Loran(LOang RAnge Navigation) 신호를 이용한 측위 시에 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 오차요소는 TOA(Time of Arrival) 측정에서의 ASF(Additional Secondary Factor)이다. 따라서 공항접근이나 항만 접안 등의 측위 정확도를 만족시키려면 먼저 정확한 ASF측정이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 해상에서 ASF를 측정하는 기법을 연구하였다. 그 측정방법으로 포항 Loran-C 주국(9930M)에서 송신하는 로란 신호와 로란 수신기의 기준신호를 세슘원자시계를 기준으로 측정함으로써 해상에서의 ASF를 측정하였고 영일만 해상의 12 곳의 측정지점을 3 km 간격으로 설정하여 측정하였다. 해상측정에서 정확도를 높이기 위해서 전기장 안테나와 자기장 안테나를 동시에 사용하였으며 정확한 위치측정을 위해서 DGPS(Differential GPS)수신기를 이용하였다. 이런 방법을 이용하여 해상에서 ASF를 측정함으로써 ASF 예측값과 비교한 결과를 얻었다.
표적 탐지를 위한 선형 견인 어레이는 해수의 움직임이나 견인선의 기동 방향 등에 의해 그 형상이 비선형화 된다. 이러한 비선형성의 존재는 입사신호의 파라미터 추정 오차를 유발하므로 본 논문에서는 비선형 형상의 견인 어레이를 위한 빔형성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 두 개의 보조센서를 사용하여 수동 견인 어레이의 첫 번째 하이드로폰과 마지막 하이드로폰의 위치를 파악한 후, 두 하이드로폰 사이의 비선형 형상조향 벡터를 선형화 (Linearization)한다. 실제 수중환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 성능 분석을 행한 결과, 비선형 견인 어레이의 형상에 관계없이 빔패턴은 이상적인 형태를 지님을 확인하였다. 그리고 다양한 입사신호의 신호 대 잡음비 환경 하에서 위상 성분 추정의 한계를 보임으로써 제안된 기법의 입사각 추정 성능을 평가하였으며, 이와 더불어 선형 형상을 가정한 바틀렛 빔형성 기법과의 비교 분석 결과, 현격한 성능 차이를 보였음을 확인하였다.
본 논문에서는 광섬유형 전자 스페클 패턴 간섭계에 적용할 효과적인 위상이동 방법을 제안한다. 광섬유 마이켈슨 간섭계에 4$\pi$ 위상변조를 주기적으로 가하면서 각각 $\pi$의 위상차이를 갖는 4개의 영점위치를 검출하여 CCD 카메라의 이미지 취득신호를 생성한다. 이 신호에 따라 얻어지는 스페클 패턴은 위상추출 과정에 필요한 $\pi$/2 위상차이를 갖게 되며 후처리를 통하여 측정 대상체의 3차원적인 표면 위상정보를 얻게 된다. 환경적인 외란에 비하여 충분히 빠른 위상변조를 가할 경우 귀환제어 없이 빠르고 정확하게 $\pi$/2 위상 이동에 따른 CCD 동작신호를 생성할 수 있었으며, 위상변조기의 비선형적인 동작특성에 영향 받지 않는 실험결과를 얻을 수 있었다. 실험을 통하여 100 Hz의 영상 취득 속도를 얻었고, 25 Hz의 위상변조를 가할 때 출력 위상계단 신호의 오차는 0.6 mrad이었다.
수중 이동 음원의 방사 소음을 측정하는 경우 음원과 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 평가 요소이며, 수신기 위치, 음원의 수심 및 속도 등과 같이 측정 규격이 정해져 있다. 이동하는 수중 음원의 거리를 찾는 방법으로써 상호 상관도를 사용하는 방법이 있지만 이 방법은 송신기와 수신기 사이의 시간 동기화 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이론적으로 계산된 다중 경로 신호 사이의 도달 주파수 차와 수신 신호에서 추정된 다중 경로 신호의 도달 주파수 차를 비교하여 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 다르게 제안한 방법은 시간 동기화 과정이 필요하지 않다. 성능 검증을 위해 모의실험을 수행하였으며, 거리 오차가 기존의 방법에 비해 약 95 % 감소하였다.
