링레이저 자이로에는 입력각속도가 작은 영역에서 비선형적인 출력현상인 lock-in이 발생하는데 이를 제거하기 위하여 레이저 공진기에 정현파 각진동을 인가하는 방법이 주로 적용된다. 그러나, 그 방법을 적용하는 경우에도 각진동 회귀점에서 lock-in에 의한 오차가 남아있게 되는데, 이들 오차에 의하여 링레이저 자이로의 일반적인 오차특성인 랜덤웍이 발생된다. 이 lock-in에 의한 오차를 제거하기 위한 많은 연구결과 중의 한 방법으로써 lock-in오차 보상방법은 공진기 각진동 회귀점을 통과하기 전과 후의 맥놀이신호 주기를 비교하여 오차를 추정하고 보상하는 방법이다. 본 연구에서는 자이로 모델링 및 수치해석적인 방법으로, 이 lock-in오차 보상방법의 이론적인 적용 가능성을 분석하고, 현재 가능 할 것으로 판단되는 맥놀이 신호주기 측정 분해능을 감안하여 이 방법의 적용 효과를 분석하였다. 그 결과 lock-in오차 보상방법에 의하여 랜덤웍이 약 1/2~1/3로 감소될 수 있음을 알 수 있었다. 그러므로 이 방법은 항법장치의 정렬시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 방법이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 Pspice의 Subcircuit을 이용한 새로운 DC-DC 컨버터시스템의 피드백 제어루프 설계 방법을 제안하였다. 제안한 피드백 제어루프 설계 방식의 절차는 DC-DC 컨버터의 소신호 모델링을 기반으로 하여 Pspice의 Subcircuit으로 프로그램 하였다. 이를 위해 ABM(Analog Behavioral Modeling)을 사용하였다. ABM은 시뮬레이터에서 프로그래밍 언어로 사용 될 수 있고 수식을 전기적 회로로 나타낼 수 있으므로 방정식의 모든 변수를 전압으로 변환 할 수 있었다. Subcircuit을 사용하여 Pspice의 DC 해석으로 오차보상기의 회로 소자 값을 쉽게 얻을 수 있었다. 개발 방법을 자세히 기술하였으며 응용 예제로 제안한 DC-DC 컨버터 피드백 설계 방법의 효과를 입증하였다. PWM기법을 이용한 컨버터회로는 인덕터 전류가 연속인 연속전류모드를 적용하여 평균화 및 선형화 전류기법을 사용하여 Buck 컨버터의 제어신호를 구하였다. 극점과 영점을 선정하는 방법으로 K-계수법을 적용하였으며, 이와 같은 설계절차는 일반적으로 안정한 성능을 얻을 수 있었다.
스쿼트와 런지운동은 다양한 프리웨이트운동 중 몸통과 하체강화를 위한 중요한 운동으로 운동자세에 대한 이론적 근거 및 운동기준 동작의 확립을 통해 안전하고 효과적인 운동이 이루어져야 한다. 따라서 옵티멀 운동동작을 통한 부상 예방과 오류 동작에 대한 과학적 대응방안을 마련하기 위해 운동모형의 개발이 필요한 현실이며 이러한 목적으로 오류동작에 따른 자세교정을 위해 다양한 보조기구를 활용하는 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 프리웨이트운동의 동적분석을 위해 지면반발력에 대응한 로드셀을 이용한 4포인트 하중검출을 통해 동적동작에 기반한 운동모형 분석시스템을 개발하고자 한다. 프리웨이트운동의 모형개발을 위해 동적 움직임을 단순화하여 구분동작에 따른 운동 모델링을 확립하고 동적인 동작분석을 통해 오류동작을 분석하고 보정하기 위한 수치정량화 데이터를 확보하였고 이를 활용할 수 있는 분석방법에 대한 타당성을 검증하였다.
고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.
평판형 증발부를 갖는 루프히트파이프(LHP)에 대한 정상상태 해석모델을 제시하였다. 관련문헌의 고찰에 기초하여 LHP 의 주요 부분인 증발부, 액체저장조(보상챔버), 증기이송관, 액체이송관 및 응축부에서 온도와 압력을 예측할 수 있도록 계산과정을 제시하였으며, LHP 에서 유일하게 모세관 구조물을 가지는 증발부의 해석에 중점을 두었다. 증발부에서 액체 -기체 경계면 부근에서 압력과 온도의 영향을 고려하기 위해 박막이론을 사용하였으며, 수정된 기체분자운동이론에서 응축경계면 온도를 산정하는데 있어서 독특한 방법을 도입하였다. 응축부에서는 상변화 경계면을 단순화하여 처리함으로써 응축부 형상 변화에 상대적인 융통성을 구비하도록 하였다. 본 연구의 LHP 정상상태 해석 모델은 문헌 상의 실험결과에 의해 타당성이 증명되었다. 해석모델에 의한 예측치는 실험치와 비교할 때 절대온도를 기준으로 최대 상대오차 3% 이내로서 합리적으로 잘 일치하였다.
