Air quality planning and management requires accurate and consistent records of the air quality parameters. Limited number of monitoring stations and inconsistent measurements of the air quality parameters is a very serious problem in many parts of India. It becomes difficult for the authorities to plan proactive measures with such a limited data. Estimation models can be developed using soft computing techniques considering the physics behind pollution dispersion as they can work very well with limited data. They are more realistic and can present the complete picture about the air quality. In the present case study spatio-temporal models using Linear Genetic Programming (LGP) have been developed for estimation of air quality parameters. The air quality data from four monitoring stations of an Indian city has been used and LGP models have been developed to estimate pollutant concentration of the fifth station. Three types of models are developed. In the first type, models are developed considering only the pollutant concentrations at the neighboring stations without considering the effect of distance between the stations as well the significance of the prevailing wind direction. Second type of models are distance based models based on the hypothesis that there will be atmospheric interactions between the two stations under consideration and the effect increases with decrease in the distance between the two. In third type the effect of the prevailing wind direction is also considered in choosing the input stations in wind and distance based models. Models are evaluated using Band Error and it was observed that majority of the errors are in +/-1 band.
래터레이션 기반 실내 위치 측위 기법은 단말기와 AP(Anchor Point) 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 주로 사용한다. 그러나 무선 신호는 시간과 공간에 따라 무작위로 변화하는 특성을 가지므로 RSS를 이용한 거리 예측에서 오류의 발생은 불가피하다. 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도는 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 되므로 기존 기법들은 이를 해결하기 위하여 다수의 AP를 사용하였다. 그러나 많은 실험 결과들은 다수의 AP 사용보다는 경로 손실 모델에 잘 부합하는 RSS 측정 값을 가진 AP 즉 기준 AP 만을 선택하여 이용하는 것이 위치 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경에서 단말기의 측위 정확도활 향상시키기 위한 기준 AP 선택 기법과 선택된 기준 AP들을 이용한 적응적 거리 예측 기법을 제안한다. 또한 실내 위치 측위 시스템을 구현하여 다양한 실험 환경에서의 실험함으로써 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
이동로봇의 위치인식과 이를 바탕으로 하는 주행시스템은 이동로봇 핵심기술 중의 하나이다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 단순성 등이 주된 특징으로서 실내 위치인식 시스템의 응용에 있어서 많은 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서 네트워크에 퍼지 모델링 방법을 사용하여 이동로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하여 이를 주행시스템에 적용하고자 한다. ZigBee 기반 센서 네트워크에서는 노드들 간의 거리를 인식하기 위해서 RSSI (Received Signal Strength Indication) 값을 이용하게 된다. 그러나 이 RSSI 값은 건물 주위 물체에 의해 왜곡되거나 반사되는 수신 신호의 특성에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 정확한 거리 정보를 알아내기 위해서는 적절한 교정 방법이 필요하며, RSSI 값에 퍼지 모델링 기법을 이용하여 정확한 거리 정보를 추출하고자 한다. 또한 이 거리 정보를 바탕으로 동적 삼각측량법을 이용하여 이동로봇의 실내 위치를 효율적으로 인식하고 주변 상항 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 주행 알고리즘을 개발하고자 한다.
수중 이동체의 시험평가 과정에서 정확한 거리 추정은 중요한 요소 가운데 하나이다. 특히, 도달 시간 값을 이용하여 거리를 추정하는 경우 상관 특성 등으로 인해 처프 신호인 Linear Frequency Modulation(LFM)과 같은 신호의 적용성이 높다. 하지만 이동성이 있는 도플러 천이 환경에서는 거리-도플러 커플링 효과로 인하여 측정 오류가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 거리-도플러 커플링 효과를 보상하여 도달 시간 값의 측정 오류를 감소시키는 신호를 제시한다. 제안된 신호는 2종류의 LFM 신호를 중첩하여 구성하였으며, 거리-도플러 커플링 효과를 최소화할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 신호가 수중 이동체의 거리 추정에 있어서 거리-도플러 커플링 효과를 보상하여 도달 시간 값의 측정 오류를 줄이는 방법임을 확인하였다.
In this paper, the distance from the camera to the object is measured by using stereo camera. The stereo camera acquires two images which have a disparity from left and right camera. The disparity could be calculated by stereo matching of two images and using the disparity, the distance was calculated by triangular method. The distance estimation was carried out as widen the distance from the camera to the object with several operation methods of stereo matching. The result of experiment was under 10 percent error compared with the real distance. Therefore, by using this result, stereo camera would be adapt to the object tracking robot research or any other related area.
