본 연구에서는 혼합냉매의 열역학적 물성치를 정확하게 예측하기 위하여 척력 과 인력항으로 된 간단한 형태의 상태방정식을 택하고 이를 이용하여 순수성분에 대한 열역학적 물성치 자료와 혼합냉매에 대한 기액평형상태 자료를 이용하여 혼합물에 대 한 열역학적 물성치를 보다 더욱 정확하게 예측 할 수 있는 방법에 관해 연구하고자 한다.혼합냉매에 대한 상태방정식과 이상기체 상태의 비열자료를 기초로 열역학적 관계식을 이용하여, 압력-엔탈피, 온도-엔트로피 관계를 공식화하며, 혼합냉매에 대한 열펌프 및 냉동사이클 해석에 필요한 자료를 제시한다.
Clothing consumption expenditure (UX) data of Korean consumers during the period of 1965 to 1993 were analyzed by time series analysis technique. According to the results of regression analysis, current income and UX of the year before showed most significant influences on the current UX. This means that the absolute and permanent income hypotheses can be accepted in case of clothing expenditures. However the effect of income decreased as the economy developed. The relative price of clothing had weak or no influence on clothing expenditures. It was also found out that CSX of the year before, the change of income, relative price of clothing ware the factors that affected clothing expenditures. From the estimation of Houthakker-Taylor state adjustment model, a negative stock coefficient was obtained. That is, clothing is subject to an inventor effect and Korean consumers regard clothing as one of the durable goods. To define whether clothing is a "luxury" or a "necessity", income and relative price elasticity of clothing expenditures were estimated. Income elasticity of clothing is slightly below 1.0 in case of national aggregate expenditures, and slightly above 1.0 in case of urban consumers' expenditures. Income elasticity has declined over time. Meanwhile the coefficient of price elasticity is not significant, indicating that the relative price of clothing have little connection with clothing expenditure.lothing expenditure.
본 논문은 반도체 센서를 이용하여 공간상 시스템의 자세를 정확히 측정할 수 있도록 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 관한 연구이다. 공간상 자세는 관성좌표계(고정 좌표계)로부터 몸체에 부착된 회전좌표계의 상호 관계로 표현한다. 자세를 표현하는데 있어서 간결한 방법인 쿼터니언을 상태변수로 이용하며, 속도 센서로부터 계측된 값을 입력으로 가정하고, 상태 변화를 추정하였다. 그리고 가속도 센서로부터 획득된 값을 관측 데이터로 하여 추정한 값과의 정합과정을 통해 최적의 추정치를 얻어낸다. 이때 추정의 정밀도를 높이기 위해 추정 주기를 센서특성에 맞춰 조절하도록 확장 칼만 필터를 설계하였다. 그 결과, 3축 속도 센서와 3축 가속도 센서를 이용하여 설계된 추정기의 RMS(: Root Mean Square) 추정오차가 시뮬레이션에서 약 1.7 [$^{\circ}$] 이하로 유지되었고, 실험에서 100 [ms] 의 주기로 상태추정을 함으로 추정기가 유용함을 입증하였다.
Respiration is induced by muscular contraction of the chest and abdomen, resulting in the abdominal volume change. Thus, continuous measurement of the abdominal dimension enables to monitor breathing activity. Conductive rubber cord has been previously introduced and tested to develop wearable application for respiratory measurements. This study implemented respiratory monitoring system with the conductive rubber cord in the patient's pants in purpose of quantitative estimation of tidal volume. Air mixed with $0{\sim}5%$$CO_2$ was inhaled and the respiratory air flow rate, abdominal dimension change, and end tidal $CO_2$ concentration were simultaneously measured in steady state. $CO_2$ inhalation significantly increased the tidal volume in normal physiological state with the subject unawared. The tidal volume estimated from the abdominal dimension change linearly correlated with the tidal volume measured by a pneumotachometer with a correlation coefficient of 0.88. Customized calibration for each subject resulted in relative errors less than 10%. Therefore, the tidal volume was accurately estimated by measuring the abdominal dimension change.
비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.
This study presented a model predictive tracking control algorithm of autonomous truck based on object state estimation using extended Kalman filter. To design the model, the 1-layer laser scanner was used to estimate position and velocity of the object using extended Kalman filter. Based on these estimations, the desired linear path for object tracking was computed. The lateral and yaw angle errors were computed using the computed linear path and relative positions of the truck. The computed errors were used in the model predictive control algorithm to compute the optimal steering angle for object tracking. The performance evaluation was conducted on Matlab/Simulink environments using planar truck model and actual point data obtained from laser scanner. The evaluation results showed that the tracking control algorithm developed in this study can track the object reasonably based on the model predictive control algorithm based on the estimated states.
As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes relative motion information between images. This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
This paper proposes an EMPC (Explicit Model Predictive Controller) for temperature tracking control based on heat load prediction by an ESO (Extended State Observer) for a variable cooling circulation system with multiple indoor units connected to one outdoor unit. In this system, heat transfer and heat loss relative to the input temperature are modeled using system dynamics. Using this model, we design an EMPC based on an ESO that is robust to temperature changes and depends on airflow. To determine the stability of both the controller and the observer, asymptotic stability is verified through Lyapunov stability analysis. Finally, to validate the performance of the proposed controller, simulations are conducted under three scenarios with varying airflow, set temperature, and heat load.
K. S. Kim;S. E. Taylor;M. L. Gleason;K. J. Koehler
한국농림기상학회지
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제4권1호
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pp.23-28
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2002
CART(Classification and Regression Tree) 모형을 이용해서 결로시간 예측에 필요한 기상변수들을 평가하였다. 입력 기상 변수들은 0.3m와 1.5m에서 측정된 기온, 상대습도, 풍속의 시간별 측정값으로서 이 관측 값들은 1997년부터 1999년 5월에서 9월 사이에 미국의 Iowa, Illinois 및 Nebraska주에 위치한 15개 자동 기상 관측소에서 관측된 것이다. 0.3 m에서 측정된 기온, 상대습도, 그리고 풍속을 이용해서 얻어진 모형이 가장 높은 결로시간의 예측 적중율(85.5%)을 보였으며, 이 모형은 Gleason 등(1994)의 CART/SLD 모형의 적중률(84.7%) 보다 다소 높았다. 그러나 새로운 변수를 추가한 경우에 정확도의 향상이 다소 있었으나 CART/SLD 모형을 대체할 정도는 아니었다. 따라서, 기온, 상대습도, 풍속들의 종관 기상관측값들을 입력변수로 사용하는 CART/SLD 모형이 종관 기상관측 자료 이외의 추가적인 자료를 필요로 하는 모형으로 결로시간을 예측하는 것보다 합리적일 것으로 보인다.
세미 트레일러 차량의 잭나이핑 사고는 대형 사고를 유발할 가능성이 높은 사고 유형이다. 본 논문에서는 이러한 잭나이핑 사고의 예측 및 감지를 위한 차량 상태 추정에 GNSS 정밀 상대 위치 정보를 이용하였으며, 이를 위한 미지 정수 결정을 수행함에 있어 세미 트레일러의 동적 모델을 이용하여 성능 향상을 이룰 수 있는 방법을 연구하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 시뮬레이션을 구성하였으며, 이 결과 GNSS 코드 정보만을 이용하는 경우에 비해 월등히 향상된 미지 정수 결정 성공률을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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