The severity of the global climate crisis is increasing due to greenhouse gases caused by human activities. As a result, countries and industries are making efforts to reduce carbon dioxide emissions, the biggest cause of global warming. Many studies have been conducted to predict carbon emissions in the construction sector to reduce this, but they have not actually produced a highly usable formula in the field. Therefore, the two variables 'Curve Fitting' were performed based on the data of excavators and trucks measured at the field. As a result, we have obtained a carbon dioxide emission prediction model for construction equipment, and we would like to use it to help establish an eco-friendly process plan.
Measured bidirectional reflectance distribution function (BRDF) data have been used to represent complex interaction between lights and surface materials for photorealistic rendering. However, their massive size makes it hard to adopt them in practical rendering applications. In this paper, we propose an adaptive method for B-spline volume representation of measured BRDF data. It basically performs approximate B-spline volume lofting, which decomposes the problem into three sub-problems of multiple B-spline curve fitting along u-, v-, and w-parametric directions. Especially, it makes the efficient use of knots in the multiple B-spline curve fitting and thereby accomplishes adaptive knot placement along each parametric direction of a resulting B-spline volume. The proposed method is quite useful to realize efficient data reduction while smoothing out the noises and keeping the overall features of BRDF data well. By applying the B-spline volume models of real materials for rendering, we show that the B-spline volume models are effective in preserving the features of material appearance and are suitable for representing BRDF data.
This paper presents an error-bounded B-spline fitting technique to approximate unorganized data within a prescribed error tolerance. The proposed approach includes two main steps: leastsquares minimization and error-bounded approximation. A B-spline hypervolume is first described as a data representation model, which includes its mathematical definition and the data structure for implementation. Then we present the least-squares minimization technique for the generation of an approximate B-spline model from the given data set, which provides a unique solution to the problem: overdetermined, underdetermined, or ill-conditioned problem. We also explain an algorithm for the error-bounded approximation which recursively refines the initial base model obtained from the least-squares minimization until the Euclidean distance between the model and the given data is within the given error tolerance. The proposed approach is demonstrated with some examples to show its usefulness and a good possibility for various applications.
본 논문에서는 UAV의 BLDC 모터 진단방법과 AI진단을 위한 새로운 데이터 셋을 제안하였다. BLDC모터 진단에 있어서 PVA(Park's Vector Approach)는 주파수 성분의 많은 리플로 인해 적용이 어려움이 따르나, 리플의 성분이 3조파를 띄고 있음에 따라 3조파에 뛰어난 SG(Savitzky-Golay)필터를 적용하여 Circle fitting으로 PVA를 활용하는 방법을 제안하였다. 한편, 3상에서 2상으로 변환시키는 기법인 PVA는 변환과정 중 항상 원점을 기준으로 두게 된다. 이에 Circle fitting의 적용과정에서 원점과 측정된 중심점의 오차를 측정하여 고장진단이 가능하도록 하였다. 또한, 이때 측정된 오차의 offset 데이터 기반으로 AI기술의 새로운 데이터 셋으로 활용 가능함을 실험을 통해 입증하였다.
Off-axis reflective optical systems have attractive advantages relative to their on-axis or refractive counterparts, for example, zero chromatic aberration, no obstruction, and a wide field of view. For the efficient operation of off-axis reflective system, the surface accuracy of freeform mirrors should be higher than the order of wavelengths at which the reflective optical systems operate. Especially for applications in shorter wavelength regions, such as visible and ultraviolet, higher surface accuracy of freeform mirrors is required to minimize the light scattering. In this work, we propose the error compensation algorithm (ECA) for the correction of wavefront errors on freeform mirrors. The ECA converts a form error pattern into polynomial expression by fitting a least square method. The error pattern is measured by using an ultra-high accurate 3-D profilometer (UA3P, Panasonic Corp.). The measured data are fitted by two fitting models: Sag (Delta Z) data model and form (Z) data model. To evaluate fitting accuracy of these models, we compared the fitted error patterns with the measured error pattern.
High speed machining is a machining process which cuts materials with the fast movement and rotation of a spindle in a machine tool. It reduces machining time because of the high feed and the high speed of a spindle. In addition it gets rid of post processes for high precision machining. When the high speed machining is applied to especially hardened steel, operators should select the proper parameters of machining. This can produce machining surfaces which is qualified with good surface roughness. This paper presents a method for selecting machining parameters to minimize surface roughness with high speed machining in cutting the hardened steels. Experimental data for surface roughness are collected in a machining shop based on the cutting feed and the spindle rotation. The data fits in hi-cubic polynomial surface of mathematical form. From the model this research minimize the surface roughness to find the optimal values of the feed and the spindle speed. This paper presents a program which automatically generates optimal solutions from the raw data of experiments.
