• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.487-499
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• 2009

Atmospheric correction of satellite measurements is a major step to estimate accurate surface reflectance of solar spectrum channels. In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model used to retrieve surface reflectance from MODIS (MODerate resolution Imaging Spectrometer) top of atmosphere (TOA) reflectance. It is fast and simple atmospheric correction method, so it uses for work site operation in various satellite. This study attempts a test of accuracy of SMAC through a sensitivity test to detected error sources and to improve accuracy of surface reflectance using SMAC. The results of SMAC as compared with MODIS surface reflectance (MOD09) was represented that low accuracy ($R^2\;=\;0.6196$, Root Means Square Error (RMSE) = 0.00031, bias = - 0.0859). Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Among the input parameters, Aerosol Optical Depth (AOD) is the most influence input parameter. In order to modify AOD term in SMAC code, Stepwise multiple regression was performed with testing and remove variable in three stages with independent variables of AOD at 550nm, solar zenith angle, viewing zenith angle. Surface reflectance estimation by using Newly proposed AOD term in the study showed that improve accuracy ($R^2\;=\;0.827$, RMSE = 0.00672, bias = - 0.000762).

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.179-187
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• 2008

본 논문에서는 저가의 광통신용 단일모드 광섬유와 편광소멸기를 이용한 비편광 광섬유 자이로스코프(D-FOG)를 설계/제작하여, 성능을 평가하였다. D-FOG의 위상오차를 줄이기 위해 사용광원의 전류 및 온도 안정화 회로를 제작하여 그 성능을 분석하였다. 제작된 전류 및 온도 안정화 회로의 전류 안정도는 $200{\mu}A$ 미만, 온도 안정도는 $0.0098^{\circ}C$로 양호한 성능을 보였다. 또한, 본 논문에서 제작된 D-FOG의 회전 각속도 측정 범위는 ${\pm}50^{\circ}/s$, Scale factor error는 2.8881%로 양호한 선형성을 보였으며, zero bias drift는 $19.49^{\circ}/h$의 bias 안정도를 보였다. 이는 고가인 고복굴절 편광 유지 광섬유를 이용해 제작된 기존의 FOG에 비해 높은 가격효율성을 갖는 저가의 FOG 제자의 가능성을 보여준다.

• 대한조선학회논문집
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• 제30권4호
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• pp.8-16
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• 1993

자동항법장치(Auto-Pilot System)에 의한 방향제어는 방위계측센서에 의해 계측된 위치 정보와 선미조타장치를 바탕으로 이루어진다. 대부분의 제어시스템들은 센서 잡음을 제외하고는 고장이 없는 계측장비와 고장없는 actuator를 가정하여 상태추정 빛 제어알고리듬을 구현하고 있다. 그러나 실제 상황에서는 이러한 가정이 위험한 경우가 많다. 즉, 방위 계측장비가 고장인 난 경우, 이 잘못된 위치 정보에 기초한 제어기능은 심각한 안전상의 문제까지도 야기시킬 수 있는 것이다. 본 연구에서는 개선된 위치정보처리 방법을 포함시킨 제어시스템을 Auto-Pilot 시스템에 적용하여 보았다. 그 방법으로 센서 고장 진단 및 actuator 고장 진단용 BJDF(Beard-Jones Detection Filter)를 설계하여 그 기능을 파악하였고 일반적인 상태변수추정기와의 차이점을 보였다. 특히 센서의 Bias Error의 경우 상태변수 확장기법을 이용하여 actuator 고장진단의 모형으로 모형화 할 수 있음을 보였다. 이로 인하여 센서 고장의 경우 2차원 평면에 국한된 residual이 일정 방향의 residual로 되므로 고장진단이 용이함을 알 수 있었다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.25-48
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• 2011

