The optical force on a perfectly reflecting sphere in a ray-optics regime is considered. With the assumption of geometric optics and a sphere smaller than the minimum waist of the illuminating beam, closed-form analytic expressions of the optical force are derived. Both axial and radial forces are expressed by a modified Bessel function of the first kind. The derived analytic expressions are compared to precise numerical computations of the exact optical force equations derived previously. In addition the error due to the small sphere assumption is estimated analytically.
To model a numerical problem space under the limitation of available data, we need to extract sparse but key points from the space and to efficiently approximate the space with them. This study proposes a sampling method based on the search process of genetic algorithm and a space modeling method based on least-squares approximation using the summation of Gaussian functions. We conducted simulations to evaluate them for several kinds of problem spaces: DeJong's, Schaffer's, and our original one. We then compared the performance between our sampling method and sampling at regular intervals and that between our modeling method and modeling using a polynomial. The results showed that the error between a problem space and its model was the smallest for the combination of our sampling and modeling methods for many problem spaces when the number of samples was considerably small.
A computational method for solving singularly perturbed boundary value problem of differential equation with shift arguments of mixed type is presented. When shift arguments are sufficiently small (o(ε)), most of the existing method in the literature used Taylor's expansion to approximate the shift term. This procedure may lead to a bad approximation when the delay argument is of O(ε). The main idea for this work is to deal with constant shift arguments, which are independent of ε. In the present method, we construct the formally asymptotic solution of the problem using the method of composite expansion. The reduced problem is solved numerically by using operator compact implicit method, and the second problem is solved analytically. Error estimate is derived by using the maximum norm. Numerical examples are provided to support the theoretical results and to show the efficiency of the proposed method.
This paper presents two results on intersymbol interferences in baseband digital communication over an additive white Gaussian noise channel-the interferences due to mismatched square-root raised-cosine filters, in which the filters have different roll-off factors, and / or due to sampling-time jitter. The result for the mismatched filters is that even the jitter-free sampling causes intersymbol interference and it is negligibly small for a wide range of signal-to-noise ratio up to 10dB, for the roll-off factor ranging from 0.2 to 0.5, the mismatch loss being within 0.1dB from the optimum at around 10-6 .For jitter interference an approximation formula for the bit error probability is derived in case of the matched filters, which shows how the roll-off factors and the amount of jitter affect the system performance. The formula is reasonably accurate.
본 논문에서는 스위칭 주파수 신호 주입 센서리스 제어를 위한 정밀한 위치 오차 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 위치 오차를 얻을 때에 작은 각도 근사법(Small-Angle Approximation)을 이용하지 않고 Rotation matrix를 이용하여 근사 없이 실제 위치 오차를 계산하였고, 90도까지 회전자 오차 측정 범위를 확대하였다. 이를 통하여 오차가 크게 발생하는 부하 변동이나 가감속 시에 과도상태특성을 개선할 수 있다. 제안한 방법은 실험을 통하여 그 유효성을 검증하였다.
로봇 시스템의 신경망 포화 및 퍼지 데드존 보상기를 제안한다. 퍼지논리 함수의 분류특성과 신경회로망의 함수 근사화 능력은 포화와 데드존에 의해 유발되는 오자를 제거하기 위한 보상기 설계를 가능케 한다. 포화 및 데드존 보상이 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정 치가 유계가 되는 신경망 가중치와 퍼지논리 파라미터 동조알리리듬과 안정도 증명을 제시한다. 신경망 포화 및 퍼지 데드존 보상기를 모의실험으로 포화 및 데드존의 해로운 영향을 줄이는 효과를 보여 준다.
To reduce the chattering errors of reed switch sensors used for automatic remote measurement of water supply system, a reed switch sensor was analyzed and improved. The operation of reed switch sensors can be described as a mechanical contact by approximation of permanent magnet piece to generate an electrical pulse. The reed switch sensors are used in measurement application by detecting the rotational or translational displacement. To apply for flow measurement devices, the reed switch sensors should keep high reliability. They are applied for the electronic digital type of water flow meters. The reed switch sensor is just installed simply on the mechanical type flow meter. A small magnet is attached on a pointer of the water meter counter rotor. Inside the reed sensor, two steel leaf springs make mechanical contact and apart as rotation of flow meter counter. The counting electrical contact pulses can be converted as the water flow amount. The MCU sends the digital flow rate data to the server using the wireless communication network. But it occurs data difference or errors by chattering noise. The reed switch sensor contains chattering error by it self at the force equivalent position. The vibrations such as passing car near to the switch sensor installed location. In order to reduce chattering error, most system uses just software methods for example using filter and also statistical calibration methods. The chattering errors were reduced by changing leaf spring structure using mechanical hysteresis characteristics.
