• Coupled systems mechanics
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• 제11권5호
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• pp.411-438
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• 2022

In this paper, we present the parameter identification for inelastic and multi-scale problems. First, the theoretical background of several fundamental methods used in the upscaling process is reviewed. Several key definitions including random field, Bayesian theorem, Polynomial chaos expansion (PCE), and Gauss-Markov-Kalman filter are briefly summarized. An illustrative example is given to assimilate fracture energy in a simple inelastic problem with linear hardening and softening phases. Second, the parameter identification using the Gauss-Markov-Kalman filter is employed for a multi-scale problem to identify bulk and shear moduli and other material properties in a macro-scale with the data from a micro-scale as quantities of interest (QoI). The problem can also be viewed as upscaling homogenization.

• 대한조선학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.43-52
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• 2003

Two methods which estimate manoeuvring derivatives in the model of hydrodynamic force and moment acting on a manoeuvring ship using sea trial data were compared. One is the widely used parameter estimation method by using the Extended Kalman Filter (EKF), which estimates state variables of linearized state space model at every instant after dealing with the coefficients as the augmented state variables. The other one is the Estimation-Before-Modeling (EBM) technique, so called the two-step method. In the first step, hydrodynamic force of which dynamic model is assumed the third-order Gauss-Markov process is estimated along with motion variables by the EKF and the modified Bryson-Frazier smoother. Then, in the next step, manoeuvring derivatives are identified through the regression analysis. If the exact structure of hydrodynamic force could be known, which was an ideal case, the EKF method would be regarded as being more superior compared to the EBM technique. However the EBM technique was more robust than the EKF method from a realistic point of view where the assumed model structure was slightly different from the real one.

• 대한조선학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.30-38
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• 2001

조류를 고려한 조종운동방정식을 정립한 후 선박의 운동변수 뿐만 아니라 외력 및 조류의 방향과 속도도 상태변수로 설정하여 비선형 상태방정식과 측정방정식을 표현하였다. 여기서 외력은 3차의 Gauss-Markov 프로세스로 표시하고, 조류의 방향과 속도는 일정하다고 가정하였다. 상태 추정을 위하여 확장 Kalman-Bucy 필터와 고정간격 스무더를 이용하였다. 기존의 Hwang은 실선 시운전 계측값을 이용하여 동유체력미계수 및 조류의 영향을 동시에 확장 Kalman 필터를 이용하여 추정하였으므로 매개변수의 개수가 상당히 많아지는 반면 모델링 전 추정기법을 사용하면 각각의 동유체력미계수를 추정하는 대신에 3방향의 외력과 조류 변수만을 추정한다. 측정잡음이 포함된 시뮬레이션 측정값을 적용하여 조류 변수를 추정하는 경우 실제값이 잘 추정되는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.575-581
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• 2012

일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.319-325
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• 2007

GPS를 이용한 상대측위에 있어서 기선의 길이가 길어질수록 측위지점 사이의 상관관계 저하로 인하여 전리층 지연 효과와 같은 오차가 관측치내에 존재하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 중기선 이상의 상대측위에서 가장 큰 오차요인으로 알려져 있는 전리층 지연 효과를 통계적 모델을 이용하여 모델링하고, 이론적 경험적으로 가장 좋다고 알려져 있는 LAMBDA방법을 이용하여 모호정수를 결정하였다. 상시관측소데이터를 이용하여 통계적 모델을 경험적으로 Gauss-Markov 1차를 결정하였으며, 모델 파라미터인 상관시간(correlation time) 및 모델의 분산을 산출하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘의 적용 및 정확도 분석을 위하여 상용소프트웨어 및 Bernese와 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.222-224
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• 1995

This paper deals with 3-dimensional missile guidance law. This presents the general optimal solution of the state equation which includes the target maneuvering as the Gauss-Markov processing. The main results ore about the transformation between the Cartesian coordinates on which both the guidance law and the filter are bused and the polar coordinates system in real missile guidance and measurement information. And the extended Kalman filter and adjustment of the estimated target acceleration by triangular functions is proposed solution to this transformation problem. It is shown that this proposed transformation is valid in real 3-dimensional guidance problem by the computer simulation.

• Coupled systems mechanics
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• 제7권2호
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• pp.211-232
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• 2018

In this work we present an upscaling technique for multi-scale computations based on a stochastic model calibration technique. We consider a coarse-scale continuum material model described in the framework of generalized standard materials. The model parameters are considered uncertain, and are determined in a Bayesian framework for the given fine scale data in a form of stored energy and dissipation potential. The proposed stochastic upscaling approach is independent w.r.t. the choice of models on coarse and fine scales. Simple numerical examples are shown to demonstrate the ability of the proposed approach to calibrate coarse scale elastic and inelastic material parameters.

• 한국측량학회지
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• 제33권2호
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• pp.123-129
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• 2015

알고리즘의 유연성 및 효율성으로 인해 GPS 이동측위 시 칼만필터가 주로 사용되어 왔으며 동시에 다양한 계통오차의 제거가 가능한 상대측위 기법이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기선의 길이가 길어지게 되면 상대측위 기법을 사용하더라도 대기효과를 충분히 제거하기 어렵기 때문에 이 경우 제거되지 않고 남아 있는 대기효과를 상태벡터에 추가하여 추정을 하기도 한다. 칼만필터를 이용하는 경우 일반적으로 대기효과는 랜덤워크 혹은 일차가우스-마르코프 프로세스로 모델링하게 되는데 이때 프로세스 잡음에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 대기효과에 해당되는 프로세스 잡음 모델링을 위해 필요한 매개변수를 결정하였다. 이를 위해 이중차분 전리층 지연값과 천정방향 습윤지연값을 이용하여 실험적 자기상관함수를 계산하였으며 이를 통해 프로세스 잡음 모델링에 필요한 매개변수를 계산하였다. 결정된 매개변수값들은 유사한 대기환경에서 취득된 데이터에 대한 프로세스 잡음 모델링 시 직접 사용될 수 있으며 유사한 대기환경이 아닌 경우일 지라도 초기 근사값으로 활용될 수 있을 것이다.