본 연구에서는 선거 출구조사에서 발생하는 편향을 분석하기 위해, 먼저 2010년 전국동시지방선거 출구조사의 표본설계와 표본추출오차, 그리고 무응답 현황 및 예측오차 등을 살펴보고, 이를 토대로 출구조사에서 체계적으로 발생하는 지역별 편향 문제를 다루었다. 출구조사에서 발생하는 편향을 통계적으로 검증하기 위해 Martin et al.(2005)이 제안한 예측 정확성 척도인 통계량 A를 사용하였다. 2010년 지방선거를 포함해 2006년 지방선거와 2007년 대통령 선거 방송사 출구조사 자료를 토대로 시 도 단위에서 지역별 편향을 분석해 본 결과, 여당 성향이 강한 지역에서는 여당 후보를 과대 추정하는 편향이 체계적으로 발생하고 있으며, 여당 성향이 강해질수록 이런 편향이 더 강해진다는 것을 확인할 수 있었다. 이런 연구결과는 향후 출구조사의 정확성 제고를 위한 방안을 모색하는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.486-495
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• 2017

협업 필터링(CF, Collaborative Filtering)은 추천을 수행하기 위해 필요한 비용(시간/공간 복잡도 등)이 현실 데이터에 적용하기에는 한계가 있다. 평점 빈도 가중치 기반의 Baseline Predictor(RFWBP, Rating Frequency Weight-based Baseline Predictor)는 정확도가 기존의 방법과 근사하며, 비용을 크게 줄일 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 그러나 효율성을 고려해 RFWBP만 사용할 경우, 1)학습을 수행하지 않기 때문에 발생되는 오차를 감소시킬 수 없고, 2)적합한 추천 목록을 작성하기 위한 조건이 없기 때문에 모두 추천했다. 본 논문은, 제시된 문제를 해결하기 위한 BBP(Bias-Based Predictor)를 제안한다. BBP는 Bias를 보정하여 오차의 범위를 감소시킴으로써 1)을 해결했고, 선호에 적합한 추천 목록 작성을 위한 몇 가지 Case를 정하고, 추천 목록을 구성함으로써 2)를 해결하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.91-94
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• 2001

Recently a constant-norm constraint equation-error method was proposed to solve the bias problem in adaptive IIR filtering. However, the method adopts a fixed step-size and thus results in slow convergence for a small step-size and significant misadjustment error for a largestep-size. In this paper, we propose a variable step-size (VSS) algorithm that greatly improves convergence properties of the constant-norm constraint equation-error method. The analysis and the simulation results show that the proposed method indeed achieves both fast convergence and small misadjustment error.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.352-357
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• 2004

This paper studies the errors that associated with particle velocity and intensity in a space. We theoretically derived their bias error and random error. The analysis shows that the more samples do not always guarantee the better results. The random error of the velocity and intensity are increased when we have many samples. The characteristics of the amplification of the random error are analyzed in terms of the sample spacing. The amplification was found to be related to the spatial differential of random noise. The numerical simulations are performed to verify theoretical results.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.299-303
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• 1993

In an underwater vehicle, the navigation error is mostly caused by the initial misalignment, the bias of a gyro and an accelerometer, and the sea current. Therefore, it is important that these error sources are estimated and compensated in order to reduce the navigation error. In this paper, the E.M.Log aided SDINS is designed by using the E.M.Log which measures the forward velocity of a vehicle. And the system error state equation and the measurement equation are derived and the suboptimal Kalman Filter is established for this aided SDINS. The simulation result showed that this had an important role in estimating and compensating these error sources, thus reducing the navigation error of an underwater vehicle.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.739-745
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• 2006

This paper presents performance improvement of the INS velocity-adided GPS carier tracking loop. To this end, INS velocity-aided GPS carrier tracking loop was modeled as a feedfoward and a feedback loop system. In the phase tracking loop, it was shown that the tracking error caused by the dynamic motion of the vehicle can be compensated with the aiding of the INS information irrespective of the loop order and bandwidth. However, the signal trcking error increases as the INS error increases. It was also shown that in order to remove the tracking error caused by INS bias error, more than or equal to 2nd order PLL should be used. Experiments were carried out and the experimental results were compared with the analysis results.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권1호
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• pp.47-55
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• 2019

It is important to identify informative variables in high dimensional data analysis; however, it becomes a challenging task when covariates are contaminated by measurement error due to the bias induced by measurement error. In this article, we present a two-step approach for variable selection in the presence of measurement error. In the first step, we directly select important variables from the contaminated covariates as if there is no measurement error. We then apply, in the following step, orthogonal regression to obtain the unbiased estimates of regression coefficients identified in the previous step. In addition, we propose a modification of the two-step approach to further enhance the variable selection performance. Various simulation studies demonstrate the promising performance of the proposed method.