Gimballed Inertial Navigation Systems(GINS) are sophisticated autonomous electro-mechanical systems which supply the position, velocity and attitude of the vehicle on which they are mounted. In order to maintain accuracy of outputs, the GINS are required to regularly calibrate senior errors. However, existing calibration methods take up a long time due to multiposition alignments needed to increase accuracy. A particular system formulation for calibration of a GINS is proposed to enhance system observability and thus to expedite calibration procedure. Performance of the proposed calibration method is compared with existing methods such as Schuler test and muliposition alignment. Simulation studies show the proposed system formulation associated with a suggested suboptimal filter is accurate as well as efficient in error identification essential to GINS calibration.
The calibration for systematic error in LiDAR is crucial for the accuracy of airborne laser scanning. The main error is the misalignment of platforms between INS(Inertial Navigation System) and Laser scanner For planimetrical calibration of LiDAR, the building is good feature which has great changes in height and continuous flat area in the top. The planimetry error(pitch, roll) is corrected by adjustment of height which is calculated from comparing ground control points(GCP) of building to laser scanning data. We can know scale correction of laser range by the comparison of LiDAR data and GCP is arranged at the end of scan angle where maximize the height error. The area for scale calibration have to be large flat and have almost same elevation. At 1000m for average flying height, The Accuracy of laser scanning data using LiDAR is within 110cm in height and ${\pm}$50cm in planmetry so we can use laser scanning data for generating 3D terrain surface, expecically digital surface model(DSM) which is difficult to measure by aerial photogrammetry in forest, coast, urban area of high buildings
정지궤도위성의 임무궤도 획득은 발사체에서 분리된 후 형성되는 전이궤도의 원지점 위치에서 속도 및 궤도면을 조정하는 일련의 원지점점화기동을 통해 이루어진다. 원지점점화 비행모드에 적용되는 자세제어 논리는 각속도 정보를 필요로 하기 때문에 자이로와 같은 관성센서에서 제공하는 각속도 측정값을 사용하지만, 일반적으로 자이로 측정값에는 표류오차가 포함되어 있다. 따라서 임무궤도 획득 정확도 요구사항을 만족시키는 원지점 점화를 수행하기 위해 원지점 점화기동 전에 자이로 측정값에 포함된 표류오차를 보정하는 절차가 요구된다. 본 논문에서는 오차특성 해석을 통해 천리안 위성에서 사용된 자이로보정 알고리즘의 오차버짓을 추정한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권1호
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pp.1-9
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2012
A 10-b 500 MS/s A/D converter (ADC) with a hybrid calibration and error correction logic is described. The ADC employs a single-channel cascaded folding-interpolating architecture whose folding rate (FR) is 25 and interpolation rate (IR) is 8. To overcome the disadvantage of an offset error, we propose a hybrid self-calibration circuit at the open-loop amplifier. Further, a novel prevision digital error correction logic (DCL) for the folding ADC is also proposed. The ADC prototype using a 130 nm 1P6M CMOS has a DNL of ${\pm}0.8$ LSB and an INL of ${\pm}1.0$ LSB. The measured SNDR is 52.34-dB and SFDR is 62.04-dBc when the input frequency is 78.15 MHz at 500 MS/s conversion rate. The SNDR of the ADC is 7-dB higher than the same circuit without the proposed calibration. The effective chip area is $1.55mm^2$, and the power dissipates 300 mW including peripheral circuits, at a 1.2/1.5 V power supply.
A calculable potential transformer(PT) with nominal ratio error in wide range of -10% to +10% has been developed on basis of theoretical calculation of ratio error by the number of windings. The developed PT can be used to evaluate the linearity and accuracy of the PT comparator by comparing both the theoretical and experimental values of the PT which have exactly same ratio errors in nominal and calculated values. The PT has been applied for calibration and correction of the PT comparator up to wide ratio error range of -10% to +10%. This portable PT is very convenient to carry to the power industry for the on-site calibration of the PT comparator.
