본 논문은 지구를 구체(Sphere)로 모델링하고, 좌표계 변환 없이 위경도 좌표계에서 지구 곡률이 고려된 곡선형태의 신호방향선(Line Of Bearing, LOB)을 이용하여 비선형 최소제곱법(Nonlinear Least Squared Estimator, NLSE)으로 고정형 신호원의 위치를 추정하는 방법을 소개한다. 그리고 추가적으로 지구를 타원체(Ellipsoid)로 모델링하여 위치추정성능을 개선하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 지구 곡률이 고려된 곡선 LOB를 이용하는 NLSE 방법이 기존 삼각측량법(Triangulation Method) 대비 우수한 위치추정 성능을 가짐을 보이고 타원체 모델을 이용하여 위치추정성능을 개선함을 보인다.
강우사상은 강우량, 지속기간, 강우강도 등의 특성으로 표현될 수 있으며 이런 인자들을 같이 고려할수록 그 현상을 보다 종합적으로 표현할 수 있다. 하지만 현재 일반적으로 이루어지는 일변량 빈도해석절차에서는 지속기간을 고정시켜놓고 각 지속시간에 따른 결과만을 도출해 낼 수 있기 때문에 지속기간에 대해 제약적이고 입력자료에 존재하지 않는 지속기간에 대한 결과를 얻기가 어렵다. Copula모델은 두 일변량 분포형을 다변량 분포형으로 연결하여 주는 모델이다. 따라서 강우량과 지속기간을 변수로 사용하면 Copula모델을 통한 이변량 강우빈도해석은 보편적으로 이루어지고 있는 일변량 지점빈도해석보다 지속기간에 대해 유연한 결과를 나타낼 수 있다. 즉, 강우와 지속기간이 동시에 변수로 사용되기 때문에 임의의 지속기간이나 강우에 대해서 확률강우량 및 확률지속기간을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 서울지점을 대상으로 1961∼2009년 동안 발생한 강우사상 중 각 년도에서 최대강우량이 발생한 사상을 추출하여 입력자료로 사용하였다. Copula 모형은 Gumbel-Hougaard, Frank, Joe, Clayton, Galambos등 총 5개의 모델을 적용하였고 각 Copula의 매개변수는 준모수방법인 maximum pseudolikelihood estimator를 이용하여 추정하였다.
적응 반향제거기는 휴대전화나 음성 인식 시스템과 같은 음성 통신 시스템에서 중요한 부분의 하나로 자리잡았다. 이러한 응용에서 반향경로는 긴 임펄스 응답을 가지게 된다. 본 논문에서는 음향반향제거를 위해 Moving-Average Least Mean Square(MVLMS) 알고리즘을 제안하였다. 유색 입력 모델을 이용한 실험 결과는 MVLMS 검출 알고리즘이 Least Mean Square 검출 알고리즘에 비해 수렴 성능이 우위에 있음을 입증하였다. MVLMS 알고리즘은 약간의 계산 복잡도 향상이 있지만, 표준 LMS 검출 알고리즘에 비해 월등한 안정성 향상을 가져온다.
BLEVE로 인한 위험을 평가하기 위한 프로그램, BLEVE ESTIMATOR를 이용하여 온도에 따른 폭발량과 Flashing mass를 계산하였고, 부천 가스충전소의 사고를 모델로 피해를 예측하였으며, 상용프로그램인 Dupont의 SAFER 프로그램과 비교하였다. 폭발량과 Flashing mass는 폭발온도의 증가에 따라 지수함수로 증가하였으며, Propane이 n-Butane보다 상대적으로 높게 나타났다. 용기의 온도, 압력, 충전비가 높을수록 Overpressure가 높게 나타났다.
2차 연료 분사장치를 이용한 연구용 연소기의 연소불안정 능동 제어장치를 설계하였다. Cambridge Combustor 모델을 이용하여 제어 가능함을 보였고, 적용한 적응제어 알고리즘에 대한 제어장치의 요구조건을 도출하였다. 적응제어 법칙을 구현하기 위하여 주파수 추정기가 가져야 할 성능과 연료제어 밸브의 주파수 대역에 대하여 제어장치를 이용하여 실험적으로 검증하였다. 시험 결과 대역폭 150Hz 이하의 연소 불안정 모드에 대하여 귀환제어 방식의 연소불안정 능동제어기로 사용 가능함을 보였다.
본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.
본 논문에서는 유동의 안정된 흐름 제어를 위한 유동제어에 대해 다룬다. 전산유체역학 해석을 통해 제공된 대용량의 유동 데이터를 POD 방법을 통하여 축약하고, 제어측면에서 시간 및 주파수 영역에서의 분석에 근거하여 적절한 수준의 저차 모델링한다. 한편, 유동장 표면에 부착된 압력센서로부터 공간상의 유동상태 추정을 위해 신경망 구조를 갖는 유동추정기를 구성하고, 되먹임 유동제어기를 설계함으로써 유동제어루프를 구성한다.
본 연구는 터렛 서보 시스템에서 사용되는 고가의 절대형 엔코더를 대체하기 위해서 멀티-턴 가능한 센서리스 위치제어기를 구현하였다. 센서리스 제어를 위해서는 모터의 위치 정보가 필수적이다. 따라서, 터렛 서보시스템에서 사용되는 영구자석형 동기 전동기의 수학적 모델로부터 자속 추정기를 구성하였다. 자속 추정기로부터 회전자 자속을 계산하여 회전자의 속도와 위치 정보를 얻었다. 제로-크로싱 기법을 사용하여, 추정한 회전자 자속이 1회전 할 때마다 하나의 펄스를 생성하여 멀티-턴 횟수를 측정하였다. 모의실험과 실험을 통해 제안한 방법의 유용함을 확인하였다.
본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
This paper concentrates on models useful for analyzing the error performance of ML(Maximum Likelihood) estimators of a single unknown signal parameter: that is the error intensity model. We first develop the point process representation for the estimation error and the conditional distribution of the estimator as well as the distribution of error candidate point process. Then the error intensity function is defined as the probability dessity of the estimate and the general form of the error intensity function is derived. We then develop several intensity models depending on the way we choose the candidate error locations. For each case, we compute the explicit form of the intensity function and discuss the trade-off among models as well as the extendability to the case of multiple parameter estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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