• Title/Summary/Keyword: 예측주기

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Test of UAV Tracking Antenna System Using Kalman Filter Based on GPS Velocity and Acceleration (GPS 속도와 가속도 기반의 칼만 필터를 이용한 무인항공기 추적 안테나 시스템의 시험)

  • Seo, Young-Jun;Lee, Dae-Woo
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.39 no.9
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    • pp.883-888
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    • 2011
  • The UAV tracking antenna system based on GPS has a characteristic of update of position information which can occurs a position error. To reduce the position error, UAV tracking antenna system separates period of GPS update-rate and predicts the position of UAV using divided time points. These process improves the tracking performance of UAV. To predict the position of UAV by divided time points, we used a linear kalman filter based on the velocity and acceleration. Using this system, we measured velocity and acceleration according to the change of position. Finally, we can predict the change of position on divided time points.

A Study on the Estimation of Probabilistic Repair.Reinforcement Cycles from Rating Curve of Steel Girder Bridges (강재 교량의 노후화에 따른 확률적 보수.보강 주기 추정에 관한 연구)

  • Kim, Hyun-Bae;Kim, Yong-Su
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.10 no.2
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    • pp.102-110
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    • 2009
  • The cost for maintenance of bridge structures such as repair or reinforcement is increasing. In addition, the efforts for inspection of bridge structures is becoming more important since the proper repair or reinforcement should be performed to save the maintenance cost and ensure the safety for public infrastructure. Therefore, it is studied on this paper to estimate the repair or reinforcement cycles using probabilistic approach for the steel-box girders of bridge superstructure. In addition, a computer simulation program is uniquely developed based on probabilistic approach to calculate the cycles derived from the function of age of bridge and performance rating curve which were previously studied. In order to ensure the reliability of results and appropriateness of the model, statistical analyses were performed. Also, the results were compared and proved to be similar with ones from previous statistical data related to the repair or reinforcement cycles. The results from this study is expected to be useful for the determination of proper time to repair or reinforce the bridge structure and raise the safetyness of bridge structure in advance.

신경망 이론과 유전자 기법에 의한 노심장전모형 최적화 기법 개발

  • 장창선;김창효
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.38-43
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    • 1997
  • 이 논문의 목적은 신경망 이론에 의한 노심특성평가 모델과 유전자 기법을 써서 가압경수로 노심의 최적화 재장전 모형을 결정하는데 있다. 이를 위해 OLL(Optimization Layer by Layer)신경망을 구축하고 이를 영광 3호기 재장전주기 노심특성(특히 연료집합체 출력분포와 임계붕산농도)을 예측할 수 있도록 훈련하여 영광3호기 재장전주기 특성 해석용 OLL 신경망을 만들었다. 그리고 통상의 유전자 기법을 활용하여 매세대당 150개의 장전모형들을 생산하고 이들을 대상으로 1000세대에 걸친 유전자 기법에 의한 최적화 과정을 통해 영광 3호기 노심의 평형주기 최적 모형을 결정하였다.

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FLEXURE-SHEAR INTERACTION BEHAVIOR OF RC COLUMNS UNDER CYCLIC LOADING (주기하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 휨-전단간의 상호거동)

  • DoHyungLee
    • Journal of the Korean Geophysical Society
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    • v.4 no.3
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    • pp.219-226
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    • 2001
  • 본 연구에서는 주기적인 하중하에서의 철근콘크리트 기둥의 이력응답거동을 예측할 수 있는 해석적인 모델의 개발을 다루고 있다. 철근콘크리트 기둥의 비탄성 휨, 전단 및 휨-전단 변형은 개발된 모델을 통하여 주기적인 변위하에서 검토되었다. 개발된 모델들을 포함한 해석치와 실험치와의 비교분석을 통하여 본 연구에서 개발된 모델들의 검증을 실시하였고, 이 비교분석을 통하여 휨-전단간의 상호작용의 중요성을 강조하였으며, 본 연구에서 개발된 모델들의 정확성, 효율성 및 타당성을 입증하였다.

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Flexure-Shear Interaction Behavior of RC Columns under Cyclic Loading (주기하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 휨-전단간의 상호거동)

  • Lee, Do-Hyung
    • The Journal of Engineering Research
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    • v.4 no.1
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    • pp.151-158
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    • 2002
  • 본 연구에서는 주기적인 하중하에서의 철근콘크리트 기둥의 이력응답거동을 예측할 수 있는 해석적인 모델의 개발을 다루고 있다. 철근콘크리트 기둥의 비탄성 휨, 전단 및 휨-전단 변형은 개발된 모델을 통항 주기적인 변위하에서 검토되었다. 개발된 모델들을 포함한 해석치와 실험치와의 비교분석를 통하여 본 연구에서 개발된 모델들의 검증을 실시하였고, 이 비교분석을 통하여 휨-전단간의 상호작용의 중요성을 강조하였으며, 본 연구에서 개발된 모델들의 정확성, 효율성 및 타당성을 입증하였다.

