위치인식시스템은 이동로봇이 실내에서 주행하는데 가장 중요한 기술의 하나인데 본 논문에서 연구된 시스템은 GPS 시스템과 유사하게 3 개이상의 위성 비이컨에서 초음파와 무선통신파를 발사하고 로봇에 부착된 리시버는 초음파와 무선통신파의 수신되는 시간차를 계산하여 각 비컨까지의 거리를 구하고 또한 이로부터 로봇의 위치를 계산한다. 일반적으로 거리정보는 초음파의 한 파장 이내의 오차를 가지게 되는데 본 논문에서는 이에 따른 위치오차를 테일러 확장과 SVD(Singular Value Decomposition)를 이용하여 구하였다. 또한 본 논문에서는 거리오차에 따른 위치오차의 정확도를 잴 수 있는 값으로 민감도를 제시하였다.
We have investigated 63 intense geomagnetic storms (Dst $\leq$ -100 nT) that occurred from 1998 to 2006. Using these events, we compared Dst forecast models: Burton et al. (1975), Fenrich and Luhmann (1998), O'Brien and McPherron (2000a), Wang et al. (2003), and Temerin and Li (2002, 2006) models. For comparison, we examined a linear correlation coefficient, RMS error, the difference of Dst minimum value (${\Delta}$peak), and the difference of Dst minimum time (${\Delta}$peak_time) between the observed and the predicted during geomagnetic storm period. As a result, we found that Temerin and Li model is mostly much better than other models. The model produces a linear correlation coefficient of 0.94, a RMS (Root Mean Square) error of 14.89 nT, a MAD (Mean Absolute Deviation) of ${\Delta}$peak of 12.54 nT, and a MAD of ${\Delta}$peak_time of 1.44 hour. Also, we classified storm events as five groups according to their interplanetary origin structures: 17 sMC events (IP shock and MC), 18 SH events (sheath field), 10 SH+MC events (Sheath field and MC), 8 CIR events, and 10 nonMC events (non-MC type ICME). We found that Temerin and Li model is also best for all structures. The RMS error and MAD of ${\Delta}$peak of their model depend on their associated interplanetary structures like; 19.1 nT and 16.7 nT for sMC, 12.5 nT and 7.8 nT for SH, 17.6 nT and 15.8 nT for SH+MC, 11.8 nT and 8.6 nT for CIR, and 11.9 nT and 10.5 nT for nonMC. One interesting thing is that MC-associated storms produce larger errors than the other-associated ones. Especially, the values of RMS error and MAD of ${\Delta}$peak of SH structure of Temerin and Li model are very lower than those of other models.
카운터 타입의 시간-디지털 변환기를 공급전압 1.5volts에서 $0.18{\mu}mCMOS$ 공정을 이용하여 설계하였다. 일반적인 시간-디지털 변환기에서는 클록의 주기가 $T_{CK}$일 때, 시작신호와 클록의 시간차에 의해 최대 $T_{CK}$의 변환 에러가 발생한다. 그리고 멈춤신호와 클록의 시간차로 인해 -$T_{CK}$의 에러가 발생한다. 그러나 본 논문에서 제안한 시간-디지털 변환기는 이러한 단점을 보완하기 위해 클록은 시작신호 및 멈춤신호와 동기화하여 회로 내에서 생성되도록 설계하였다. 설계된 시간-디지털 변환기에서 시작신호와 클록의 시간차에 의한 변환에러는 발생하지 않으며, 멈춤신호에 의한 변환에러의 크기는 (1/2)$T_{CK}$로 감소된다.
본 연구에서는 벡터오차수정모형을 이용하여 양식 넙치 산지시장의 출하량 조절이 양식 넙치가격에 미치는 영향을 검토하고자 하였다. 이를 위하여 2007년 1월 1일부터 2013년 6월 30일까지의 1kg 크기에서 형성되고 있는 양식 넙치의 위판가격과 출하량 자료를 이용하였으며, 가격과 출하량 시계열의 정상성 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)의 추정결과를 포함하고 있다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 가격과 출하량은 확률보행과정을 따르고 있으며, 1차 적분 시계열임을 확인하였다. 둘째, 가격과 출하량 간에 공적분관계가 성립하고 있음을 보여주며, 이들 변수가 밀접히 연계되어 있음을 보여주었다. 셋째, 가격과 출하량 간 일시적인 불균형이 발생했을 때, 장기적으로 출하량 조정을 통해 불균형 상황이 72.1% 정도 해소되며, 가격 변화를 통해 불균형상황이 0.5% 정도 해소되고 있음을 보여주고 있어 가격과 출하량 간 일시적인 불균형이 발생했을 때, 피드백효과가 존재하나 출하량 조정에 의해 해소되고 있음을 보여주었다. 마지막으로, 출하량 변화율이 단기적으로 가격 변화율을 선도하며, 출하량의 감소(증가)가 가격의 상승(하락)을 초래하고 있음을 확인할 수 있다.
