• 제목/요약/키워드: square root time

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NDGPS의 정적 및 동적 측위 정확도 분석 (The analysis for the static and kinetic positioning accuracy of NDGPS)

  • 송글재;박권일;공현동
    • 한국항해항만학회지
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    • 제32권8호
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    • pp.611-619
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    • 2008
  • 국토해양부에서는 해양 DGPS 기준국가 연계하여 전국망 위성항법보정시스템(NDGPS) 구축 사업을 추진 중에 있으며, 2008년 춘천기준국이 설치 완료되면 우리나라 전역에서 실시간 DGPS 측위 정보를 이용할 수 있다. 따라서 DGPS 측위 정보의 이용 활성화를 위하여 DGPS의 측위 정확도를 측정 분석하였다. 실시간 DGPS 측위 정확도는 정적 측정시 평면상 RMS(Root Mean Square) 오차는 0.42m, 동적 측정시 평변상 RMS 오차는 0.48m로 분석되었으며, RTK에 의한 비교 측정 분석도 병행하였다. 그 결과 위성항법보정시스템(DGPS)은 높은 정확도를 요하는 GIS구축사업 분야에 직접적으로 이용될 수 없으나, 실시간 측위 정보를 필요로 하는 GIS활용 분야에서는 DGPS가 다양하게 이용될 수 있을 것이다.

도시가스 배관압력 예측모델 (City Gas Pipeline Pressure Prediction Model)

  • 정원희;박길주;구영현;김성현;유성준;조영도
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.33-47
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    • 2018
  • 도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.

실시간 비디오 스트림의 공정성 개선를 위한 TCP 친화적 하이브리드 혼잡제어기법 (A TCP-Friendly Congestion Control Scheme using Hybrid Approach for Enhancing Fairness of Real-Time Video)

  • 김현태;양종운;나인호
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.285-289
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    • 2004
  • 최근 인터넷의 발전으로 디지털 오디오 및 비디오와 같은 멀티미디어 스트림에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 멀티미디어 스트리밍을 UDP로 전송할 경우 TCP와 같은 혼잡제어를 수행하지 않기 때문에 동일한 전송경로의 TCP 트래픽 궁핍을 일으켜 혼잡붕괴 및 막대한 전송지연을 초래한다. 이러한 문제점으로 인하여 실시간 멀티미디어 스트림의 전송지연과 혼잡제어를 위한 새로운 전송기법과 프로토콜에 대한 다각적인 연구가 수행되고 있다. TCP 친화적 혼잡제어 기법은 크게 일반적인 혼잡윈도우 관리기능을 이용하는 윈도우 기반 혼잡제어와 TCP 모델링 방정식 등을 이용하여 전송율을 직접 조절하는 율 기반 혼잡제어로 나눌 수 있다. 본 논문은 윈도우 기반과 율 기반을 복합적으로 다룬 하이브리드형 TCP-friendly 혼잡제어 기법에서 Square-root 혼잡회피 알고리즘을 제안하였으며, NS를 사용하여 제안한 TEAR의 성능을 실험하였다. 실험을 통하여 제안한 기법의 적용으로 TEAR의 안정성을 개선할 수 있음을 보였다.

Statistical reference values for control performance assessment of seismic shake table testing

  • Chen, Pei-Ching;Kek, Meng-Kwee;Hu, Yu-Wei;Lai, Chin-Ta
    • Earthquakes and Structures
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    • 제15권6호
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    • pp.595-603
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    • 2018
  • Shake table testing has been regarded as one of the most effective experimental approaches to evaluate seismic response of structural systems subjected to earthquakes. However, reproducing a prescribed acceleration time history precisely over the frequency of interest is challenging because shake table test systems are eventually nonlinear by nature. In addition, interaction between the table and specimen could affect the control accuracy of shake table testing significantly. Various novel control algorithms have been proposed to improve the control accuracy of shake table testing; however, reference values for control performance assessment remain rare. In this study, reference values for control performance assessment of shake table testing are specified based on the statistical analyses of 1,209 experimental data provided by the Seismic Simulator Laboratory of National Center for Research on Earthquake Engineering in Taiwan. Three individual reference values are considered for the assessment including the root-mean-square error of the achieved acceleration time history; the percentage of the spectral acceleration that exceeds the determined tolerance range over the frequency of interest; and the error-ratio of the achieved peak ground acceleration. Quartiles of the real experimental data in terms of the three objective variables are obtained, providing users with solid and simple references to evaluate the control performance of shake table testing. Finally, a set of experimental data of a newly developed control framework implementation for uni-axial shake tables are used as an application example to demonstrate the significant improvement of control accuracy according to the reference values provided in this study.

