• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.283-286
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• 1997

일반적으로 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 오차 보정을 위해서는 PI 제어기의 계수 보정이 필요하다. 본 논문에서는 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 양쪽 바퀴에서 얻어진 엔코더의 값으로 측정하고, 측정되어진 엔코더의 값을 이용하여 방향과 움직임의 오차를 보정해주는 알고리즘을 PI제어기와 유전알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 구할 수 있는 방법을 제안하였다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.11 no.2
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• pp.111-117
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• 2002

In this paper, we proposed calibration techniques to improve measurement accuracy in the characteristic analysis system for semiconductor devices. Systematic errors can be reduced using proposed calibration techniques. Also, error current reduction procedures including leakage current and offset current are proposed to measure low-level current in pA level. Calibration parameters are calculated and stored by microprocessor using least-square fitting with measured sample data. During measurement time microprocessor corrects measured data using stored calibration parameters. Experimental results show that current measurement error above nA level is less than 0.02%. And they also show that current measurement in pA level can be performed with about 0.2% accuracy.

• Journal of Animal Science and Technology
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• v.51 no.2
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• pp.111-122
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• 2009

This study was performed to make it possible to adjust milk production records which are changing with days in milk more accurately as developing new 305-day adjustment factors considering current circumstance and to offer easier application by converting adjustment factors to formulas. Total 4,264,347 records were used in this analysis after eliminating unusual value and data was classified by first parity and over second parity. Herd-year effects were classified with 2,878 and 19,783 classes in first parity and over second parity, respectively and number of subclass of age-calving season-lactation stage effects were 136 (age 2, calving season 4, lactation stage 17). For calculation of least square mean, SAS GLM was used and multiplicative adjustment factors were developed. The result of error analysis, deviations between means of adjusted yields and cumulated yields were the lowest in new adjustment factor which was developed in this study comparing with other adjustment factors which were developed in the past (94', 02') in first parity and in over second parity, results of adjustment factors which were developed in 2002 and this study were similar. For easier application, formulas of 305-day adjustment factors were developed using SAS NLIN.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 1992.10a
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• pp.22-22
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• 1992

식쌍성 Algo1과 44i Boo에 대해 각각 두 개의 비교성을 이용하여 광전관측을 수행하여 광도곡선을 얻었다. 색효과는 목적성과 비교성의 색의 차이에 기인한 효과로서 광도곡선상에 체계적인 오차로 남게 된다. 따라서, 자료보정 과정에서 전체 소과계수인 k만으로 보정하게 디면 색효과에 의한 체계적인 오차는 광도곡선상에 그대로 남게 된다. 즉, 쌍성관측에서는 비교성을 목적성과 거의 같은 위치의 것을 택하여 관측하기 때문에 투과 대기량의 차이와 곱해져 등급에 영향을 주는 1차 소광계수에 의한 효과보다는 색의 차에 기인한 2차 소광계수에 의한 효과가 더 크다는 의미이다. 물론 투과 대기량의 크기가 큰 곳에서는 1차 소광계수에 의한 효과도 커지게 된다. Algo1의 경우, 비교성과 점검성을 이용하여 얻은 광도걱선들은 평탄영역에서 이들의 색의 차이 때문에 다르게 나타났으며, 색항을 보정한 결과 두 광도곡선이 거의 유사하게 나타났다. 44i Boo의 경우는 평탄 영역이 거의 보이지 않고, 색에 의한 효과는 광도곡선의 전 영역에 걸쳐 나타났으며, 비교성이 점검성에 비하여 목적성으로부터 더 멀리 떨어진 관계로 k1,k2항이 모두 중요하게 나타났다. 한편, 1,2차 소광 보정 이후에도 날짜에 따라 다른 그림을 보여 준 것은 기기 효과에 기인한 것으로 보여졌으며, 자료에 가장 큰 오차로 기여하는 것은 시간에 따른 대기 상태의 변화이기 때무에 보다 정확한 자료보정을 하기 위해서는 동-서쪽으로 나누어 소광보정을 하는 것이 바람직 할것으로 보여졌다.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.7 no.3
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• pp.261-266
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• 1995

원관에서 power-law 유체에 대하여 수력학적 입구길이와 입구보정계수를 측정할수 있는 새로운 방법이 개발되었다. 유변학적 성질을 측정할수 있는 긴관과 입구보정계수를 측 정할수 있는 짧은 관을 가진 새로운 모세관 점도계를 이용하여 증류수를 실험한 결과 유변 학적 성질과 입구 보정계수가 표준값과 비교하여 1%안의 오차를 얻었다. Power-law 유체 에 대한 해석 및 실험결과(Carbopol 960 용액)도 이미 보고된 값과 $\pm$6% 이내로 잘 일치하 였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.262-264
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• 2017

본 논문에서는 전류센서 스케일 오차 발생 시 오차 보정 방식에 대해 제시한다. 전류센서 스케일 오차는 회전자 기준 동기 좌표계에서 맥동하는 전류 및 직류 전류 오차를 야기하며, 이로 인해 전류 제어 성능 및 전동기 제어 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 전류 제어기 출력에서 나타나는 직류 전압 오차를 수식적으로 분석하고 이를 통해 스케일 계수를 추정하여 스케일 오차로 발생하는 2고조파 전류 및 직류 전류 오차를 보상하는 방식에 대해 제시한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.5C
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• pp.364-370
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• 2005

The first step of face recognition is to align an input face picture with database images. We propose a new algorithm of removing registration error in eigenspace. Our algorithm can correct for translation, rotation and scale changes. Linear matrix modeling of registration error enables us to compensate for subpixel errors in eigenspace. After calculating derivative of a weighting vector in eigenspace we can obtain the amount of translation or rotation without time consuming search. We verify that the correction enhances the recognition rate dramatically.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.32 no.10
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• pp.53-59
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• 2004

A calibration technique for a redundant IMU with low-grade inertial sensors is proposed. In order to calibrate the redundant IMU that can detect and isolate a faulty sensor, the fundamental coordinate frames in the IMU are defined and the IMU error is modeled based on the frames. Equations to estimate the error coefficients of the redundant IMU are formulated, and a test sequence using the 2-axis rate table is also presented. Finally, a redundant IMU with cone configuration is implemented using the low-grade inertial sensors and the performance of the proposed technique is verified by some experiments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.96-96
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.2
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• pp.10-20
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• 2012

This study shows how to estimate AADT(Annual Average Daily Traffic) on temporary count data using new grouping method. This study deals with clustering permanent traffic counts using monthly adjustment factor, daily adjustment factor and a percentage of hourly volume. This study uses a percentage of hourly volume comparing with other studies. Cluster analysis is used and 5 groups is suitable. First, make average of monthly adjustment factor, average of daily adjustment factor, a percentage of hourly volume for each group. Next estimate AADT using 24 hour volume(not holiday) and two adjustment factors. Goodness of fit test is used to find what groups are applicable. MAPE(Mean Absolute Percentage Error) is 8.7% in this method. It is under 1.5% comparing with other method(using adjustment factors in same section). This method is better than other studies because it can apply all temporary counts data.