NC controller parameters are fixed when the controller is combined with a machine. However, the characteristics of controller could be changed as it has being used by the machine or other environmental conditions. Ultimately, it results in tool positioning accuracy changing. The loading torque in servo motor also influences on the positioning accuracy. This study focus on a measuring and analysing method for verifying the angular positioning accuracy of NC servo motor. We used a high resolution A/D converter for acquiring analogue signal of rotary encoder in servo motor. Generating tool path by the combination of axial movements (X,Y,Z) is compared with the encoder signals with the servo motor torque. The current variation signal is also read from the servo motor power using a hall sensor and converted to the motor torque. The method of analysing proposed in this study will be used for determining the gains (tuning) of parameter in NC controller, when the controller is set up at a machine initially or the controller condition is changed during the work.
This paper focuses on the formulation and validation of an automatic strategy to select the optimal location and direction of strain gauges for the measurement of the modal response. These locations and directions are important to render the strain measurements as robust as possible when a random mispositioning of the gauges and gauge failures are expected. The approach relies on the evaluation of the signal-to-noise ratios of the gauge measurements from strain data of finite element. The multi-step optimization strategy including genetic algorithm is used to find the strain gauge locations-directions that maximize the smallest modal strain signal-to-noise ratio in the absence of gauge failure or its expected value when gauge failure is possible. A flat Plate is used to prove the applicability of the proposed methodology and to demonstrate the effects of the essential parameters of the problem such as the mispositioning level, the probability of gauge failure, and the number of gauges.
최근, 실내 위치 기반 서비스에서 정확한 서비스를 위해 Wi-Fi 핑거프린트 기반의 딥러닝 기술을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 이때 학습 데이터로서 연속적인 순차 데이터를 필요로 한다. 그러나 일반적으로 Wi-Fi 핑거프린트 데이터의 경우 특정 위치에 대한 신호들만으로 관리되기 때문에 RNN 모델의 학습데이터로 사용이 부적절하다. 본 논문은 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위해 클러스터링을 통한 영역 데이터로 확장된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터 기반 이동 경로의 예측을 통한 경로 생성 방법에 대해 제안한다.
TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 군사, 의료 분야 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 CW(Continuous Wave)와 같은 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 SNR에 따른 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.
본 논문은 통계적 Regression방법인 Alternating Conditional Expectation(ACE) 방법을 적용하여 다중계측기를 이용한 공간 변수의 분포에 대한 추정 혹은 재구성 문제를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 한다. 계측기 설치 비용 및 설치 위치의 한계로 인해 완벽하게 이루어지기 힘든 공간 변수의 연속적인 분포 추정은 공정 시스템이나 안전성 관련 변수의 감시분야에 많이 응용되고 있다. 본 논문은 계측기 추가에 따르는 비용을 줄이거나 동일한 수의 계측기로 측정오차를 감소시킬 목적으로 가상계측기의 개념을 도입하고 이를 적용하기 위한 통계적 추정 방법론을 기술하고 있다. 수치모사를 통한 분석결과 본 방법은 비선형성이 큰 변수분포에 대해서도 Robust한 결과를 주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 입-출력 모델로 표현되는 SISO(Single-Input-Single-Output) 비선형 시스템의 적응제어 기법을 제시한다. 시스템에 포함된 미지의 파라미터는 알고 있는 콤펙트(compact) 볼록(convex) 집합 내에 있다고 가정한다. 기존의 결과와는 달리 이 집합은 원점을 포함하는 원이나 초입방체(hypercube)를 포함한 임의의 콤펙트 볼록 집합이 될 수 있다. 제시하는 갱신(update) 법칙으로 얻어지는 파라미터 추정치는 항상 알고 있는 집합 내에 존재하며 이를 이용한 제어 입력을 적용하면 시스템의 출력과 원하는 신호와의 위치, 속도, 그리고 가속도 오차가 시간에 따라 영으로 수렴함을 이론적으로 그리고 시뮬레이션을 통하여 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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