• 제목/요약/키워드: ESTIMATOR 모델

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칼만예측기의 ZMP 상태추정을 통한 이족로봇의 균형제어기법 (Balance Control of a Biped Robot Using the ZMP State Prediction of the Kalman Estimator)

  • 박상범;한영준
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.601-607
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    • 2006
  • 본 논문은 칼만필터를 이용한 ZMP의 다음 상태 예측을 통한 새로운 이족로봇의 균형제어기법을 제안한다. 일반적으로 이족로봇의 동역학 모델은 3D-LIPM(3D-Linear Inverted Pendulum Mode)에 의해 수학적으로 근사화되지만, 이는 로봇의 동역학적 특성을 완벽하게 표현할 수 없다. 이족로봇의 안정성은 ZMP(Zero Moment Point) 위치가 안정영역에 존재하는 경우에 안정성이 보장된다. 그리고 로봇 구조와 그 모델 사이의 내재된 오차는 로봇의 안정성에 영향을 끼칠 수 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 균형제어기법은 내부 오차를 줄일 수 있으며, 적절한 로봇의 제어가 가능하다. 제안된 균형제어기법의 실험은 다양한 상황을 포함한 가상의 공간상에서 모의실험 되었다.

탐지만 가능한 센서로 구성된 분산센서망에서 라인피팅을 이용한 표적위치 추정기법의 성능향상 (Improved Target Localization Using Line Fitting in Distributed Sensor Network of Detection-Only Sensor)

  • 류창수
    • 전자공학회논문지
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    • 제49권9호
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    • pp.362-369
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    • 2012
  • 최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.

BIM과 온톨로지를 활용한 표준내역항목 추론 자동화 (Automatic Inference of Standard BOQ(Bill of Quantities) Items using BIM and Ontology)

  • 이슬기;김가람;유정호
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.99-108
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    • 2012
  • BIM(Building Information Model) 기반으로 기본설계를 수행한 경우에도 개략적인 설계 정보만 제공되므로, 내역작성에 필요한 충분한 정보를 설계도면으로부터 확보하는 것이 어렵다. 하지만 대부분 BIM기반 공사비산정 관련 연구들은 물량산출 자동화 또는 BIM 기반 물량산출결과의 정확도 향상을 위한 방안 제시하는 것이 대부분이며, 건설사업의 공사비산정에서 요구되고 있는 표준품셈 및 일위대가에 대한 고려가 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 BIM 활용의 장점을 활용하고 여기에 온톨로지 기술을 접목하여, BIM 기반의 기본설계 정보로부터 내역서 생성에 필요한 작업내역을 자동으로 추출하는 프로세스를 제시한다. 이 프로세스를 적용할 경우, BIM 정보의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대되며, 견적자의 자의적 판단이 개입되던 문제를 해결하여 동일한 BIM이라면 동일한 견적결과를 얻을 수 있는 일관성 있는 내역작성 방법 개발의 기초가 될 것으로 기대된다.

신경망 기법을 이용한 연평균 강우량의 공간 해석 (Spatial Analysis for Mean Annual Precipitation Based On Neural Networks)

  • 신현석;박무종
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제32권1호
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    • pp.3-13
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    • 1999
  • 본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.

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분산 시뮬레이션에서의 Coverage 분석에 관한 연구 (Quality of Coverage Analysis on Distributed Stochastic Steady-State Simulations)

  • 이종숙;박형우;정해덕
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제9A권4호
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    • pp.519-524
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    • 2002
  • 본 논문에서는 분산 시뮬레이션 기법 중에 하나인 MRIP(Multiple Replications In Parallel) 시나리오에서 각종 순차적인 시뮬레이션 분석 방법들의 성능을 측정할 수 있는 포함범위(Coverage)에 대한 신뢰구간(confidence intervals) 및 속도향상(Speedup)에 대해 살펴보았다. F-분포를 기반으로 한 신뢰구간에 대한 추정기(estimator)를 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 $M/M/1/{\infty},\;M/D/I/{\infty}과\;M/H_{2}/1/{\infty}$큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다. 순차적인 포함범위 분석을 위해서는 수많은 시뮬레이션 실행(Run)들이 요구되는데, MRIP 분산 시뮬레이션 시나리오에서 다중 프로세서를 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 최종 시뮬레이션 결과를 얻는데 걸리는 신간을 감소시켰다. 또한, LNA으로 연결된 분산 컴퓨팅 시스템에 시뮬레이션을 동시에 수행시킴으로써 쉽게 필요한 수의 시뮬레이션 실행결과(Run)를 수집할 수 있다. 이는 샘플의 수가 증가됨으로써 좀더 신뢰도가 높은 최종 신뢰구간을 시뮬레이션 수행자가 얻을 수 있게 해준다.