중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.
The objective of this study was to calibrate and validate the HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) model for estimating the runoff of the Hapcheon dam watershed. Spatial data, such as watershed, stream, land use, and a digital elevation map, were used as input data for the HSPF model. Observed runoff data from 2000 to 2016 in study watershed were used for calibration and validation. Hydrologic parameters for runoff calibration were selected based on the user's manual and references, and trial and error method was used for parameter calibration. The $R^2$, RMSE (root-mean-square error), RMAE (relative mean absolute error), and NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient) were used to evaluate the model's performance. Calibration and validation results showed that annual mean runoff was within ${\pm}4%$ error. The model performance criteria for calibration and validation showed that $R^2$ was in the rang of 0.78 to 0.83, RMSE was 2.55 to 2.76 mm/day, RMAE was 0.46 to 0.48 mm/day, and NSE was 0.81 to 0.82 for daily runoff. The amount of inflow to Hapcheon Dam was calculated from the calibrated HSPF model and the result was compared with observed inflow, which was -0.9% error. As a result of analyzing the relation between inflow and storage capacity, it was found that as the inflow increases, the storage increases, and when the inflow decreases, the storage also decreases. As a result of correlation between inflow and storage, $R^2$ of the measured inflow and storage was 0.67, and the simulated inflow and storage was 0.61.
산업현장에서의 안전사고 빈도가 높은 지게차 전복의 주요 원인인 과적을 방지하기 위해 개발된 앵커(anchor) 볼트 형태의 strain 게이지 센서의 초기 값 오차를 보정하는 방법을 제안하였다. Strain 게이지 센서의 초기 값 오차는 앵커 볼트의 물리적이고 기계적 오차와 환경적 문제에기인하는 것을 확인하였다. 이러한 원인들을 제조 공정에서 제거하는 것은 본 연구의 범위를 벗어나는 것이기 때문에 제반 원인들을 고려한 보정 값을 찾고, 이 보정 값으로 strain 게이지 센서부를 구성하는 ADC 모듈의 초기 값을 보정하는 방법을 적용하였다. 보정 값 도출을 위하여 선형 보간법을 채택하였다. 도출한 보정 값을 4개의 strain 게이지 센서에 적용하여 시험한 결과 4개의 센서 모두 실제 중량 값과의 차이가 5% 이내가 되는 것을 확인하였다. 아울러 초기 값 보정 전에는 센서들의 ADC 값과 적재 중량 실제 값의 상관성이 없었던 점도 동시에 해결할 수 있었다.
본 연구는 Schmidt-Boelter형 열유속계의 측정 불확실도를 정량화하기 위한 기초연구로서 제조사에서 제공되는 보정상수의 측정오차를 평가하였다. 보정실험은 미국립표준기술원(NIST) 화재연구부의 2000 W급 할로겐-텅스텐 램프를 열원으로 적용한 열유속계 보정장치를 이용하였으며 동일 열유속 조건들에 대해 보정대상 열유속계와 표준열유속계를 비교하여 보정상수를 얻었다. 3개 제조사의 열유속계에 대한 보정실험 결과를 제조사의 보정상수와 비교하였다. 열유속계의 출력신호의 섭동값은 $1{\cdot}$를 넘지 않았으며 보정실험결과와 제조사의 보정상수의 상대오차는 1.5% ~ 14.3%까지 차이를 보였다. 본 연구는 정확한 열유속을 측정하기 위해 지속적이고 주기적인 보정과정이 필요함을 보여준다.
We introduce a new auto-calibration/simulation method for a strain gage type transducer/signal-conditioner which guarantees the output linearity and compensates the error automatically. We design a micro voltage supply which is able to interface either AC or DC type excitation voltage. A new strain gage simulator is also designed. We make linearity output of the signal conditioner and can compensate error automatically with this new auto calibration/simulation method. The experimental results show that the error between the real value and the expected one is less than 1%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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