전기탐사 2차원 모델링에서는 다수의 파수영역 전위를 계산하고 이를 푸리에 역변환하여 공간영역 전위를 계산한다. 푸리에 역변환은 여러 개의 서로 다른 파수에서의 파수영역 전위를 사용하여 수치적으로 얻어진다. 적분의 정확도를 향상시키기 위하여 파수의 크기에 따라 적분 구간을 지수 근사와 대수 근사 구간으로 분할하는 방법이 널리 사용되고 있다. 푸리에 역변환에는 크게 구간 적분법과 가우스 적분법이 사용되고 있다. 그러나 이들 방법은 송수신 간격을 고려하지 못하므로 송수신 간격에 따른 오차를 피할 수 없다. 특히 송수신 간격이 매우 작거나 클 경우 오차가 급격하게 증가하는 문제점을 가지고 있다. 이 연구에서는 송수신 간격을 고려하여 가우스 좌표값 및 가중값을 적용하는 새로운 수치 적분법을 개발하였다. 반무한 공간에 대한 수치 실험 결과, 개발된 수치 적분법은 송수신 간격에 관계없이 0.4% 이하의 정밀도를 나타내었다.
최근 spatial decorrelation을 극복하기 위하여 비교적 짧은 기선(baseline)을 지니는 여러 시기의 차분간섭도(differential interferogram)로부터 시계열 지표변위(time-series surface deformation)를 관측할 수 있는 small baseline subset(SBAS) 알고리즘이 개발되었다. 이 SBAS 알고리즘은 singluar value decomposition(SVD)을 이용하여 시간별로 완벽하게 연결되지 않는 차분간섭도로부터 시계열 지표변위를 관측하였을 뿐 아니라 공간적으로 저주파 필터와 시간적으로 고주파 필터를 이용하여 대기효과를 보정하였다. 그러나 이 알고리즘은 초기 관측시 시계열 지표변위를 선형으로 가정하였기 때문에 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 정확하게 보정하기 어려웠을 뿐 아니라 시계열의 지표변위에 존재하는 노이즈 성분을 완화시키지 못했다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 이 연구에서는 기존의 SBAS 알고리즘을 개선하였다. 이 개선된 SBAS 알고리즘은 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 최소화하기 위하여 반복적으로 시계열 지표면 변위를 개선하였고, 시계열 지표변위의 노이즈를 제거하기 위하여 유한차분근사법(finite difference approximation)을 이용하였다. 서로 다른 지역의 26개의 ERS-12자료와 21개의 RADARSAT-1 fine beam (F5) 자료를 이용하여 개선된 SBAS 알고리즘을 실험하고 분석하였다. ERS-1/2자료에서는 LOS(line-of-sight) 지표변위가 약 13년 동안 최대 -40cm가 관측되었고, RADARSAT-1 fine beam 자료에서는 약 2년 동안 최대 -3cm의 LOS 지표변위가 관측되었다.
일반적으로 작은 구조의 신경 회로망은 좋은 일반화 성능을 나타내지만 원하는 학습 목표까지 학습하기가 어려운 경향이 있다. 반면에 큰 구조의 신경 회로망은 학습 데이터는 쉽게 배우지만 일반화 성능이 좋지 않은 경향이 있다. 따라서 좋은 일반화 성능을 얻기 위한 일반적인 방법은 학습이 되는 한도 내에서 최소 구조의 신경 회로망 즉 최적 구조 신경 회로망을 찾는 것이다. 본 논문에서는 가중치의 제곱과 뉴런 출력의 분산의 곱으로 정의되는 임팩트 팩터(ImF: Impact Factor)를 이용한 새로운 연결 소거 알고리즘을 제안한다. 그리고 함수 근사화 문제에 적용하여 제안된 방법이 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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