UWB 시스템에서 실내 측위를 위한 순환 신경망 기반 거리 추정 (Recurrent Neural Network Based Distance Estimation for Indoor Localization in UWB Systems)

  • 정태윤;정의림
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.494-500
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    • 2020
  • 본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.

동기 발전기 시스템의 실시간 모니터링 기술 개발 (A Development of Real-time Monitoring Techniques for Synchronous Electric Generator Systems)

  • 조현철
    • 전기학회논문지P
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    • 제66권4호
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    • pp.182-187
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    • 2017
  • Synchronous generators have been significantly applied in large-scale power plants and its monitoring systems are additionally established to sequentially observe states and outputs. We develop a computer based monitoring device for three-phase synchronous power generators in this paper. First, a test-bed of such generator system is created and then a interface board is constructed to transfer electric signals including the output voltage and the current from generators into a computer system via a data acquisition device. Its RMS(root-mean-square) values are continuously shown on a screen of computer systems and its time-histories graphs are additionally illustrated under a graphic user interface(GUI) mode. Lastly, we carry out real-time experiments using the generator system with the monitoring device to demonstrate its reliability and superiority by comparing results of a generic power analyzer which is well-used in measuring various power systems practically.

시계열모형에 의한 전력판매량 예측 (Prediction of Electricity Sales by Time Series Modelling)

  • 손영숙
    • 응용통계연구
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    • 제27권3호
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    • pp.419-430
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    • 2014
  • 전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.

Security in the Password-based Identification

  • Park, Byung-Jun;Park, Jong-Min
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제5권4호
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    • pp.346-350
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    • 2007
  • Almost all network systems provide an authentication mechanism based on user ID and password. In such system, it is easy to obtain the user password using a sniffer program with illegal eavesdropping. The one-time password and challenge-response method are useful authentication schemes that protect the user passwords against eavesdropping. In client/server environments, the one-time password scheme using time is especially useful because it solves the synchronization problem. It is the stability that is based on Square Root Problem, and we would like to suggest PBSI(Password Based Secure Identification), enhancing the stability, for all of the well-known attacks by now including Off-line dictionary attack, password file compromise, Server and so on. The PBSI is also excellent in the aspect of the performance.

지하철 역사 실내 공기질 관리를 위한 실용적 PM10 실시간 예측 (A Practical Approach to the Real Time Prediction of PM10 for the Management of Indoor Air Quality in Subway Stations)

  • 정갑주;이근영
    • 전기학회논문지
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    • 제65권12호
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    • pp.2075-2083
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    • 2016
  • The real time IAQ (Indoor Air Quality) management is very important for large buildings and underground facilities such as subways because poor IAQ is immediately harmful to human health. Such IAQ management requires monitoring, prediction and control in an integrated and real time manner. In this paper, we present three PM10 hourly prediction models for such realtime IAQ management as both Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Network (ANN) models. Both MLR and ANN models show good performances between 0.76 and 0.88 with respect to R (correlation coefficient) between the measured and predicted values, but the MLR models outperform the corresponding ANN models with respect to RMSE (root mean square error).

Accuracy analysis of flood forecasting of a coupled hydrological and NWP (Numerical Weather Prediction) model

  • Nguyen, Hoang Minh;Bae, Deg-Hyo
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.194-194
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    • 2017
  • Flooding is one of the most serious and frequently occurred natural disaster at many regions around the world. Especially, under the climate change impact, it is more and more increasingly trend. To reduce the flood damage, flood forecast and its accuracy analysis are required. This study is conducted to analyze the accuracy of the real-time flood forecasting of a coupled meteo-hydrological model for the Han River basin, South Korea. The LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) products with the spatial resolution of 1.5km and lead time of 36 hours are extracted and used as inputs for the SURR (Sejong University Rainfall-Runoff) model. Three statistical criteria consisting of CC (Corelation Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error) and ME (Model Efficiency) are used to evaluate the performance of this couple. The results are expected that the accuracy of the flood forecasting reduces following the increase of lead time corresponding to the accuracy reduction of LDAPS rainfall. Further study is planed to improve the accuracy of the real-time flood forecasting.

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