텝게이지가 놓여 있어도 초기점을 지정하면 CNC타입의 코드를 자동으로 생성하여 스텝게이지 측정을 실시하며 그 측정결과는 3차원 좌표측정기의 오차를 보정하는데 사용된다. 결과적으로 경제적이고 실용적인 오차보정 시스템을 구현할 수 있다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.17-24
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2006
오늘날 과학 및 공학연구를 위하여 복잡한 컴퓨터 시뮬레이션을 자주 사용하고 있다. 전통적 물리적 실험이 입력수의 한계와 출력의 측정오차를 가지는 반면 시뮬레이션 실험 또는 전산실험은 입력수에 제한이 거의 없고 대부분 출력 또한 측정오차가 없거나 매우 작다. 이러한 전산 실험의 분석을 위해 비교적 새롭게 등장한 통계적 방법이 DACE(Design and Analysis of Computer Experiments)이나. 본 발표에서는 이 DACE의 기본 개념과 원리를 간단히 소개하고, 실제로 기계설계에 효과적으로 적용된 사례를 보이고, 향후 연구방향 등을 논의하겠다. 특히 시뮬레이션 코드에 존재하는 절대상수의 추정문제(calibration)와 공간선형 모형의 최적선택을 위한 알고리즘을 소개한다.
본 논문은 심박수 측정을 위한 안면 얼굴 영상 데이터 수집 시스템을 설계한다. 본 논문의 설계 내용은 웹 카메라를 이용하여 사용자 얼굴 영상 정보들을 수집하고, 수집된 사용자 얼굴 영상 정보들을 이용하여 심박수를 측정하는 기능이다. 웹 카메라를 이용한 비접촉식 심박수 측정으로 인하여 오차가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 심박수 측정시 얼굴 영상 데이터 분류를 통해서 오차가 발생한 경우와 정상적인 경우를 구별하여 심박수 프로그램 오차 수정에 이용할 수 있도록 하고자 한다. 오차가 발생된 경우의 자료를 이용하여 오차를 줄이기 위한 목적으로 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하고 설계한 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 내용이 정상적으로 동작됨을 확인할 수 있었다.
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
목적 : 뇌정위 방사선수술은 AVM(ateriovenous malformation)이나 작은 크기의 종양에 1회에 고선량의 방사선을 조사하는 기술이다. 선형가속기를 이용한 방사선 수술을 하기 위하여 최근 본원에 설치한 Philips SL 75-5 선형가속기와 isocentric sub system(ISS)에 의한 뇌정위 방사선 수술에 있어서 표적의 위치선정과, gantry와 couch의 회전시 기하학적 오차가 중요시 되는데 isocentric sub system의 오차를 분석 하였다. 대상 및 방법 : 방사선원으로는 Philips SL 75-5 선형가속기의 5MV 광자선을 사용하였고, 원형의 작은 광자선속을 위하여 isocenter에서의 직경이 26mm인 secondary cone을 gimbal baaring에 삽입하여 사용하였다. 표적의 크기와 좌표를 정하기 위하여 CT나 angio localizer를 이용하고, 표적좌표 선정을 위하여 BRW phantom base와 target pointer를 이용하여 임의의 BRW-coordinator를 바꾸어 가면서 gantry angle와 ISS head 각도를 임의로 바꾸어 가면서 film에 방사선을 조사하였다. 흑화된 film을 view box 위에 놓고 광학판독기구로 film 가장자리의 오차를 scale 확대경으로 측정하여 오차를 분석하였다. 결과 : 표적좌표 선정의 정확도를 확인하기 위하여 임의의 표적좌표에 gantry의 10개각도 ISShead의 10개각도에서 각각 광자선을 조사시켜 film을 이용하여 오차를 측정한 결과 collimator cone의 직경이 26mm일때 전체 평균오차가 0.219+-0.03mm이었다. 결론 : Isocentric sub system은 gantry head와 ISS arm 사이에 gimbal bearing이 있어서 이 부위를 flexible하게 연결함으로 gantry의 회전에 무관하게 정확한 isocenter를 유지시켜 주고 ISS head는 couch와 독립되어 움직이므로 isocentric sub system isocenter의 오차를 최대한 줄일수 있음을 알았다.
