본 연구에서는 국립지리원에서 1974년-1986년에 수행한 우리나라 제 1차 1등수준측량 데이터의 철저한 분석이 이루어졌다. 각 노선별 정확도의 분석과 조정결과의 검토를 통하여 각국의 경우와 비교ㆍ평가되었다. 연구결과로는 수준망에 내재된 정오차가 전반적으로 크게 나타나고 있으나 국제측지학협회(IAG)의 정밀수준측량 정확도를 만족하고 있으므로 지도제작이나 건설공사용으로 타당함을 보여주고 있다.
VLBI, SLR, DORIS, GNSS와 같은 우주측지기술 사이의 3차원 벡터를 결정하는 작업은 ITRF에 중요한 요소이다. 따라서 각각의 우주측지기술에 해당되는 IVP를 정확하게 계산할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 모델에 비해 업데이트된 수학모델을 사용하여 세종시에 위치한 VLBI의 IVP 위치를 계산함으로써 계산의 효율과 신뢰성을 높였다. 관측값으로는 안테나에 부착된 반사타겟의 좌표가 사용되었으며 이때 관측오차크기는 1.5 mm로 설정하였다. 조정계산을 통해 VLBI IVP 좌표와 정확도를 계산했으며 기존 연구에서 제시한 값과 비교했을 때 성공적으로 계산이 된 것으로 판단된다. 하지만 실제 관측오차가 고려된 VLBI IVP를 계산하기 위해서는 향후 VLBI IVP 계산을 위한 추가적인 지상측량이 필요하다.
The purpose of this study is to assess the performance of Short-term atmospheric dispersion models --- ISCST, MPTER, VALLEY --- with terrain adjustment. The models are evaluated through correlation analysis, paired analysis and log-normal culmulative analysis between the measured and predicted concentrations in Samcheonpo area. The correlation coefficients between the measured and predicted concentrations turn out to be higher with terrain adjustment than those without terrain adjustment. In paired analysis, the mean differences and average absolute gross errors of concentrations do not change significantly with terrain adjustment. But the variances of the residuals become much smaller when the terrain is adjusted. Through the log-normal cumulative analysis, it is found that the terrain adjustment improve the prediction performance of MPTER and VALLEY, but do not affect significantly that of ISCST. Overall, it is concluded that the performance of short term atmospheric dispersion models improve when the terrain is considered in computation, especially in MPTER and VALLEY.
This paper surveys past and state-of-the-art SLAM technologies. The standard methods for solving the SLAM problem are the Kalman filter, particle filter, graph, and bundle adjustment-based methods. Kalman filters such as EKF (Extended Kalman Filter) and UKF (Unscented Kalman Filter) have provided successful results for estimating the state of nonlinear systems and integrating various sensor information. However, traditional EKF-based methods suffer from the increase of computation burden as the number of features increases. To cope with this problem, particle filter-based SLAM approaches such as FastSLAM have been widely used. While particle filter-based methods can deal with a large number of features, the computation time still increases as the map grows. Graph-based SLAM methods have recently received considerable attention, and they can provide successful real-time SLAM results in large urban environments.
In this paper, attitude computation algorithm for a strap down ARS(Attitude Reference System)of an underwater vehicle has been studied. Attitude errors o the ARS using low-level gyroscopes tend to increase with time due to gyroscope errors. To cope with this problem, a mixing algorithm of accelerometer aided attitude computation has been developed. The algorithm can successfully bound the error increase for cruising motion, but it gives instantaneously large errors when a vehicle maneuvers. To improve the performance in case of vehicle's maneuver, a new attitude computation mixing algorithm complying state of vehicle and to manage the adjustment of the gains which are invariant in the existing algorithm. In addition, a gain scheduling method is applied to fuzzy inference composition process for real-time computation. Monte Carlo simulation results show that the proposed algorithm provides better performance than the existing algorithm.
This paper deals with comparison of simultaneous geodetic networks between with geographical coordinates and with plane coordinates. The adjustment computation is performed by variation of coordinates. Provisional values for observation equations are computed by extended Guass mid-latitude formula using, official coordinates ($\varphi,\lambda$) in geographical network abjustment, measurements are reduced to plane by origin scale factor (=1.0000) Bessel ellipsoid and unit weight are adopted, and geographical coordinates are projected by Guass conformal double projection. The processing results of a test-network by distances yield the average root mean square error of position 6ㆍ2cm for adjustment with $\varphi,\lambda$ and 5.8cm for adjustment with X, Y. RMSE of discrepancy between two methods is 1.7cm. This result conform to required accracy.
우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 건설공사 불가변동으로 인한 계약금액조정을 함에 있어 산출과정에 있어서의 문제점과 물가변동 조정 후 설계변경이 수반될 때 물가상승액이 변경되면서 일어나는 비합리적인 정산방식과 법적인 문제점에 대한 개선방안을 제시하고자 수행되었다. 이를 위해 계약관리자를 대상으로 한 설문조사와 건설공사사례를 분석하였고 그 결과로 물가변동제도의 대한 문제점을 분석하였다. 위와 같은 과정을 통해 계약금액조정에 판한 개선방안 및 산식을 제안하였다. 상기와 같은 목적과 방법에 따라 수행된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1) 계약금액조정에 대한 개선방안으로는 합계단가로 비목군편성, 물가변동 조정 후 설계변경 수반시 증가된 물량 또는 신규품목에 대하여 설계변경당시 시점으로 물가변동 산출 등을 제시하였다. 2) 물가변동으로 인한 계약금액조정 후 설계변경이 수반될 경우 발생하는 기존물량 삭제 또는 물가변동제외금액 이하로 수량이 변경되는 경우와 수량 변경이 없는 경우에 대한 물가상승액 정산산식을 제안하였다.
Recently, a new learning algorithm for multilayer neural networks has been proposed 〔1〕. In the new learning algorithm, each output neuron is considered as a function of weights and the weights are adjusted so that the output neurons produce desired outputs. And the adjustment is accomplished by taking gradients. However, the gradient computation was performed numerically, resulting in a long computation time. In this paper, we derive the all necessary equations so that the gradient computation is performed analytically, resulting in a much faster learning time comparable to the backpropagation. Since the weight adjustments are accomplished by summing the gradients of the output neurons, we will call the new learning algorithm “multi-gradient.” Experiments show that the multi-gradient consistently outperforms the backpropagation.
LSP(Line Spectrum Pairs) Parameter is used for speech analysis in vocoders or recognizers since it has advantages of constant spectrum sensitivity. low spectrum distortion and easy linear interpolation. However the method of transforming LPC(Linear Predictive Coding) into LSP is so complex that it takes much time to compute. Among conventional methods, the real root method is considerably simpler than others, but nevertheless, it still suffers from its jndeterministic computation time because the root searching is processed sequentially in frequency region. We suggest a method of reducing the LSP transformation time using voice characteristics The proposed method is to apply search order and interval differently according to the distribution of LSP parameters. in comparison with the conventional real root method, the proposed method results in about 46.5% reduction. And, the total computation time is reduce to about 5% in the G.723.1 vocoder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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