본 연구는 화학장치설비중 가압 염소포화액체 저장탱크의 2상흐름 연속누출에 대한 유해위험거리(또는 독성완충거리)를 정량적으로 예측하기 위한 결과영향 모델링 방법론을 개발하기 위한 것이다. 누출원 모델링은 미환경청의 가이드라인에 근거한 정교한 해석방법과 SuperChems 모델의 자체계산에 의하여 각각 수행되었다. 유해위험성 평가에서 법적 독성규제농도로서 사용되는 STEL, IDLH 및 ERPGs (ERPG-2와 ERPG-3) 농도들에 대하여 유해위험거리를 예측하였다. 비상대응계획 수립시 유해위험성 평가의 가이드라인으로 활용하기 위하여 특히 ERPG-2 농도에 대하여 누출원특성 및 기상변화들의 유해위험거리에 미치는 영향을 고찰하였다.
카메라를 이용한 위치 측정은 오랫동안 많은 연구가 진행되고 있다. 이것은 자율주행 자동차에서 차간거리 인식이나 객체 인식을 위한 연구가 있고, GPS를 적용하기 어려운 한정된 공간인 실내의 내비게이션 분야에서 연구되고 있다. 보통, 카메라를 이용하는 거리를 측정하는 방법은 2개의 스테레오 카메라를 이용하여 카메라 사이의 거리와 촬영된 영상이나 사진을 통해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다. 본 논문에서는 하나의 카메라를 이용하여 사물의 거리를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영 시간의 차이, 촬영 사이의 거리를 통하여 스테레오 카메라와 같이 카메라 간의 거리, 촬영된 사진에 의해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다.
본 논문에서는 차량 간 안전통신을 위하여 다중홉 클러스터링 방식의 문제점을 개선하여, 거리를 계산한 지능형 클러스터링(Intelligence Cluster) 기법을 제안하고자 한다. 고속 이동시 연계성이 없는 차량간에 거리를 계산하여 클러스터링을 하게 되면 설정된 거리 값으로 각 노드들의 연계성이 형성되게 된다. 동일 구성원이 된 노드들 사이에서 거리 값으로 헤더를 선출하게 되고 헤더는 멤버가 된 노드들에게 그룹 내 정보를 전달하게 된다. 헤더 선출 후, 이동성으로 인해 헤더가 이탈되면 긴급상황이 발생될 수 있다. 이때 정보전달은 패킷에 포함된 프로그램의 실행으로 노드에서 제공하는 지능형 클러스터를 이용하여 새로운 클러스터 헤더를 선출하여 전송할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 기존의 Store-and-Forward 라우팅 방식에 컴퓨팅 능력을 추가한 Store-Compute-Forward 방식으로 클러스터를 선출하는 이동 Ad-hoc 통신을 위한 지능형 거리추정 클러스터방식을 제안한다. 논문에서 제안한 이동 Ad-hoc 통신을 위한 지능형 거리추정 클러스터방식은 능동적이고 지능적인 멀티 홉 클러스터 라우팅 프로토콜로서 안정된 통신이 이루어 질 수 있도록 한다.
동일한 설명변수 집합에 여러 개의 반응 변수들이 종속되어 있는 경우를 많은 실제 자료에서 볼 수 있다. 특히, 여러 개의 반응변수가 서로 상관관계를 가지고 있으면 각각의 반응변수에 대한 개별적인 분석보다는 반응변수들 사이의 상관관계를 고려한 동시 추정(simultaneous estimation)이 매우 효과적이다. 이러한 다변량 회귀분석에서 최소거리추정량(least distance estimator; LDE)은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합 과정에 반영하여 다차원 유클리드 공간에서 각 훈련 개체와 추정값 사이의 거리를 최소화하도록 회귀계수들을 동시에 추정한다. 뿐만 아니라 최소거리추정량은 이상치에 대한 강건성을 제공한다. 본 논문에서는 다변량 선형 회귀분석에서의 최소거리추정법에 대해 살펴보고, 나아가 효율적인 변수선택을 위한 벌점화 최소거리추정량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 adaptive group LASSO 벌점항을 적용한 AGLDE 기법은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합에 반영함과 동시에 설명변수의 중요도에 따라 효율적으로 변수선택을 수행할 수 있다. 제안 방법의 유용성은 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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