본 논문에서는 湖光立體視法(Photometric Stereo Method : PSM)을 적용하여 3차원 물체의 표면 방향정보를 추정할 때 조명원이 이상적인 평행광이 아닌 범용 조명환경인데서 기인한 표면 방향추정 오차의 해석 방법을 제시하였다. 제시한 방법에서는 원반 형태의 조사 대상 면을 포함한 조명환경에 대한 구체적인 모델링과 오차분포에 대한 직접적인 시뮬레이션을 통하여 오차해석을 하도록 하였다. 범용조명원은 beam angle을 갖는 점광원으로 가정하고, 조사 대상면에서의 밝기분포는 분산값이 변하는 가우스함수 형태로 모델링하였다. 설정된 조명 모델에서 분산을 여러값으로 변화시켜서 이에따라 PSM에서 나타나는 오차분포를 얻기 위한 목적으로, 임의의 세 방향으로 위치한 조사 대상면의 평균 밝기값을 계산하여 고정된 조명원의 위치벡터를 얻는 시뮬레이션 알고리듬을 제시하였다. PSM과 제안된 조명원의 위치추정 알고리듬 사이에는 상사관계(analogy)가 성립하기 때문에, PSM 적용시 비이상적인 조명모델에 의해 나타나는 물체표면방향 추정오차는 제시한 조명원 위치추정 시뮬레이션으로부터 직접적으로 구할 수 있다. 또한 설정된 조사대상면 모델과 같은 원방형태의 계측기구를 제작하여 임의의 방향벡터를 제공하도록 하고, 이를 측정과 시뮬레이션에 사용함으로써 오차해석과 보정을 체계적으로 수행할 수 있도록 하였다. 제시한 방법에 따라 방향 벡터를 제공하도록 하고, 이를 측정과 시뮬레이션에 사용함으로써 오차해석과 보정을 체계적으로 수행할 수 있도록 하였다. 제시한 방법에 따라 방향 벡터값들의 조합을 공간상에서 다양하게 변화시키면서, PSM에서 나타나는 방향추정 오차분포를 구하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션과 같은 방법으로 실측에 의한 방향추정 오차를 구하고 시뮬레이션에서 얻은 결과와 비교 검토하였다. 그 결과, 실제 측정실험에서 얻은 복합적인 오차중 상당부분은 비이상적인 범용조명원 모델로부터 기인한 것임을 확인할 수 있었다.
최근, 별도의 센서를 설치하지 않고 센서가 포함된 사용자의 기기로부터 제공되는 실시간 센싱 데이터를 가지고 새로운 센싱 서비스를 제공하는 크라우드센싱(Crowdsensing) 시스템이 주목받고 있다. 크라우드센싱 시스템에서는 사용자의 조작실수나 통신 문제로 인해 의미 없는 데이터가 제공되거나 보상을 얻기 위해 거짓 데이터를 제공할 수 있어 해당 이상 데이터의 탐지 및 제거가 크라우드센싱 서비스의 질을 결정짓는다. 이러한 이상데이터를 탐지하기 위해 제안되었던 방법들은 크라우드센싱의 빠른 변화 환경에 효율적이지 않다. 본 논문은 머신러닝 기술을 활용하여 지속적이고 빠르게 변화하는 센싱 데이터의 특징을 추출하고 적절한 알고리즘을 통해 모델링하여 이상데이터를 탐지하는 방법을 제안한다. 지도학습의 딥러닝 이진 분류 모델과 비지도학습의 오토인코더 모델을 사용하여 제안 시스템의 성능 및 실현 가능성을 보인다.
A-PET is a quad-head PET scanner developed for use in small-animal imaging. The dimensions of its volumetric field of view (FOV) are $46.1{\times}46.1{\times}46.1mm^3$ and the gap between the detector modules has been minimized in order to provide a highly sensitive system. However, such a small FOV together with the quad-head geometry causes image quality degradation. The main factor related to image degradation for the quad-head PET is the mispositioning of events caused by the penetration effect in the detector. In this paper, we propose a precise method for modelling the system at the high spatial resolution of the A-PET using a LOR (line of response) based ML-EM (maximum likelihood expectation maximization) that allows for penetration effects. The proposed system model provides the detection probability of every possible ray-path via crystal sampling methods. For the ray-path sampling, the sub-LORs are defined by connecting the sampling points of the crystal pair. We incorporate the detection probability of each sub-LOR into the model by calculating the penetration effect. For comparison, we used a standard LOR-based model and a Monte Carlo-based modeling approach, and evaluated the reconstructed images using both the National Electrical Manufacturers Association NU 4-2008 standards and the Geant4 Application for Tomographic Emission simulation toolkit (GATE). An average full width at half maximum (FWHM) at different locations of 1.77 mm and 1.79 mm are obtained using the proposed system model and standard LOR system model, which does not include penetration effects, respectively. The standard deviation of the uniform region in the NEMA image quality phantom is 2.14% for the proposed method and 14.3% for the LOR system model, indicating that the proposed model out-performs the standard LOR-based model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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