고성능 컴퓨팅 분야에서 오류의 영향을 완화하기 위해 사후 장애 관리 기법이 필요하다. 일반적인 오류 복구 기법은 체크포인트 기법이다. 이 기법은 체크포인트를 설정해서 주기적으로 응용 프로그램의 상태를 저장했다가, 오류가 발생했을 때 오류 발생 이전 상태로 시스템을 복구하는 것이다. 본 논문에서는 오류 발생 시간이 독립이고 동일한 일반적인 분포를 따른다는 가정에서 즉각적으로 오류를 감지하는 경우의 체크포인팅 모형을 분석한다. 두 체크포인트 사이에 많아야 하나의 오류만 발생한다는 가정을 제거한다. 체크포인트 발생 시간, 고장 시간, 복구 시간 등이 주어질 때, 시스템의 신뢰도를 유도한다. 또한, 오류 발생 시간이 지수 분포를 따르는 경우에 최적의 체크 포인팅 시간 간격을 구한다.
In this study, to minimize trial and error in the design and manufacturing processes of a high-precision large-surface micro-grooving machine which is able to fabricate the molds for 42 inch LCD light guide panels, the effects of the structural deformation of the micro-grooving machine according to the positions of the X-axis, Y-axis and Z-axis feed systems were examined on the tool tip displacement errors associated with the machining accuracy. The virtual prototype (finite element model) of the micro-grooving machine was constructed to include the joint stiffnesses of the hydrostatic bearings, hydrostatic guideways and linear motors, and then the tool tip displacement errors were measured from the virtual prototype. Especially, to establish the prediction model of the tool tip displacement errors, which was constructed using the positions of the X-axis, Y-axis and Z-axis feed systems as independent variables, the response surface method based on the central composite design was introduced. The reliability of the prediction model was verified by the fact that the tool tip displacement errors obtained from the prediction model coincided well those measured from the virtual prototype. And the causes of the tool tip displacement errors were identified through the analysis of interactions between the positions of the X-axis, Y-axis and Z-axis feed systems.
본 연구에서는 행성간 탐사선의 정밀궤도결정에 필수적인 심우주 추적망(Deep Space Network, DSN) 관측모델을 개발하였다. DSN 관측모델은 DSN 관측시 발생하는 오차를 모델링하여 실제 DSN 관측값과 동일한 관측값을 생성하는 역할을 수행한다. 본 연구의 목적은 행성간 탐사선 정밀궤도결정 과정의 일환인 DSN 관측모델을 개발하는 것이다. DSN 관측모델에는 대류층, 이온층과 안테나 옵셋 오차 모델을 포함시켰으며 임무에 따라 변하는 파라미터 값도 적용하였다. 또한 DSN 관측모델을 3개의 DSN 지상국에서 방위각-고도 마운트를 사용하는 모든 안테나에 대해 구현하였다. 고려한 오차모델의 결과값과 JPL 결과값을 비교해 본 결과, 모든 오차모델 값이 JPL에서 제시한 허용오차 범위인 $10\%$ 내에 있음을 확인하였다. 오차모델과 파라미터를 고려하여 실제 관측과 동일한 DSN 관측값을 생성하였으며, 이를 통해 본 연구에서 개발된 관측모델이 향후 우리 나라 행성간 탐사 임무시 정밀궤도 결정을 위한 관측모델로 활용 가능함을 확인하였다.
This paper presents the motion accuracy simulation considering loads such as workpiece weight, cutting force, cogging force of a linear motor, and force caused by misalignment and runout error of a ballscrew in linear motion units. The transfer function method is basically utilized to estimate 5-DOF motion errors, together with the equilibrium equations of force and moment on the table. The transfer function method is modified in order to consider clearance changed according to the loads in the double sided hydrostatic/aerostatic bearings. Then, the analytic model for predicting the 5-DOF motion errors is proposed with the modified transfer function method. Motion errors were simulated under different loading conditions in the linear motion units using hydrostatic, aerostatic, and linear motion bearings, respectively. And the proposed analytic model was verified by comparing the estimated and measured motion errors.
In this study, we characterized the variation of sampling errors using the Waymire-Gupta-rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model (WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considering in this study are those far using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of mentally rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather norma1 to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain area than in the down stream plain area.
