The dimensional accuracy and consistency of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle are important for fuel distribution and combustion efficiency in an engine combustion chamber. A point cloud measurement method was proposed to solve the geometric accuracy detection problem for the fuel nozzle. An improved variance focus measure operator was used to extract the depth point cloud. Compared with other traditional sharpness evaluation functions, the improved operator can generate the best evaluation curve, and has the least noise and the shortest calculation time. The experimental results of point cloud slicing measurement show that the best window size is 24 × 24 pixels. In the height measurement experiment of the standard sample block, the relative error is 2.32%, and in the fuel nozzle cone angle measurement experiment, the relative error is 2.46%, which can meet the high precision requirements of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle.
본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.
최근 들어, 우리는 유례 없는 국제 유가의 급등현상을 목격하고 있다. 이러한 시점에서, 의문점은 유가에 대한 예측 가능성과 이의 정확도에 관한 것이다. 본 연구에서는 전문가 예측시스템과 비교하여 선물가격의 상대적인 예측력에 관하여 통계적으로 분석하고자 한다. 이를 위해, 미국 텍사스 중질유(WTI)의 현물가격과 선물가격을 활용하여, 예측 정확도에 관한 단순한 형태의 통계적 분석과 함께 분석수단별 예측오차 차이의 유의성에 관한 체계적 분석을 시도하였다. 통계적 검정결과에 따르면, WTI 선물시장을 활용한 예측은 미국 에너지정보기구(EIA)의 예측과 비교하여 뒤지지 않는 것으로 판명되었다. 결과적으로, 석유 생산자와 소비자 모두가 WTI 선물시장을 유가 예측의 유용한 수단으로 활용할 수 있고, 이로써 효율적인 자원배분 측면에서도 유익할 것으로 판단된다.
The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room or improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We propose an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of multi-step multi-layer neural network(MMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted three morphological features parameters such as centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.). This Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more than that of the other classification methods.
지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하고 정확도를 분석하기 위해 제원이 다른 2개의 지상라이다를 실험지역에 적용하였다. 본 연구는 실내 공간 모델링을 위해 스캐닝 된 점군 단위에 대하여 3차원 정합 시 다량의 기준점 획득이 어려운 환경 하에서 (1) 점군 단위별 구조물 좌표계로 변환하여 처리한 경과와 (2) 점 군간 상호 정합 후 기준점에 의한 일괄 좌표변환 결과와의 편차를 비교하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 오차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.
3-5 ${\mu}m$ 파장대의 중적외선 영상으로부터 정밀한 절대온도를 추정하기 위해서는 지표 복사율, 대기효과, 낮 영상의 경우 반사되는 태양빛에 대한 정보를 필요로 하며, 이는 온도 추정 시 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 이 연구는 이를 해결하기 위해 상대적인 온도 차이를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 기본 방향은 온도 추정을 위한 입력자료를 최소화 시키는 것이다. 이를 위해 인접한 지역에 위치한 두 대상물체가 받는 대기효과는 동일하다고 가정하였으며 MODTRAN 및 ASTER spectral library로부터 입력자료를 단순화 시키는 연구가 수행되었다. 시뮬레이션 연구 결과 제안된 상대온도추정알고리즘의 정밀도는 300 K의 온도에서 0.1의 지표 복사율 오차에 대해 2 K 이내의 비교적 높은 정밀도를 나타냈다. 그러나 낮 영상에서 저온인 경우에는 정밀도가 크게 감소하였다. 알고리즘의 검증을 위해 MODIS band 23 중적외선 낮 영상에 적용하였으며, 이를 MODIS LST 자료와 비교를 수행한 결과 $0.485{\pm}1.552$ K의 오차를 나타내었다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 외부 입력자료를 필요로 하지 않고 단지 영상 만으로부터 비교적 높은 정밀도로 온도 추정이 가능함을 보였다. 그러나 제안된 알고리즘은 상대온도만을 알 수 있으며, 절대온도를 추정하기 위해서는 기준온도에 대한 정보가 필요하다는 한계점도 있다.
국내에 고해상도 지도제작용 항공디지털카메라 영상의 도입 및 공급이 현실화됨에 따라 항공디지털카메라 영상을 이용한 수치지도의 제작 및 갱신에 많은 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 푸쉬부룸 항공디지털카메라 영상을 이용하여 기존의 1/1,000 수치지도의 갱신방법을 제시하고자 하였다. GPS측량성과를 이용하여 기하보정을 수행하고, 수치도화를 위해 수치사진측량시스템을 이용하였다. 수치도화는 건물 및 도로를 묘사하였고, GPS측량성과를 이용하여 절대위치정확도 평가와 해석도화에 의해 제작된 수치지도를 이용하여 상대위치정확도 평가를 수행하였다. 절대위치정확도 평가결과, RMSE가 X, Y축으로 각각 ${\pm}0.172m,\;{\pm}0.127m$, 평균거리오차는 0.208m, 상대위치정확도 평가결과, RMSE가 X, Y축으로 각각 ${\pm}0.238m,\;{\pm}0.281m$, 평균거리오차는 0.337m로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제시한 항공디지털카메라 영상을 이용한 수치지도 갱신방법은 국토지리정보원 규정의 허용오차 이내였으므로, 향후 국가기본도 제작은 물론 지자체의 GIS사업 및 다양한 분야에 활용할 수 있다.
위성항법시스템의 기술발전이 지속적으로 진행되고 있지만 여전히 신호차폐가 빈번히 발생하는 지역에서는 측위정확도 확보에 어려움을 겪고 있다. 이 연구에서는 통합 GPS/GLONASS 이중차분 상대측위 알고리즘을 구현하고 신호차폐 환경의 시뮬레이션을 수행해 그 성능을 검증하였다. 동쪽, 서쪽, 남쪽 방향으로 고층건물에 의해 신호차폐가 발생하는 환경을 시뮬레이션 하고 시뮬레이션 상황에 따른 GPS와 GPS/GLONASS의 정확도 평가를 수행하였다. 그 결과, 신호차폐 시뮬레이션 환경에서는 GPS/GLONASS가 GPS에 비해 최소 0.3m에서 최대 13m이상의 수평정확도가 향상되었다.
본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.
A cylindrical cam with a translation roller follower provides to transfer the translation motion and it s very useful mechanism in the automation. But. it's very difficult that the shape is defined accurately. This paper, proposes a new shape design method of the cylindrical cam with translation roller follower using the relative velocity method[l]. The relativc velocity method lculates the relative velocity of the follower versus the cam at a center of roller, and then determines a contact point by using the geometric relationships and the kinematical constraints. Finally, we present an example in order to prove the accuracy of the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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