본 논문은 CNC 밀링머신을 이용한 절삭가공 등 2축시스템의 위치제어 시스템을 대상으로 한다. 기존의 제어방식은 크게 독립축제어와 상호결합제어로 분류할 수 있다. 독립축제어는 두 축의 통합된 운동을 각각의 독립된 축에 대한 추적제어를 수행하여 원하는 공구경로의 위치 정밀성을 향상시키고자 하는 것이고, 상호결합제어는 지령경로에 대한 추적성능보다는 현재의 윤곽오차를 감소시키는 방향으로 제어입력을 인가하여 가공윤곽의 오차를 감소시키는데 주목적이 있다. 또한 최근의 작업공정의 고속화 경향은 윤곽오차를 감소시키면서도 추적성능이 우수한 제어방식을 요구하고 있다.(중략)
이진누적기법은 여러 개의 펄스반복주파수가 사용되는 레이더 시스템에서 n번의 탐지시도에서 m번의 탐지가 이루어졌는지를 식별하여 탐지여부를 판단하는 부 최적 펄스누적기법이다. 본 논문에서는 m의 최적값이 아닌 그 근사값으로 이진누적기법을 적용한 부 최적 이진누적기법 구현시 발생되는 방위각 오차를 감소시킬 수 있는 표적 측정오차 감소기법을 제안하고, 그 결과를 실제 레이더의 시험결과를 기반으로 분석하여 검증한다.
최근 GPS와 Wi-Fi가 내장된 스마트폰의 보급으로 이를 이용한 위치기반 서비스(Location-based Service)가 발전하고 있다. 하지만 위치기반 서비스들의 오차 범위는 3~4m 내외로 크기 때문에 사용자들은 더 정확한 위치를 제공하기를 바라고 있다. 본 논문에서 위치기반 서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 흔히 사용되고 있는 삼각측량법을 활용하여 핑거프린트 방법의 측위오차를 줄일 수 있는 방안을 연구하였고 프로그램으로 구현한 후 테스트를 실시하였다. 프로그램은 Labview2010으로 구현하였고, 각각의 알고리즘을 모듈화하여 필터링 적용 전 후 및 개선효과를 비교하기 쉽도록 구성하였다. 실내 테스트는 인하대학교의 강의실에서 실시하였고 실외 테스트는 인하대학교 운동장에서 실시하였다. 테스트 결과 실내의 경우 본 논문에서 제시하는 필터링 방법을 적용하기 전의 오차가 1.02미터에서 0.83미터로 감소하였고 실외에서는 0.74미터에서 0.54미터로 오차가 감소하였다.
배열 안테나는 많은 오차 요인을 포함하고 있는데 그로 인하여 빔 패턴의 부엽 레벨이 증가하고 안테나 이득이 감소하게 된다. 본 논문에서는 배열 안테나 오차 중 소자간 상호 커플링과 급전부의 불균일한 전달 함수 오차를 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 이러한 오차들은 방사 소자간 상호 연동을 나타내는 행렬로 모델링하였고 이 행렬은 특정 각도들에서 측정한 배열 응답 벡터로부터 추정하였다. 배열 안테나 오차는 추정된 오차 보정 행렬을 이용하여 빔 가중치를 미리 왜곡함으로써 보정하였다. 전파 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시된 보정 알고리즘이 부엽 레벨을 감소시키고 안테나 이득을 증가하는 것을 확인하였다.
본 논문은 전류모델과 전압모델의 장점을 취해 자속을 추정하는 고피나스(Gopinath) 모델 자속 추정기에 속도 피드백 오차가 미치는 영향에 대해 분석하였다. 속도 오차는 전류 모델의 위상 지연 및 크기 오차를 발생시키고, 이로 인해 고피나스 모델에 의해 추정 된 회전자 자속의 위상 및 크기에 오차가 발생하였다. 따라서 전류모델에 발생한 위상 지연을 통해 속도 오차를 보상하여 자속 추정 오차를 감소시키는 새로운 알고리즘을 제시하였고, 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다.
