This paper propose an optimal scaling gain tuning method of the fuzzy PI controller using Genetic Algorithm(GA). Scaling gains can reflect the control resolution and fuzziness of input/output variables. By the scaling gain method, the design of a fuzzy logic controller(FLC) can be simplified without affecting the system performance in comparison with multi-decision table method. In designing a fuzzy logic controller, the analytic approach method for the optimization is unavailable. Therefore GA is excellent optimization algorithms for scaling gain tuning. Using this optimal scaling gain tuning method, a good performance can be achieved both in transient and steady state.
Equivalent-time sampling can improve measurement or sensing systems because it enables a broader frequency band and higher delay resolution for periodic signals with lower sampling rates than a Nyquist receiver. Meanwhile, a digital down-conversion (DDC) technique can be implemented using a straightforward radio frequency (RF) circuit. It avoids timing skew and in-phase/quadrature gain imbalance instead of requiring a high-speed analog-to-digital converter to sample an intermediate frequency (IF) signal. Therefore, when equivalent-time sampling and DDC techniques are combined, a significant synergy can be achieved. This study provides a parameter design methodology for optimal equivalent-time sampling using DDC.
Convective/stratiform radar echo classification schemes by Steiner et al. (1995) and Biggerstaff and Listemaa (2000) are examined on a monsoonal front during the summer monsoon-Changma period, which is organized as a cloud cluster with mesoscale convective complex. Target radar is S-band with wavelength of 10cm, spatial resolution of 1km, elevation angle interval of 0.5-1.0 degree, and minimum elevation angle of 0.19 degree at Jindo over the Korean Peninsula. For verification of rainfall amount retrieved from the echo classification, ground-based rain gauge observations (Automatic Weather Stations) are examined, converting the radar echo grid data to the station values using the inverse distance weighted method. Improvement from the echo classification is evaluated based on the correlation coefficient and the scattered diagram. Additionally, an optimal use method was designed to produce combined rainfalls from the radar echo and Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar (TRMM/PR) data. Optimal values for the radar rain and TRMM/PR rain are inversely weighted according to the error variance statistics for each single station. It is noted how the rainfall distribution during the summer monsoon frontal system is improved from the classification of convective/stratiform echo and the use of the optimal use technique.
성능이 저하된 IVR 장치의 지속적 사용은 환자 및 시술자의 방사선 피폭을 증가시킬 뿐 아니라, 잘못된 영상정보를 제공함으로써 환자에게 심각한 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 이번 연구에서는 IVR장치의 성능평가를 위한 적절한 시험방법 및 검사기준을 마련하고자 하였다. IVR장치의 국내현황 및 규격을 조사하였으며, 표준팬텀을 이용하여 국내 IVR장치의 성능을 현장 측정함으로써, 국내 실정에 맞는 적절한 IVR 장치의 화질 및 성능평가 기준을 설정하였다. 장치의 기본적 성능에 관한 검사를 위해 관전압시험, 관전류 시험, 반가층 시험을 실시하며, NEMA stndard XR-21 Phantom을 표준팬텀으로 사용하여 화질 및 선량 평가를 하도록 하였다. 표준팬텀을 이용한 검사항목은 image-field geometry, spatial resolution, low-contrast iodine detectability, wire resolution, phantom entrance dose이다. 또한 매일, 매주, 1개월, 3개월, 6개월 및 1년 주기의 평가항목을 설정하였다. 장치의 성능기준은 진단용방사선안전관리 규정을 준용하여 kVp시험은 평균오차 ${\pm}10%$, mA시험은 평균오차 ${\pm}15%$, 반가층시험은 80kVp에서 최소 2.3mmAl으로 설정하였다. 표준팬텀의 검사기준은 image-field geometry에서 최소 acceptable이 나와야 하며, spatial resolution은 Image Intensifier 나 detector 크기기준으로 34-40cm은 0.8 lp/mm, 28-33cm은 1.0lp/mm, 22-27cm은 1.2 lp/mm이상이 나와야 한다. low contrast iodine detectability는 최소농도 200mg/cc 이상 보여야 하며, phantom entrance dose는 10R/min을 초과해서는 안 된다. Wire resolution은 정지 상태에서 최소 0.012인치까지 보여야 하며, 움직일 때 최소 0.022인치까지 보여야 한다.
Choi, Byoung Gil;Na, Young Woo;Kwon, Oh Seob;Kim, Se Hun
한국측량학회지
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제36권3호
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pp.135-152
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2018
The purpose of this study is to propose an optimal fusion method of aerial multi - sensor data to improve the accuracy of land cover classification. Recently, in the fields of environmental impact assessment and land monitoring, high-resolution image data has been acquired for many regions for quantitative land management using aerial multi-sensor, but most of them are used only for the purpose of the project. Hyperspectral sensor data, which is mainly used for land cover classification, has the advantage of high classification accuracy, but it is difficult to classify the accurate land cover state because only the visible and near infrared wavelengths are acquired and of low spatial resolution. Therefore, there is a need for research that can improve the accuracy of land cover classification by fusing hyperspectral sensor data with multispectral sensor and aerial laser sensor data. As a fusion method of aerial multisensor, we proposed a pixel ratio adjustment method, a band accumulation method, and a spectral graph adjustment method. Fusion parameters such as fusion rate, band accumulation, spectral graph expansion ratio were selected according to the fusion method, and the fusion data generation and degree of land cover classification accuracy were calculated by applying incremental changes to the fusion variables. Optimal fusion variables for hyperspectral data, multispectral data and aerial laser data were derived by considering the correlation between land cover classification accuracy and fusion variables.