In this paper, a new-type Extended Kalman Filter (EKF) is proposed as a robust nonlinear filter for a stochastic nonlinear system. The original EKF is widely used for various nonlinear system applications. But it is fragile to its estimation errors because they give rise to linearization errors that affect the system mode1 as the modeling errors. The linearization errors are nonlinear functions of the estimation errors therefore it is very difficult to obtain the accurate error covariance of the EKF using the linear form. The inaccurately estimated error covariance hinders the EKF from being a sub-optimal estimator. The proposed filter tries to obtain the upper bound of the error covariance tolerating the uncertainty of the error covariance instead of trying to obtain the accurate one. It treats the linearization errors as uncertain modeling errors that can be handled by the robust linear filtering. In order to be more robust to the estimation errors than the original EKF, the proposed filter minimizes the upper bound like the robust linear filter that is applied to the linear model with uncertainty. The in-flight alignment problem of the inertial navigation system with GPS position measurements is a good example that the proposed robust filter is applicable to. The simulation results show the efficiency of the proposed filter in the robustness to initial estimation errors of the filter.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.143-154
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2024
This paper considers a combined model of exponential smoothing (ETS) and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models that are commonly used to forecast time series data. The combined model is constructed through an innovational state space model based on the level variable instead of the differenced variable, and the identifiability of the model is investigated. We consider the maximum likelihood estimation for the model parameters and suggest the model selection steps. The forecasting performance of the model is evaluated by two real time series data. We consider the three competing models; ETS, ARIMA and the trigonometric Box-Cox autoregressive and moving average trend seasonal (TBATS) models, and compare and evaluate their root mean squared errors and mean absolute percentage errors for accuracy. The results show that the combined model outperforms the competing models.
A new model utilizing a transfer function is introduced in the present paper for analizing motion errors of hydrostatic tables. Relationship between film reaction force in a single hydrostatic pad and form error of a guide rail is derived at various spacial frequencies by finite element analysis, and it is expressed as a transfer function. This transfer function clarifies so called averaging effect of the oil film quantitively. For example, it is found that the amplitide of the film reaction force is reduced as the spacial frequency increases or relative width of the pocket is reduced. Motion errors of a multiple pad table is estimated from transfer function, geometric relationship between each pads and form errors of a guide rail, which is named as Transfer Function Method. Calculated motion errors by TFM show good agreement with motion errors calculated by Multi Pad Method, which is considered entire table as an analysis object. From the results, it is confirmed that the proposed TFM is very effective to analyze the motion errors of hydrostatic tables.
The purpose of this study was to examine high school second graders' understanding of the basic nature of logarithm, the major type of error they made about logarithmic function and the cause of such an error, and to seek ways to instruct it better. For that purpose, three research questions were posed: 1. Investigate how much high school students in their second year comprehend the nature of logarithm. 2. Analyze what type of error they make about logarithmic function. 3. Analyze the cause of their error according to the selected error models and how it could be taught more efficiently. The findings of this study were as below: First, the natural science students had a better understanding of the basic nature of logarithm than the academic students. What produced the widest gap between the two groups' understanding was applying the nature of logarithm to the given problems, and what caused the smallest gap was the definition of logarithm and the condition of base. Second, the academic students had a poorer understanding of the basic nature of logarithmic function graph and of applying the nature of logarithm to the given problems. Third, the natural science students didn't comprehend well the basic nature of logarithmic function graph, the nature of characteristics and mantissa. Fourth, for all the students from academic and natural science courses, the most common errors were caused by the poor understanding of theorem or nature of the [E4] model. Fifth, the academic students made more frequent errors due to the unfamiliar signs of the [El] model, the imperfect understanding of theorem or nature of the [E4] model, and the technical part of the [E6] model. Sixth, the natural science students made more frequent errors because of the improper problem interpretation of the [E2] model and the logically improper inference of the [E3] model.
A two-dimensional photochemical transport model (2D PTM) is simulated to describe the transport and chemical reaction of ozone related to aerosols in the troposphere and stratosphere. The vertical profiles and total amounts of ozone, which are advected by both residual Eulerian circulation and the adiabatic circulation under certain circumstance, have been compared with the observation data such as ozonesondes, Brewer spectrometer, the Upper Atmosphere Research Satellite (UARS), and the Total Ozone Mapping Spectrophotometer (TOMS). As a result, we find that the observed distribution of ozone Is adequately reproduced in the model at middle and high latitude in the Northern Hemisphere as well as at Phang ($36^{\circ}\;02'N,\;129^{\circ}\;23'E$) in South Korea. In particular, the 2D PTM is well simulated in the ozone decrease due to the Pinatubo volcanic eruption in 1991. However, ozone mixing ratio are more underestimated than those of UARS and ozonesondes, because are very sensitive to the latitude of transport across the tropopause associated with both Rummukainen errors and off-line model. Relative mean bias errors and relative root mean square errors of ozone calculations using the 2D PTM are shown within${\pm}10%$, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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