본 연구는 장기적인 기상 자료(meterological data)와 하천 유출량 자료(stream run off data)의 획득이 가능한 충청도 병천천 유역에 대해 BROOK90 4.4e 물리 결정 물 수지 모델(physical deterministic water balance model)을 사용하여 '병천천 유역의 물 수지 모델'을 수립한 것이다. 모델 조작 매개변수(model fitting parameter)를 교정(calibration)한 비준 모델(validation model)을 가지고 기상 자료(meterological data)가 있지만 하천 유출량 자료(stream runoff data)는 없는 시기에 대한 장기적인 물 수지를 수립하였다. 연구의 결과는 a priori 모의 단계에서 실측 하천 유출량(measured stream runoff data)과 모의 하천 유출량(simulated stream runoff data)이 유사하게 나옴으로써 물 수지 모의 실험(experiment for water balance modeling)이라는 연구 성격으로서 목표하는 첫 번째 기대 수준에 도달하고 있다. 모델 조작 매개변수(model fitting parameter)를 확정하고 수행한 비준 모의(validated simulation)를 통해 과거 9년(1998년 ~ 2006년)의 물 수지가 복원되었다. 이 유역의 지형(geomophology), 식생(vegetation), 토양(soil), 토지이용(land use) 상황이 변하지 않는다면 기상자료(meterological data)만 가지고서 언제나 하천 유출량(stream runoff amount), 토양수량(siol water amount) 그리고 증발산량(evapotranspiration) 등 다양한 수문기후 자료를 생산할 수 있다. 이 연구는 현재 한국의 물 수지(water balance) 수립은 물론이고 과거의 물 수지 복원(water balance reconstruction) 분야에 또 하나 새로운 지평을 열었다. 이러한 연구 결과는 한반도에서의 기후(climate)와 식생(vegetation)의 변화에 따른 미래 물 수지(water balance) 예측 분야에서도 널리 활용할 수 있을 것이다.
This paper describes a multiresidual approximation method for scattered volumetric data modeling. The approximation method employs a volumetric NURBS or VNURBS as a data interpolating function and proposes two multiresidual methods as a data modeling algorithm. One is called as the residual series method that constructs a sequence of VNURBS functions and their algebraic summation produces the desired approximation. The other is the residual merging method that merges all the VNURBS functions mentioned above into one equivalent function. The first one is designed to construct wavelet-type multiresolution models and also to achieve more accurate approximation. And the second is focused on its improvement of computational performance with the save fitting accuracy for more practical applications. The performance results of numerical examples demonstrate the usefulness of VNURBS approximation and the effectiveness of multiresidual methods. In addition, several graphical examples suggest that the VNURBS approximation is applicable to various applications such as surface modeling and fitting problems.
본 연구는 연약지반의 심도가 갚으면서 압밀침하량이 큰 지역에서 연직드레인 공법에 의하여 개량한 지반의 침하거동을 파악하고, 현장계측결과를 기초로 기존의 최종침하량의 예측방법과 현장계측치로부터 역산한 압축지수와 압밀계수의 범위를 실내시험과 비교분석 한 것으로 본 연구 대상지역에서 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 최종침하량 예측방법에 의하여 구한 최종예상침하량은 쌍곡선 방법이 가장 크고, Asaoka 방법과 Curve fitting 방법은 유사하게 나타났으며, 타입간격이 좁을 경우에는 교란영향을 고려한 설계가 검토되어야 할 것으로 판단된다. 2. 실측압밀도($U_m$)와 설계압밀도($U_t$)와의 관계는 쌍곡선 방법에서 $U_m$=(0.88~1.03)$U_t$으로 약간 작게 나타났고, Asaoka 방법은 $U_m$=(1.07~1.20)$U_t$, Curve fitting 방법은 $U_m$=(1.13~1.17)$U_t$으로 유사하게 나타났다. 3. 실내압축지수($V_{cclab}$)와 현장압축지수($Cc_{field}$)와의 관계는 쌍곡선 방법에서는 $Cc_{field}$=(1.26~1.45)$V_{cclab}$, Asaoka 방법에서는 $Cc_{field}$=(1.08~1.15)$V_{cclab}$, Curve fitting 방법에서는 $Cc_{field}$=(1.04~1.21)$V_{cclab}$의 범위로 쌍곡선방법에서는 약간 크게 나타났고, Asaoka와 Curve fitting 방법은 거의 동일한 값을 나타냈다. 4. 현장계측치로부터 역산한 현장압밀계수 ($C_h$)와 실내시험에서 구한 수직압밀계수($C_v$)와의 비는 ($C_h$/$C_v$) 쌍곡선방법에서는 0.7~0.9. Asaoka 방법에서는 0.9~1.5. Curve fitting 방법에서는 2.4~3.0의 범위로 나타났다. 5. 현장압밀계수는 방치기간이 경과함에 따라서 점차로 감소하는 경향을 나타내므로 압밀이 완료되었을 때에 최종침하량 예측방법에 의하여 재분석한 후 정확한 압밀계수를 산정하는 것이 합리적이라고 판단된다.
본 논문에서는 시변 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템을 위한 curve-fitting 채널추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간영역 및 주파수영역에서 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 순차적으로 수행함으로써 채널추정 정확도를 크게 개선할 수 있다. 먼저, 파일럿 심벌들을 사용하여 LS(least-Square) 추정치를 구하고, 이를 바탕으로 파일럿 밀도가 상대적으로 높은 영역을 선택하여 최소자승오차 기준에 따라 적절한 차수의 다항식으로 1차원 curve-fitting을 수행한다. 다음으로, 이 다항식을 이용하여 주어진 범위 내에 존재하는 LS 추정치들을 smoothing하고, interpolation 또는 prediction을 통하여 데이터 전송을 위하여 필요한 채널추정치들을 구한다. 이어서, 선택된 영역에서 얻어진 채널추정치들을 나머지 영역에서 또 다른 다항식을 사용하여 동일한 과정으로 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 수행함으로써 시간영역 및 주파수영역에서의 채널추정을 완료한다. 모의실험을 통하여 다양한 채널환경에서 MSE (mean square error) 및 BER (bit error rate) 성능을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 채널추정 방법들에 비하여 월등히 우수하며, 최적의 Wiener 필터링 방법보다도 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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