Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.685-694
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1998
임상실험이나 신뢰성공학 분야에서 임의 중단자료를 이용한 비모수적 신뢰도 추정량으로 Kaplan-Meier 추정량과 Nelson형 추정량이 많이 사용되고 있다. 그러나 Nelson형 추정량은 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 우수한 반면 편의는 신뢰도가 감소함에 따라 양의 방향으로 점증하는 소표본 특성을 갖는다. Nelson형 추정량의 이러한 특성 때문에 신뢰도의 함수로 표현되는 잔여수명 분위수함수 등의 추정시에는 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 떨어짐을 볼 수 있다. 이러한 점을 고려하여 이 두 추정량을 가중평균으로 통합한 새로운 비모수적 신뢰도 추정량을 제안하고 추정량의 특성을 비교 분석하였다.
변환기의 해석 및 선계에 있어서 측정되어진 데이터로부터 그 변환기의 진기, 기계, 음향적인 특성변수를 추출하는 기술의 확보는 설계되어진 변환기의 검증 및 최적화를 위해서 필수적이다. 이와 관련한 기존의 방법은 측정방법이 번거롭고 그 결과 또한 많은 오차를 포함하고 있는 관계로 변환기의 정확한 특성변수를 추출하는데 어려움이 많았다. 본 연구에서는 전기음향변환기의 정확한 특성변수 추출을 위하여 기존의 방법과는 달리 Levy Method 반복적으로 사용하여 그 오차를 최소화하는 알고리듬을 개발하였다.
본 연구에서 망동기 시스템의 동기 기준 클럭과 시스템 클럭간에 발생하는 위상 오차를 최소화하기 위한 새로운 위상 오차 검출방식이 제안되었고 이 방식을 디지털 처리 위상 동기 루프(digital processing phase locked loop:DP-PLL) 시스템에 적용하였다. 두 클럭간에 발생하는 위상 오차는 지연된 n-탭 상승 에지 클럭으로 구성한 위상 오차 검출기에 의해 위상 오차 변이 (PEV:Phase Error Variation)로 출력된다. 위상 오차 변이는 5ns해상도로 검출되며 검출된 위상 오차 변이는 알고리즘에 의해 최적의 D/A변환기 계수를 추적하면서 위상 동기를 유지한다. 실험결과 위상 검출기는 빠르고 정확한 위상 추적 특성을 갖고 있으며 루프제어 알고리즘은 우수한 지터 억압 특성을 나타내었다.
IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.
본 연구에서는 2006년 5월에 KBS/SBS에서 공동으로 실시한 제4회 전국동시지방선거 출구조사 과정을 소개하는 동시에 출구조사 자료를 통해 투표자의 특성(성별 및 연령대)에 따른 투표성향과 시간대별 투표자 특성을 정리하고, 출구조사 선거구별 득표율을 예측치와 실제 개표결과를 비교하여 출구조사의 예측오차를 살펴본다. 이를 위해 이번 출구조사에서 적용된 전반적인 표본추출방법 및 실사과정을 정리하고, 출구조사에서 발생한 전체 오차를 편향과 표본추출오차로 분리하여 오차의 특성을 분석한다. 편향 발생원인 중 하나로 볼 수 있는 표본의 대표성을 검토하기 위해 출구조사 표본을 선관위에서 집계한 투표자 투표율 분석결과와 비교하여 평가한다. 아울러 이번 지방선거 출구조사에서 적용된 '층화 후 정렬계통추출법'에 따른 분산추정법을 적용하여 출구조사의 정확성을 표본추출오차 관점에서 살펴본다.
선형이나 타의 특성은 선박의 조종성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 설계단계에서의 조종성능 추정에 주로 사용하는 추정근사식(경험식)은 대부분 IMO 조종성 기준(IMO, resolution MSC.137[76])의 적용을 받는 Lpp 100 m 이상의 대형 상선모델로부터 도출되었기 때문에, 선체가 작고 선형이 다른 어선의 조종성능을 추정하기에는 다소 오차를 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 상선선형과 트롤어선선형이 가지는 고유한 제원 특성을 비교하여 추정오차의 발생 유무를 확인하였고, 트롤어선선형이 가지는 고유한 선형 특성을 분석하여 어선 분야의 자율운항선박 설계에 필요한 파라메터를 마련하였다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 색 정합을 위해서는 우선 영상의 색을 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리하여야 한다. 장치 의존적인 RGB 색 공간의 데이터에서 장치 독립적인 색 공간의 데이터를 얻기 위해서는 디스플레이 특성화 과정이 필요하다. 기존의 S-curve 모델을 이용하여 LCD를 특성화 하면 LCD의 비선형적인 계조 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 특성을 이용하여 S-curve 모델의 특성화 오차를 줄였다. 또한 모니터와 모바일 디스플레이간의 색 정합을 수행함으로써 색 표현력이 향상된 영상을 모바일 디스플레이에서 획득할 수 있었으며, 실험을 통하여 허용오차 내의 색 정합 LUT의 최소 크기가 64(4×4×4)라는 것을 확인하였다.
이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에서 발생하는 G-민감도 오차를 관성센서 오차 모델에 정의하고, 이를 분석하여 오차 성분을 추출하는 기법을 제안한다. 일반적으로 MEMS기반 자이로스코프는 스프링과 관성질량체를 갖는 진동형 방식으로 개발된다. 따라서 구조적으로 고기동 환경에서 인가되는 가속도에 비례하는 G-민감도 오차 특성을 갖게 된다. 이러한 G-민감도 오차는 외부에서 높은 가속도가 인가되지 않는 민수분야에서는 무시할 정도로 작다. 하지만 전술급 성능의 MEMS 관성측정기가 고가속 환경에서 외란과 가속도에 의해 G-민감도 오차가 발생하게 되면 항체의 유도조종을 위한 항법장치 성능에 큰 영향을 미치게 되므로 오차 분석과 보상은 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에 발생하는 G-민감도 오차를 분석하고 정의하여 관성센서 오차모델에 적용한다. 새로 정의된 관성센서 오차모델을 분석하여, 오차 성분을 고가속도 시험환경이 아닌 FMS 시험만으로 정확히 추출하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법으로 얻은 오차를 보상하여 고가속도 시험을 수행하고 그 결과를 분석하여 성능과 신뢰성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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