The reliability of the measurement of ambient trace species is an important issue, especially, in background area such as Gosan in Jeju Island. In a previous episodic study, it was suggested that the PM10 measurement result by the gravimetric method(GMM) was not in agreement with the result by the ${\beta}$-ray absorption method(BAM). In this study, a systematic comparison was carried out for the data between 2001 and 2008 at Gosan(GMM and BAM) and Jeju city (BAM) which is near to Gosan. It was found that at Gosan the PM10 concentration by BAM was higher than GMM and the correlation between them was low. The BAM results at Gosan and Jeju city showed similar trend implying the discrepancy at Gosan was not caused by instrumental problem of the BAM at Gosan. Based on the previous studies two probable reasons for the discrepancy are identified; (1) negative measurement error by the evaporation of volatile ambient species at the filter in GMM such as nitrate and ammonium and (2) positive error by the absorption of water vapor during measurement in BAM. There was no heater at the inlet of BAM at Gosan during the sampling period. Based on the size-segregated measurement data, it was identified that the evaporation error was minor, if any. The relationship between the two methods did not vary with the ambient relative humidity. Thus, at present, it is not clear why the discrepancy had been occurring and when using the PM10 data at Gosan, one should be aware the possible errors.
본 논문에서는 실패상태와 성공상태를 포함시키는 보조 Markov 천이행렬을 이용하여 패킷무선망의 성능을 구할 수 있는 새로운 분석방식을 제시하고 패킷오류 발생이 송신 PRU의 수 X와 수신 PRU의 수 R로 이루어지는 망상태(X, R)의 변화에 미치는 영향을 고려한다. 패킷무선망은 연속시간 Markov 체인 모델 그리고 무선채널은 경판정 Viterbi복호기와 비트변환확산부호계열을 이용한 DS/BPSK CDMA에 대하여 검토한다. 슬롯되지 않은 분산된 다중도약 패킷무선망에서 무선채널의 채널심볼오류가 패킷오류 발생에 미치는 진행과정은 Poisson 분포 그리고 오류발생시간을 지수분포로 가정한다. 신호대 잡음비와 심볼당 확산부호계열의 칩수와 같은 무선채널의 매개변수와 PRU의 수와 허용된 트래픽율과 같은 망의 매개변수를 갖는 함수로 망처리량을 구함으로써 Markov 패킷무선망과 부호화된 DS/BPSK 무선채널을 결합하여 종합적으로 분석할 수 있음을 보인다.
Background and Purpose : This study was to analysis effects of muscle fatigue on error of elbow joint sense. Methods : A total 19 healthy student(men = 10, women = 9) who did't have any problem of musculoskeletal system in upper extremities participated this study. we divided two groups into young group(n = 10, $19.67{\pm}.5$) and old group(n = 9, $28.56{\pm}1.5$). In order to evoke muscle fatigue of elbow flexor, we used Biodex, and participations performed concentric contraction of elbow flexor 150 numbers as well as we measured error of joint sense using by Biodex. We collected data just after, 30min, 2hour, 24hour after evoked muscle fatigue, and we finanlly acquired average value of three times measured joint sense of elbow joint. And we calculated value of percentage of error of joint sense. We analyzed collected data by repeated ANOVA, ANOVA using by SPSS ver.12.0 program. Result : This study showed that there was no significantly effects between groups and within groups, we could see that there was significantly difference among duration by each group of age, and sex(p<.05). Conclusion : The error of joint position sense presented highest value just period after evoked muscle fatigue compared after 30 min, 2 hours, 24 hours, and we can't find out interaction between duration and age and sex.
본 연구의 목적은 VLCC(Very Large Crude Oil Carrier) 운임에 영향을 미치는 주요 결정요인의 장기적 탄성치를 추정하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 영국 해운 전문 기업인 클락슨이 공표하는 연간 VLCC 운임을 종속변수로, 원유(Crude oil) 물동량, VLCC 선복량, 벙커유 가격, Libor 금리를 설명변수로 사용하였다. 본 연구는 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model; VECM)을 사용하여 운임 결정 장기균형함수를 추정하였으며, 추정결과 물동량 1.0% 증가 시 운임 6.4% 증가, 선복량 1.0% 증가 시 운임 1.9% 감소, 벙커유 가격 1.0% 증가 시 운임 0.3% 감소, 금리 1.0% 증가 시 운임은 0.18% 증가하는 것으로 나타났다. 벙커유 가격의 경우 일반적인 직관과 반대되는 마이너스(-) 부호로 계수가 추정되었는데, 이는 설명변수 중 벙커유 가격이나 금리 등의 2차 변수가 운임에 미치는 영향력은 적은 반면 직접적인 수급 변수가 운임을 결정하는 주요 요인이기 때문인 것으로 이해된다. 후속연구에서 컨테이너선, 건화물선 등 다른 선종들을 대상으로 연구를 수행하고 다양한 선종별 운임의 결정요인을 비교 분석하는 것이 필요하다.
The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.
본 논문에서는 무중력하에서 자유운동하는 물체의 화상정보로부터 그 운동을 추정할 때의 특징점의 대응점을 선택과 샘플링 주기를 설정하는 방법을 제안하였다. 관성 좌표계를 우주 로봇에 내장된 카메라 좌표계로 치환하여 화상에서 구해진 정보로부터 대응점 문제를 해석하고, 대상 물체의 운동을 결정하는 각속도 vector $\omega$를 구하는 것이 가능하다는 것을 시뮬레이션에 의하여 조사하였다. 또한, 특징점의 운동거리에 대한 상대오차가 양자화에 의해서 증가하기 때문에 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 짧으면 각속도의 상대오차는 증가한다. 역으로 샘플링 주기 ${\Delta}t$가 너무 길어져도 각속도가 근사화될 때 샘를링 주기가 길기 때문에 오차가 증가한다. 한편, 정밀도는 해상도가 증가함에 따라 증가한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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