본 논문은 전투기 레이다의 표적 추적정확도(추적오차)를 분석하는 방법에 대한 연구이다. 레이다 측정 시 발생하는 측정오차, 탐지실패, radar cross section(RCS) 요동은 측정 품질을 열화시키며, 이는 추적정확도에 영향을 미치는 요인이 될 수 있다. 따라서 정확한 추적성능분석을 위해 이러한 레이다 측정 특성을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 측정오차, 탐지확률, RCS 요동과 같은 레이다 특성을 복합적으로 활용하여 추적정확도를 분석하는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 분석 방법을 활용한 실험을 통해 탐지확률과 RCS 요동에 의한 추적정확도 열화를 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
구조물의 손상 진단을 위해 측정 가속도 데이터를 사용한 비선형 시간영역 SI 알고리듬을 개발하였다. 구조물의 비선형 거동을 고려하기 위하여 측정 가속도 증분과 해석에 의한 가속도 증분의 차이로 출력오차를 정의하고, 구속 비선형 최적화 문제를 풀어 최적 구조변수를 구하였다. 개발된 알고리듬은 시간에 따라 변하는 강성도와 감쇠 변수를 추정하도록 하였다. 구조물의 비선형 거동에 의한 복원력은 추정된 시간에 따라 변하는 구조변수와 Newmark-$\beta$법으로 계산한 변위를 사용하여 복원하였으며, 복원 과정에서 비탄성 거동에 대한 어떤 모델도 사전에 설정하지 않았다. 개발한 알고리듬에서는 측정오차와 공간 및 상태에 대한 불완전 측정의 경우를 고려하였다. 개발한 알고리듬을 검증하기 위하여 3층 전단건물에 대한 수치 모의시험과 실내 모형실험을 통한 연구를 수행하였다.
이 논문은 실내에서 로봇의 주행 시 생기는 오차를 수정하는 것이다. 실내에 있는 장애물(문턱)을 넘을 경우 슬립에 의하여 주행거리와 실제거리의 오차가 생기고 또한 헤드 앵글 값이 변화함에 따라서 차후 엄청난 주행 오차를 발생시키게 된다. 그에 따라 PSD 센서를 이용하여 장애물을 감지하고 감지 후 장애물을 넘을 수 있도록 모터를 제어한다. 또한 PSD를 이용하여 장애물의 크기를 계산한 후 로봇이 장애물을 넘는 동안에 엔코더 값을 받아 들여서 장애물을 넘는 동안에 로봇이 실제 이동한 거리를 측정한다. 그리고 장애물을 넘은 후에 PSD로 계산한 장애물의 크기 값과 엔코더에서 받아들인 값을 비교하여 거리오차를 수정한다. 또한 전자컴퍼스를 이용하여 장애물을 넘기 전에 로봇의 헤드 앵글 값을 구하고, 장애물을 넘은 후에 로봇의 헤드 앵글 값을 구하여 두 개의 값을 비교한다. 두 개의 값의 차이를 측정하여 수정함으로써 헤드 앵글을 오차를 수정할 수 있다.
본 논문에서는 MOF 소손시 비오차 발생으로 인한 전력사용량에 미치는 영향을 분석하기 위해 비오차를 측정하였다. 현재 MOF 고장건수는 전체파급고장의 약 10%이상 발생되고 있으며, 현장 순회시험을 통해 2009년 68건, 2010년 156건을 적출하였다. 이러한 MOF의 고장은 대부분 내부 CT 권선소손에 의해 발생되며, CT의 1차코일 또는 2차코일 단락시 유형별로 실험을 통해 비오차를 분석하였다. 특히 3상 수전고객은 ${\Delta}$-Y결선방식으로 MOF 정상시 불평형 전류는 중성선의 전류가 발생되지 않으나, MOF 이상시 중성선에 이상전류가 발생된다. 따라서 중성선의 이상전류를 측정하여 MOF 이상유무 판정 및 과부족 계량 오차 판정을 하기 위한 자료로 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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