광섬유격자 센서어레이의 복조에 사용할 목적으로 광섬유레이저의 파장변화 검출방법을 제안하였다. 삼각파로 변조된 광섬유레이저의 출력 파장을 Mach-Zehnder 간섭계와 시간지연샘플링 기법으로 분석하였다. 피크간의 시간차를 측정하는 기존의 방법과 달리 파장변조 메카니즘의 비선형 특성에 무관하게 항상 선형적인 출력을 얻을 수 있었으며 6.5 ㎚의 스캔범위에서 약 20 pm의 파장분해능을 얻을 수 있었고, 이는 응답특성이 뛰어난 위상변조기를 사용할 경우 크게 개선될 수 있음을 보였다.
Importance sampling methods have been developed with the aim of reducing the computational costs inherent in Monte Carlo methods. This study proposes a new algorithm called the adaptive kernel method which combines and modifies some of the concepts from adaptive sampling and the simple kernel method to evaluate the structural reliability of time variant problems. The essence of the resulting algorithm is to select an appropriate starting point from which the importance sampling density can be generated efficiently. Numerical results show that the method is unbiased and substantially increases the efficiency over other methods.
추출된 표본을 바탕으로 관심 모집단의 특성을 파악하는 조사연구에 있어서는 실제로 표본이 추출되는 표본추출틀의 모집단 대표성이 매우 중요하다. 표본추출틀이 관심 모집단을 적절한 수준으로 포함하지 못하는 경우 심각한 표본추출틀 편향이 발생하게 되고 이로 인하여 효율적인 추출법에 의하여 추출된 표본의 통계적 신뢰도 역시 손상된다. 그러나 대규모 조사를 위한 표본추출틀의 구축은 시간과 비용의 측면에서 비효율적이고 따라서 국가에서 제공하는 전수 조사 기반의 표본추출틀이 흔히 사용된다. 대표적으로 국내의 가구조사를 위한 표본추출틀로는 매 5년마다 시행되는 인구주택총조사 기반의 자료가 사용된다. 그러나 인구주택총조사 기반 표본추출틀의 경우 인구주택총조사 시점과 실제 조사 시점과의 시간적 차이로 인한 표본추출틀의 모집단 대표성에 문제가 발생하게 된다. 특별히 인구 유동성이 심한 서울과 같은 대도시의 경우 시간의 경과에 따른 모집단 분포의 변화가 심하게 나타나리라 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2008 서울서베이 가구 조사를 위해 새롭게 표본추출틀을 구축한 것과 새 표본추출틀을 기초로 하여 표본을 추출한 사례를 다룬다. 기존 인구주택총조사 기반 표본추출틀이 시간이 지남에 따라 대표성을 상실하는 문제점을 지적하고 주민등록 DB와 과세대장 DB를 기반으로 한 새로운 표본추출틀을 2008년 서울서베이 가구조사를 위한 표본추출틀로 제시하였다. 새롭게 작성된 표본추출틀로부터의 가구표본추출과정과 가중치 및 모평균 추정량 또한 제시되었다.
This paper presents the speed control of dc motor based on deadbeat response. The deadbeat response is that the output reaches the final value in the minimum possible settling time and stays there. This results demonstrate that the output reaches final value in one sampling time for the unsaturated region, and in one sampling time after getting free from the saturation state for the saturated region.
In this study, in order to control real system under the environment of graphic user interface, study on the technique which can control real system without additional hardware drivers using virtual machine driver operated on the windows operating system. Consider the problem which is the error and the delay of a sampling time on the multi task processing through the load test of the experiment using graphic user interface.
This paper is concerned with the limiting zeros, as the sampling period tends to zero, of a multivariable discrete-time system composed of an approximate fractional-order hold (AFROH), a continuous-time plant and a sampler in cascade. An approximate fractional-order hold is proposed to implement fractional-order hold (FROH) and is applied to instead of the zero-order hold (ZOH). The implementing problem of the fractional-order hold is overcome. The properties of the limiting zeros are studied and the location problem of them is solved. In addition, a stability condition of the zeros for sufficiently small sampling period is derived ...