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Transcriptional Regulatory Motif identification in Cell Cycle using Artificial Neural Networks (인공신경망을 이용한 세포 주기상의 전사 조절 모티프 탐색)

  • 이제근;정제균;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.295-297
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    • 2004
  • 생체 내의 모든 기능은 유전자 발현에 의해 결정된다. 유전자 발현은 않은 인자들에 의해 조절되며, 이러한 조절 과정에 따라 유전자 발현량이 결정되는 것이다. 세포 주기 역시 유전자 발현과 밀접한 연관성을 가지고 있다. 본 논문에서는 효모에서 세포 주기의 각 단계와 관련된 유전자들의 분석을 통해서 세포주기를 조절하는데 있어서 중요한 역할을 수행하는 전사 조절 모티프들이 무엇인지를 찾아보았다. 주요 모티프의 추출은 인공신경망 모델을 학습하고. 입출력 에러 분석을 통하여 이루어진다. 그 결과 MCB 등 기존의 실험 결과를 통하여 세포주기에 관련이 있다고 알려진 모티프들이 높은 점수를 보인다는 것을 알 수 있었고. 그 외에 세포주기의 각 단계에서 유전자 발현에 중요한 역할을 수행할 것으로 예상되는 다른 모티프들도 예측해볼 수 있었다.

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Peak Shaving Algorithm For Long-term Application of BESS with Multiple C-rate (다양한 C-rate을 이용한 장주기 응용을 위한 BESS 전력피크 대응 Peak Shaving 알고리즘)

  • Choi, Won-Bin;Marlon, Capuno;Song, Hwa-Chang
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.337-338
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    • 2015
  • 본 논문은 BESS 기반 전력피크 대응 peak shaving 알고리즘에 대하여 설명한다. 전력망 응용에 적용되는 BESS는 다양한 C-rate (charge rate)을 갖으며, 이를 고려한 알고리즘 개발이 요구된다. 상대적으로 높은 C-rate을 갖는 BESS의 경우 단주기 응용으로 적용될 수 있으나, 보다 효과적인 활용방안은 두 가지의 이상의 목적을 위한 운용이 요구된다. 더욱이 전력피크 예측을 위한 정교한 부하예측 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단주기 및 장주기 응용을 모두 고려하였을 때 요구되는 peak shaving 알고리즘 설계 및 Algebraic Prediction을 이용한 부하예측에 대하여 논하고자 한다.

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Analysis on Temporal Pattern of Location Data with Time Series Model (시계열 모델을 활용한 위치 데이터의 시간적 패턴 분석)

  • Song, Ha Yoon;Lee, Da Som;Jung, Jun Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.768-771
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    • 2021
  • 시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.

An Efficient Adaptive Sampling Technique based on the Kalman Filter for Sensor Monitoring (센서 모니터링을 위한 칼만필터 기반의 효율적인 적응적 샘플링 기법)

  • Kim, Min-Kee;Min, Jun-Ki
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.17D no.3
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    • pp.185-192
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    • 2010
  • In sensor network environments, each sensor measures the physical environments according to the sampling period, and transmits a sensor reading to the base station. Thus, the sample period influences against importance resources such as a network bandwidth, and a battery power. In this paper, we propose new adaptive sampling technique that adjusts the sampling period of a sensor with respect to the features of sensor readings. The proposed technique predicts a future readings based on KF (Kalman Filter). By using the differences of actual readings and estimated reading, we identify the importance of sensor readings, and then, we adjust the sampling period according to the importance. In our experiments, we demonstrate the effectiveness of our technique.

Noisy Time Varying Vibration Signal Analysis using Adaptive Predictor-Binary Tree Structured Filter Bank System (적응예측기-이진트리구조 필터뱅크 시스템을 이용한 잡음이 부가된 시변 진동신호 분석)

  • Bae, Hyeon-Deok
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.10 no.1
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    • pp.77-84
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    • 2017
  • Generally, a time-varying vibration signal is generated in a rotating machine system, and when there is a failure in the rotating machine, the signal contains noise. In this paper, we propose a system consisting of an adaptive predictor and a binary tree filter bank for analyzing time - varying vibration signals with noise. And the vibration signal analyzed results in this system is used for fault diagnosis of the rotating machine. The adaptive predictor of the proposed system predicts the periodic signal components, and the filter bank system decomposes the difference signal between the input signal and the predicted periodic signal into subband. Since each subband signal includes a noise signal component due to a failure, it is possible to diagnose the failure of the using rotary machine. The validity of the proposed vibration signal analysis method is shown in the simulations, where the periodic components cancelled vibrating signals are decomposed to 32 subband, and the signal characteristics related faults are analyzed.