SBAS(Space-Based Augmentation System)는 광역보정항법시스템(WADGPS, Wide Area DGPS)으로써 지역 보정항법시스템(LADGPS, Local Area DGPS)의 단점을 보완한 위성항법 보정시스템이다. 이 연구에서는 GPS 측위의 대표적인 방법인 실시간 이동측위(RTK; Real-Time Kinematic), DGPS(Differential GPS) 측위, 단독측위(Standalone)와 SBAS 이동측위를 실시하고 그에 따른 측위 정확도 비교를 통해 SBAS 이동측위의 성능을 분석하였다. 정지측위 결과 산출한 좌표를 참값으로 간주하였고, 각각의 측위방법으로 획득한 관측데이터를 참값과 비교하여 계산한 2차원 평균제곱근(RMS: Root Mean Square)오차와 3차원 RMS 오차를 정확도 비교의 지표로 사용하였다. 그 결과, 각 측위방법에 따른 3차원 RMS 오차는 RTK 측위 13.1cm, DGPS 측위 126.0cm, 이중주파수 단독측위 135.7cm, 단일주파수 단독측위 428.9cm, 그리고 SBAS 측위 109.2cm로 나타났다. 이를 통해 SBAS 측위의 정확도가 DGPS 측위 정확도와 대등한 수준임을 확인할 수 있었다.
최근들어 사장교나 현수교와 같은 케이블 형식의 장대교량이 많이 건설되거나 계획중에 있다. 하지만 도로교 설계기준에 제시된 풍하중 산정시 중요한 요인인 기본풍속 산정함에 있어서 1995년까지 측정된 풍속자료를 근거로 한 일반교량에 적합한 풍속을 명시하고 있어 장대교량에 적합한 풍속에 대한 재검토가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 태풍의 빈도가 높고 대부분의 장대교량이 건설되고 있는 서남해안지역으로 구체화하였다. 풍하중기준과 같이 극치I형분포(Gumbel분포)에 의해 일반교량에 적용할 100년, 장대교량에 적용할 200년 재현기대풍속을 적률법과 최소자승법의 두 가지 방법으로 추정하고, 극한 상황인 해상에서 불어오는 풍속으로 보정하여 지상풍속보다 약 17%정도 큰 값을 추정하였다. RMS error 방법에 의해 재현기대풍속의 적합성을 평가한 결과 최소자승법이 서남해안지역의 경우 적합성이 우수하였다.
터보프롭 엔진의 성능진단을 위한 선형 GPA(Gas Path Analysis) 및 비선형 GPA 프로그램을 개발하고 최적 계측 변수 선정을 위한 해석을 수행하였다. 엔진의 손상은 압축기 오염과 압축기 터빈 및 동력터빈의 부식이 동시에 발생하는 경우를 가정하였다. 먼저 비선형 GPA에서 반복기법에 대한 영향을 알아보기 위해 독립변수의 저하량을 등간격으로 나누어 반복 해석한 경우와 Newton-Raphson법을 이용하여 해석한 경우를 선형 GPA 해석 결과와 비교하였다. 해석 결과 비선형 GPA의 성능은 반복기법에 의해 많은 영향을 받음을 알 수 있었다. 다음 계측변수 수에 대한 영향을 알아보기 위해 계측변수를 6개, 8개, 10개로 달리하여 각각 선형 GPA 기법과 비선형 GPA 기법을 이용하여 해석을 수행한 후 RMS 오차를 비교하였다. 해석 결과 계측변수가 많으면 보다 정확한 진단 결과를 얻을 수 있으나 계측변수를 잘 선정한다면 보다 적은 계측변수로도 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 비선형 GPA 기법을 이용한 경우의 RMS 오차가 선형 GPA 기법을 이용한 경우보다 적어 비선형 GPA 기법의 유용성을 알 수 있었다.
본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.
카세그레인 망원경은 오목한 주경과 볼록한 부경으로 이루어져있다. 특히 부경의 경우 크기는 작지만 볼록한 형태로 빛을 모두 퍼트려 파면오차 측정이 어렵다. 본 논문에서는 비구면 계수가 여러 개인 볼록비구면 반사경의 파면오차를 Simpson-Oland-Meckel (SOM) 힌들 테스트를 적용하여 측정하였다. 그리고 실험 구성에서 발생하는 계통오차를 분리해내기 위해 QN 절대측정법을 추가로 적용함으로써 힌들 렌즈 제작 및 정렬 오차를 포함한 계통오차를 보정하고 볼록비구면 반사경만의 파면오차를 구하였다. 이렇게 구한 볼록비구면 반사경의 파면오차와 QED사의 ASI (Aspheric Stitching Interferometer)로 측정한 파면오차와 비교한 결과, 모두 $45^{\circ}$ 방향의 비점수차 형태를 가지며 rms 값의 차이가 약 2.5 nm rms 이내로 매우 작음을 확인하였다.
본 논문에서는, 선형 주기적 시변 시스템에 대해서, 두 개의 입출력 이득을 정의한다. 그 하나는 단위 크기의 ι$_2$노름을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 $\iota_2$ 노름의 출력의 비로서, G($\iota_2,\iota_2$ 로 표기한다. 또 다른 하나는 단위 크기의 RMS 값을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 RMS 값의 출력의 비로서, G(RMS, RMS)로 표기한다. 선형 시불변 시스템에 대해서는 이 두 개의 이득은 등가라는 사실이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 선형 주기적 시변 시스템에 대해서도 이 두 개의 이득이 등가라는 것을 증명한다. 또한, 선형 주기적 시변 시스템에 대한 주파수 응답을 얻는 두 가지 방법 사이의 관계를 유도한다. 이렇게 정의된 입출력 이득은 M-채널 필터 뱅크에 적용한다. 필터 뱅크는 음성 압축 등에 사용되는 대표적인 다중비 신호처리 시스템이다. 이러한 필터뱅크에는 일반적으로 에일리어징 왜곡, 진폭 왜곡 및 위상 왜곡이 존재한다. 본 논문에서는 오차 시스템의 G($\iota_2,\iota_2$ 이득을 최적화 하는 방법에 의해 필터 뱅크를 설계함으로써, 필터 뱅크에서 일반적으로 존재하는 왜곡을 작게할 수 있음을 보인다.