공기조화설비가 설치된 감시공간에서의 화재 시 열$.$연기기류의 유동형상은 정상 유동해석과 다른 기류 유동형상을 나타내어 화재감지기의 응답특성지연 해결 및 연기감지농도를 향상, 화재초기에 경보를 발생하여 인명피해 및 재산피해를 최소화하기 위한 성능위주의 화재감지장치 개발을 위한 필요성에 의해 연구를 수행하였다. 본 연구는 높은 연기응답특성을 가지며 공기순환에 의한 응답특성지연에 영향을 받지 않는 능동형태의 연기감지장치로서 감시공간의 공기를 공기흡입관을 통하여 연기농도 분석장치로 흡입하여 연기를 감지하는 공기흡입형 광전식 연기감지장치 개발에 필요한 연기농도 분석기술 및 공기흡입관을 통한 균등 공기흡입기술에 대하여 수행하였다. 연구결과, 공기흡입배관에 설치된 흡입구를 통한 공기흡입이 균등하게 이루어져 균일한 감도특성을 나타내어 공기순환에 의한 연기감지의 지연에 영향을 받지 않으며 연기감지성능은 수동형태의 연기감지기보다 우수한 응답특성을 나타내었다.
Objectives: The principal purpose of this study is to statistically compare dust levels among farmers with and without feeding in a nursery pig building. Methods: Total dust and respirable dust were measured by personal sampling method, and TSP and PM10 were monitored by the direct recording method in the pig building. Results: IIn the personal samples, mean exposure levels of total and respirable dust were higher among the farmers who conducted feeding compared to farmers who did not. A significant difference between farmers with feeding and farmers without feeding was found in total dust concentration(p<0.05), whereas there was no significant difference in respirable dust concentrations. In real-time monitoring of dust based on area sampling, the highest levels of total and respirable dust were detected in the feeding time periods; $4.33{\pm}2.57mg/m^3$ for TSP and $2.53{\pm}1.02mg/m^3$ for PM10, respectively. During time periods without feeding, the levels of total and respirable dust ranged from 1 to $2mg/m^3$ and from 0.5 to $1.5mg/m^3$, respectively. Conclusions: In terms of association of feeding work and air sampling location, the mean concentrations of total and respirable dust were highest in area sampling with feeding and lowest in personal sampling without feeding. However, a significant difference among groups investigated according to air sampling condition was found in total dust.
Motion planning problem is still one of the important issues in robotic applications. In many real-time motion planning problems, it is advisable to find a feasible solution quickly and improve the found solution toward the optimal one before the previously-arranged motion plan ends. For such reasons, sampling-based approaches are becoming popular for real-time application. Especially the use of a rapidly exploring random $tree^*$ ($RRT^*$) algorithm is attractive in real-time application, because it is possible to approach an optimal solution by iterating itself. This paper presents a modified version of informed $RRT^*$ which is an extended version of $RRT^*$ to increase the rate of convergence to optimal solution by improving the sampling method of $RRT^*$. In online motion planning, the robot plans a path while simultaneously moving along the planned path. Therefore, the part of the path near the robot is less likely to be sampled extensively. For a better solution in online motion planning, we modified the sampling method of informed $RRT^*$ by combining with the sampling method to improve the path nearby robot. With comparison among basic $RRT^*$, informed $RRT^*$ and the proposed $RRT^*$ in online motion planning, the proposed $RRT^*$ showed the best result by representing the closest solution to optimum.
본 논문은 전문가 독립적 비지도 신경망 학습 기반 다변량 시계열 데이터 분석 모델인 MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder)의 실제 현장에서의 적용과 Auto-encoder 기반인 MSCRED 모델의 한계인, 학습 데이터가 오염되지 않아야 된다는 점을 극복하기 위한 학습 데이터 샘플링 기법인 Subset Sampling Validation을 제시한다. 라벨 분류가 되어있는 발전소 장비의 진동 데이터를 이용하여 1) 학습 데이터에 비정상 데이터가 섞여 있는 상황을 재현하고, 이를 학습한 경우 2) 1과 같은 상황에서 Subset Sampling Validation 기법을 통해 학습 데이터에서 비정상 데이터를 제거한 경우의 Anomaly Score를 비교하여 MSCRED와 Subset Sampling Validation 기법을 유효성을 평가한다. 이를 통해 본 논문은 전문가 독립적이며 오류 데이터에 강한 이상 진단 프레임워크를 제시해, 다양한 다변량 시계열 데이터 분야에서의 간결하고 정확한 해결 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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