오차확산법은 중간조 처리에서 우수한 영상의 재현능력을 갖는 기법이다. 그러나 이의 기법은 경계재현 능력이 미약하며, 주기적인 패턴이 발생하여 영상의 화질을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 경계재현의 능력을 개선하기 위한 경계강조법과 주기적인 패턴 발생을 감소시키기 위한 적응형 임계값 변조를 적용하는 방법을 제안하였다. 경계강조를 위한 임계값을 변조는 원영상의 공간적 기울기 정보를 활용하여 수행하였고, 동시에 기울기 정보를 이용하여 청색잡음 마스크를 적응적으로 적용하는 임계값 변조로 주기적인 패턴의 발생을 감소시키도록 하였다. 적응형 임계값 변조를 적용한 실험에서 영상의 주기적인 패턴이 감소된 보다 선명한 경계강조의 중간조 영상을 얻을 수 있었으며, 객관적인 특성분석을 위한 표시오차의 RAPSD, 거리에 따른 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 분석에서 제안한 기법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘(genetic Algorithm)을 사용하여 벡터 양자화(vector quantization : VQ)를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 벡터 양자화를 수행하여 코드북(codebook)을 생성할 때 생성된 코드북과 학습벡터(training vector)사이에는 반드시 양자화 오차(quantization error)가 발생하는데 기존의 K-means 알고리듬을 사용하여 코드북을 생성했을 경우 양자화 오차를 줄이는데 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 유전자 알고리즘을 이용한 벡터 양자화는 이 양자화 오차를 감소시키기 위해서 연구되었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성데이터를 기존의 K-means 알고리즘에서 클러스터의 중심을 선택하는 방법중의 하나인 Minimax방법으로 코드북을 생성하여 제안한 방법과 양자화 오차를 비교한 결과 양자화 오차가 감소됨을 알 수 있었다.
동일한 하천의 용전산소량(DO)을 예측하는 경우에도 사용하는 재포기계수$(K^2)$는 계산하는 공식에 따라 커다란 차이를 나타매며, 부적합한 공식의 사용에 의한 $(K^2)$의 계산은 하천의 수질관리 정책결정에 지장을 초래하므로 현장사정에 적합한 공식의 개발이 필요하다. 이러한 공식의 개발은 많은 현장측정 자료를 사용하도록 신뢰성이 높으나 현장측정은 소요되는 비용에 제약을 받기 때문에 신뢰성과 경제성을 동시에 고려한 표본의 크기의 적정규모를 산정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 Monte Carlo 방법에 의해 통계적으로 수출된 $(K^2)$를 사용해서, 주어진 자료에 의해 개발된 공식을 사용할 때 야기되는 오차가 $(K^2)$개수의 증가에 따라 얼마나 감소하는지를 널리 사용되는 공식 중에 Owen공식과 Churchill공식을 New Jersey에 있는 Passaic River에 적용시켜 검토하였다. 표본의 크기가 10에서 20으로 증가할 때 오차가 크게 감소하였으며 20을 넘어 증가시켰을 때에는 오차의 감소폭이 미미하였다. 초차의 감호형태와 단위측정당 소요되는 비용을 고려할 때 약 20정도의 표본의 크기가 적정수준의 규모에 판단된다. 이러한 적용사례의 결과는 회귀모델의 이론적 계산결과에 의한 오차 감소와 흡사하여 본 연구결과는 여러 가지(K2)공식과 광범위한 하천의 조건에 적용이 가능할 것이며, 본 연구에서 사용한 적정표본의 크기 산정방법은 회귀분석에 의해 실험식을 개발하는 다른 분야에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 전류 스위칭(switched-current:SI) 시스템에서 THD(total harmonic distortion) 증가 원인인 클럭피드스루(clock feedthrough:CFT) 오차 전압을 감소시키는 새로운 전류 메모리(current-memory) 회로를 제안하였다. 제안한 전류 메모리는 CMOS 상보형의 PMOS 트랜지스터를 이용하여 CFT 오차 전압에 의한 출력 왜곡 전류를 감소시킨다. 제안한 전류 메모리 회로를 $1.2{\mu}{\textrm{m}}$ CMOS 공정을 사용하여 설계하고, 입력으로 전류 크기 $68{\mu}{\textrm{m}}$인 1MHz 정현파 신호를 인가하였다.(샘플링 주파수:20MHz) 모의 실험 결과, 기존의 전류 메모리보다 CFT 오차 전압에 의한 출력 왜곡 전류가 10배 정도 감소를 나타내었으며 신호 대 바이어스 전류비가 0.5(peak signal-to-bias current ratio:i/J)인 1KHz 신호를 인가할 경우 THD는 -57dB이다.
본 연구에서는 표적의 방향 탐지 오차를 최소화 시키는 방법을 제안한다. 수신 신호 위상차에 오차가 발생하면 표적 방향을 정확히 탐지 할 수 없다. 본 연구 제안 방법은 각 안테나에 입산한 신호에 대해서 실효치를 적용하여 위상을 획득한 후 최적의 신호 대 잡음비를 이용하여 위상 오차를 감소시킨다. 모의실험결과에서 안테나 간격이 반파장일 때, 표적 방향 탐지 확률이 가장 우수하고 신호 대 잡음비가 25dB일 때 방향 탐지 확률의 기존방법은 10-1.7이고 제안 방법은 10-3.3이다. 기존 방법의 표적 탐지 방향은 [-8°,8°]로서 2도의 오차를 나타내고, 제안 방법의 표적 탐지 방향은 [-10°,10°]로서 표적방향을 모두 정확히 탐지한다. 향후 분해능 감소에 따른 위상오차를 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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