보행 로봇의 궁극적인 목적은 원하는 장소로 이동한 후에 적절한 작업을 수행하는 데 있다. 보행 로봇이 임의의 작업을 수행하기 위해서는 보행을 위한 다리뿐만 아니라 별도의 머니퓰레이터를 갖추고 있어야 하지만 작업의 난이도가 높지 않은 특정 작업을 수행하는 데에는 굳이 머니퓰레이터를 갖추지 않더라도 보행에 사용하는 다리를 이용하여 작업을 수행할 수도 있다. 다리를 가지고 이동하는 보행 로봇 중에서 6족 보행 로봇은 안정적이고 빠른 보행이 가능한 장점이 있으며 다리의 수가 상대적으로 많으므로 로봇의 보행 및 정지 시 균형 유지를 용이하게 할 수 있고 균형 유지에 사용되지 않는 여분의 다리를 이용하여 특정 작업을 수행할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 6족 보행 로봇이 3차원 공간상에서 주어지는 공의 위치로 이동하여 공을 잡는 작업을 여유자유도 로봇 문제로 재구성하고 이를 해석하여 최적해를 구하는 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 곡면배열이 설치된 이중 곡률을 갖는 곡면의 형상을 최적화하는 것이다. 곡면은 4개의 미지수로 결정되는 이중 타원구로 모델링 하였다. 곡면 배열의 빔 패턴 분석을 통해서 4개의 미지수 중에 2개의 설계 파라미터를 결정했다. 빔 설계 인자의 sharp 지수의 합으로 표현되는 가중치 목적 함수를 정의했다. 각각의 sharp 지수는 여러 빔 설계 인자 중에 지향 지수, 고각 해상도, 방위각 해상도로 정의했다. 가중치가 주어졌을 때, 모든 격자에 대한 직접 계산을 통해 가중치 목적 함수를 평가하고 2개의 설계 파라미터의 최적값을 찾았다. 시뮬레이션에는 총 4종류의 가중치를 사용했다. 각각의 가중치에 대한 최적 곡면 형상 및 빔 패턴 분석 결과를 보였다. 특별히 균등 가중치를 사용했을 때, 다른 가중치를 사용했을 때보다 부드러운 표면을 갖는 이중 타원체의 형상이 얻어졌다.
무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.
수중 환경에서는 특정한 대역이나 형태의 신호를 송수신함으로써 거리(range) 관점에서 높은 해상도를 얻는 것이 필요하다. 본 논문의 탐지 거리인 1 km 이내 근거리에서 미확인 원통형 물체를 탐지 및 식별하기 위해서는 능동소나에 사용되는 송신신호의 설계가 매우 중요하다. 최적의 소나 송신신호를 설계하기 위해서는 탐지 거리를 최대로 갖는 최적 주파수와 신호의 대역폭을 고려하여 개별 파라미터의 적절한 trade-off 값을 찾는 것이 필수 요건이다. 본 논문에서는 EE (Echo Excess) 최대화와 SNR 최대화의 관점으로 여러 파라미터들의 변화에 따라 다양한 조건에서 최적 주파수를 분석하였다. 또한 거리 해상도(range resolution)와 방위각 해상도(azimuth resolution)의 목표 성능을 만족시키는 관점에서 송신신호 파라미터 결정 연구를 수행하였다.
A long-term gridded historical data at 3 km spatial resolution has been generated for practical regional applications such as hydrologic modelling. However, overly high or low values have been found at some grid points where complex topography or sparse observational network exist. In this study, the Inverse Distance Weighting (IDW) method was applied to properly smooth the overly predicted values of Improved GIS-based Regression Model (IGISRM), called the IDW-IGISRM grid data, at the same resolution for daily precipitation, maximum temperature and minimum temperature from 2001 to 2010 over South Korea. We tested various effective distances in the IDW method to detect an optimal distance that provides the highest performance. IDW-IGISRM was compared with IGISRM to evaluate the effectiveness of IDW-IGISRM with regard to spatial patterns, and quantitative performance metrics over 243 AWS observational points and four selected stations showing the largest biases. Regarding the spatial pattern, IDW-IGISRM reduced irrational overly predicted values, i. e. producing smoother spatial maps that IGISRM for all variables. In addition, all quantitative performance metrics were improved by IDW-IGISRM; correlation coefficient (CC), Index Of Agreement (IOA) increase up to 11.2% and 2.0%, respectively. Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were also reduced up to 5.4% and 15.2% respectively. At the selected four stations, this study demonstrated that the improvement was more considerable. These results indicate that IDW-IGISRM can improve the predictive performance of IGISRM, consequently providing more reliable high-resolution gridded data for assessment, adaptation, and vulnerability studies of climate change impacts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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