환형배열에서 닫힌 형식을 이용한 코히어런트 분산 단일음원의 위치 추정 기법 (Closed-form Localization of a coherently distributed single source with circular array)

  • 정태진;신기철;박규태;조성일
    • 한국음향학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.437-442
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    • 2018
  • 본 논문에서는 환형배열을 이용하여 단일음원이 코히어런트 분산 분포를 가지는 경우 닫힌 형태로 음원의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 음원이 다중경로를 거쳐 센서에 도달하는 경우 분산음원으로 보이며 이때 음원의 위치는 대표 방위, 대표 고각, 대표 방위의 분포, 대표 고각의 분포 네 가지 변수로 표현될 수 있다. 이러한 경우 DSPE(Distributed Source Parameter Estimator) 기법과 같은 탐색 기법으로 네 변수를 찾기 위해서는 매우 많은 탐색과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 위치 추정을 위해 센서간의 상관함수와 최소자승기법을 이용하여 닫힌 형식으로 대표 방위와 고각을 추정하는 기법을 제안한다. 특히 음원이 대표적인 분포 모델인 가우시안 분포를 따를 경우 방위와 고각의 표준편차 또한 닫힌 형식으로 추정한다. 시뮬레이션에서는 DSPE 기법과 비교하여 제안 기법의 타당성을 확인하였다.

가이드된 순차 RANSAC에 의한 다중 호모그래피 추정 (Multiple Homographies Estimation using a Guided Sequential RANSAC)

  • 박용희;권오석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.10-22
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    • 2010
  • 본 논문은 시점을 달리 하는 두 이미지 사이의 다중 호모그래피 관계를 RANSAC을 이용하여 동시에 추정하는 새로운 방안을 제안한다. 이상치가 많이 포함된 데이터에 대해서도 강건한 파라미터 추정이 가능한 RANSAC 알고리즘은 단일 모델에 대해서만 적용되는 제약을 가진다. 따라서, 이미지에 존재하는 여러 평면의 2D 투영 변환 관계들을 추정하기 위해서는 RANSAC 알고리즘을 순차적으로 수행해야 한다. 이 과정에서 데이터에 지속적으로 포함되는 이상치들은 모델 추정을 느리게 한다. 또한, 모델들은 적합치 비율에 의해 순차적으로 추정되기 때문에 알고리즘의 병렬화가 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘의 수행 과정에서 찾아낸 부분적인 모델 관계를 이용하여 반복 시도 횟수를 줄이고 다중 호모그래피들을 동시에 추정할 수 있는 가이드된 순차 RANSAC 알고리즘을 제시한다.

데이터 마이닝을 이용한 단기 부하 예측 시스템 연구 (A Study of Short-Term Load Forecasting System Using Data Mining)

  • 주영훈;정근호;김도완;박진배
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.130-135
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    • 2004
  • 본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.

매입형 영구자석 동기전동기의 센서리스 구동 시 위치 추정 성능 향상을 위한 새로운 인덕턴스 추정 방법 (Improved Rotor Position Estimator with a New Inductance Estimation Method for IPMSM Sensorless Drive)

  • 강부경;강신원;김상일;김래영
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.241-242
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    • 2016
  • 본 논문에는 매입형 영구자석 전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)의 회전행렬을 이용한 고주파 신호주입 센서리스 구동 시 회전자 위치 오차 추정 성능 향상을 위한 새로운 인덕턴스 추정방법을 제안하였다. 회전행렬을 이용한 회전자 위치 오차 추정 방법은 위치 오차의 넓은 추정 범위 및 선형성을 만족하는 장점이 있으나 모델 기반 인덕턴스를 사용하기 때문에 실제 인덕턴스 값과 차이가 있을 시 추정된 위치 오차가 부정확 할 수 있다. 따라서 정확한 위치 오차를 구하기 위해 본 논문은 오프라인 상황에서 인덕턴스를 추정하는 새로운 방법을 제시하였으며 모의 실험으로 제안한 방법을 검증하였다.

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복합모델 다차량 추종 기법을 이용한 차량 주행 제어 (Vehicle Cruise Control with a Multi-model Multi-target Tracking Algorithm)

  • 문일기;이경수
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.696-701
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    • 2004
  • A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

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