동역학적 방법을 이용한 GPS(Global Positioning System) 위성궤도 결정을 위해 양방향 적분이 가능한 multi-step 방식의 수치적분기를 개발하였으며, 이는 GPS 위성 고도에서 마이크로미터 수준의 정확도를 보였다. 가속도 모델링에서 달, 태양 이외의 천체에 의한 인력은 매우 작으므로 태양복사압에서 경험적 모델로 대체하였다. 위성궤도 미지수는 수치적분된 위성궤도와 IGS(International GNSS Service) 정밀궤도를 이용하여 최소제곱방법으로 결정했다. 이를 위해서는 수치적분기에서 가속도와 함께 미지수에 대한 편미분값을 동시에 적분해야 한다. 추정된 위성궤도 미지수를 이용하여 계산한 잔차의 RMS(Root Mean Squares error)로 부터 위성궤도의 정확도를 검증했다. 2009년 3월 한달의 평균적인 궤도오차 RMS는 5.2mm 였으며, 궤도오차의 절대적인 크기는 위성체의 종류 및 위성진행방향기준 좌표계 상에서 특별히 편향된 형태를 보이지는 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 태양복사압 모델은 상수항 및 궤도당 1주기에 대한 변화만을 포함하고 있으므로, 궤도당 2주기에 해당하는 궤도오차 양상을 크게 보이고 있으며 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
In order to fast predict the wind-driven current in a small bay, a convolution method in which the wind-driven current can be generated only with the local wind is developed and applied in the idealized bay and the idealized Sachon Bay. The accuracy of the convlution method is assessed through a series of the numerical experiements carried out in the jidealized bay and the idealized Sachon Bay. The optimum response function for the convolution method is obtained by minimizing the root man square (rms) difference between the current given by the numerical model and the current given by the convolution method. The north-south component of the response function shows simultaneous fluctuations in the wind and wind-driven current at marginal region while it shows "sea-saw" fluctuations (in which the wind and wind-driven current have opposite direction) at the central region in the idealized Sachon Bay. The present wind is strong enough to influence on the wind-driven current especially in the idealized Sachon Bay. The spatial average of the rms ratio defined as the ratio of the rms error to the rms speed is 0.05 in the idealized bay and 0.26 in the idealized Sachon Bay. The recover rate of kinetic energy(rrke) is 99% in the idealized bay and 94% in the idealized Sachon Bay. Thus, the predicted wind-driven current by the convolution model is in a good agreement with the computed one by the numerical model in the idealized bay and the idealized Sachon Bay.achon Bay.
Objective: The purpose of this study was to compare the accuracy of stride time and stride length provided by a commercial APDM inertial sensor system (APDM) with the results of three dimensional motion capture system (3D motion) during treadmill walking. Method: Five healthy men participated in this experiment. All subjects walked on the treadmill for 3 minutes at their preferred walking speed. The 3D motion and the APDM were simultaneously used for extracting gait variables such as stride time and stride length. Mean difference and root mean squared (RMS) difference were used to compare the measured gait variables from the two measurement devices. The regression equation derived from the range of motion of the lower limb was also applied to correct the error of stride length. Results: The stride time extracted from the APDM was almost the same as that from the 3D motion (the mean difference and RMS difference were less than 0.0001 sec and 0.0085 sec, respectively). For stride length, mean difference and RMS difference were less than 0.1141 m and 0.1254 m, respectively. However, after correction of the stride length error using the derived regression equation, the mean difference and the RMS difference decreased to 0.0134 m and 0.0556 m or less, respectively. Conclusion: In this study, we confirmed the possibility of using the temporal variables provided from the APDM during treadmill walking. By applying the regression equation derived only from the range of motion provided by the APDM, the error of the spatial variable could be reduced. Although further studies are needed with additional subjects and various walking speeds, these results may provide the basic data necessary for using APDM in treadmill walking.
Kim, Yunjong;Yang, Ho-Soon;Song, Jae-Bong;Kim, Sug-Whan;Lee, Yun-Woo
Journal of the Optical Society of Korea
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제17권6호
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pp.525-532
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2013
Contrary to the academic interests of other existing studies elsewhere, this study deals with how the alignment algorithms such as sensitivity or Differential Wavefront Sampling (DWS) can be better used under effects from field, compensator positioning and environmental errors unavoidable from the shop-floor alignment work. First, the influences of aforementioned errors to the alignment state estimation was investigated with the algorithms. The environmental error was then found to be the dominant factor influencing the alignment state prediction accuracy. Having understood such relationship between the distorted system wavefront caused by the error sources and the alignment state prediction, we used it for simulated and experimental alignment runs for Infrared Optical System (IROS). The difference between trial alignment runs and experiment was quite close, independent of alignment methods; 6 nm rms for sensitivity method and 13 nm rms for DWS. This demonstrates the practical usefulness and importance of the prior error analysis using the alignment algorithms before the actual alignment runs begin. The error analysis methodology, its application to the actual alignment of IROS and their results are described together with their implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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