본 논문은 시뮬레이션을 통해 다수의 초음파 발신부로부터 순차적으로 발생되는 초음파를 공간 내에서 자유롭게 움직이는 여러개의 이동형 개체들에 각각 장착된 초음파 수신부가 수신하여 각 개체의 위치를 스스로 계산할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 적절한 위치에 고정 장착된 3개 이상의 초음파 발신부에 의해 정의되는 공간 내에서 움직이는 개체가 자신들의 위치를 스스로 추정 가능하게 하기 때문에 공간 내에 존재하는 개체 수에 제안을 받지 않는 다는 장점이 있다. 따라서 본 기술은 다 개체 시스템의 위치 제어 및 모션 포착 기술에 효과적으로 응용이 가능하다.
이동로봇이 자율항해를 하기 위해서는 위치추적 즉, 지금까지의 정보와 현재의 정보로부터 작업환경내의 어디에 로봇이 위치해 있는가를 알아내는 것이다 따라서 위치추적은 로봇이 어디로 가고 있는가 라는 물음과 어떻게 목표점에 도달할 것인가라는 물음에 대한 답의 기본이 된다는 의미에서 자율항해에서 가장 중요한 기능이라고 할 수 있다. 초음파 센서를 이용한 위치 추적은 그리드형태의 지도를 이용하는 방법과 물체의 형상을 기준으로 하는 방법이 있다.(중략)
베타선 스펙트럼의 최대 에너지가 확실하게 구별되는 2개의 핵종만을 포함하는 혼합시료의 경우에는 최대 에너지가 다르다는 점을 이용하여 손쉽게 각 핵종의 방사능 값을 측정할 수 있다. 그러나 3개 이상의 베타 방출 핵종이 포함된 혼합물에 대해서는 각 핵종의 스펙트럼이 서로 겹치기 때문에 이러한 방법으로 구해진 방사능 값은 신뢰도가 떨어지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 최소자승법을 이용하여 혼합물의 중첩된 베타선 스펙트럼을 각각 분리 정량분석 할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 실제로 4개의 베타 방출 핵종($^3H,\;^{14}C,\;^{36}Cl\;^{90}Sr$)이 혼합된 시료를 조제하여 본 분석법을 검증한 결과 참고치(Reference value)와 분석치가 7% 이내에서 잘 일치함을 보였다.
본 논문에서는 기존 RTLS(Real Time Location Service)시스템의 이동개체에 대한 위치추정오차를 개선하기 위하여, 이동개체속도가 증감되는 각각의 구간을 구분하여 속도가 증감된 만큼 전송신호의 주기를 적응적으로 증감시키는 방법을 제안하였다. 보다 정확한 위치추정 값을 얻기 위하여, AercoScout사의 RTLS 시스템을 이용한 Hybrid(TDOA and RSSI) 방식에 의해 각각 측정된 좌표 값과, 계산에 의해 추정된 좌표 값을 최소자승법(Least Square Method)에 대입하여 실제 이동개체의 위치좌표 값과 비교하는 방법을 취하였다. 실제 제안된 방법에 의해 실험을 해본 결과, 이동개체의 실제 위치의 위치추정오차가 개선됨을 알 수가 있었다.
기존의 구조물의 설계에서는 안전성 및 경제성 등을 향상시키기 위해서 시방서에 명시된 설계지침을 제약조건으로 하여 확정론적 최적설계를 수행하는 것이 일반적이다. 하지만, 구조물의 설계에는 본질적으로 재료성질, 작용하중 및 시공오차 등의 불확실성이 내포되어 있으며, 이러한 불확실성과 경제성을 동시에 고려한 설계가 보다 더 합리적인 설계라 할 수 있다. 기존의 확정론적 최적설계에서는 이러한 불확실성을 고려하기 위하여 결정론적인 안전율을 도입하여 설계하지만, 이러한 경우 각 한계상태 및 파괴모드에 대한 일관된 안전성 및 신뢰도 수준을 확보하지 못한다. 최근에 이러한 불확실성 및 경제성을 동시에 고려하는 신뢰도 기반 최적설계에 대한 연구가 수행되고 있다. 신뢰도 기반 최적설계는 확률구속조건을 평가하는 방법에 따라 RIA(reliability index approach) 및 PMA(performance measure approach)로 구분된다. 일반적으로 PMA가 RIA 보다 안정성 및 효율성 측면에서 더 우수하다는 비교연구가 수행된 바 있다. 하지만 아직도 대형구조해석을 필요로 하는 경우에는 계산비용이 과다하여 최적설계가 불가능하므로 보다 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 계산비용을 줄이면서도 안정적으로 수렴하는 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안한다. PMA에 적합한 응답면 기법을 개발하였으며, 한계상태식의 근사는 이동최소자승근사법을 사용하였다. 이로부터 더 적은 표본점의 추출만으로 더욱더 정확한 응답면 함수를 얻게 되어 정확도 및 효율성을 개선할 수 있었다. 수학적 문제 및 10-bar truss 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
The radio noise produced by corona discharge in high voltage transmission lines is one of the most important line design considerations. Therefore it is necessary for transmission line designers to pre-evaluate radio noise using prediction formulas or field test results. In this paper, more accurate and useful formulas for predicting radio noise during fair and foul weathers in high voltage AC transmission lines were proposed through comparison with the existing formulas. Also it was verified by comparing with the long-term measured data from operating lines that the proposed formulas are more accurate. The proposed prediction formulas are developed by the applications of nonlinear least squares optimization method to radio noise database collected from lines throughout the world.
최근 4G 이동통신 제조업체의 대다수는 적응성이 우수한 중계를 선호하는 편이다. 본 논문에서는 LTE RF 중계기를 위한 새로운 LMF(: Least Means Fourth) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 LMF(: Least Means Fourth)를 수정한 것으로서, 스텝 사이즈를 적절하게 조절하고 Sign 함수에 따라 개선된 성능을 보이게 된다. 스텝사이즈 0.009인 제안된 LMF 알고리즘 평균 자승 에러는 약 -25dB로 낮은 수준이고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로 기존 알고리즘보다 반복 회수가 500회 이상 빠르게 수렴된다.
비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 동정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
이동통신서비스가 넓게 확대되고, 서비스영역의 확대로 인해 중계기가 급속히 증가하고 있다. 이동통신 서비스의 큰 서비스 구역으로 간섭제거시스템을 위한 새로운 Signed CMA알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed CMA알고리즘은 조정된 스텝사이즈 값에 의해 성능이 개선된다. 우리는 Signed CMA의 평균자승에러를 개선한다. 매트랩은 실험결과에 맞춰 제안된 알고리즘과 비교 분석하여 사용한다. 수렴횟수 1000번일 때 스텝사이즈 0.0065를 가진 제안된 Signed CMA알고리즘의 최소자승에러 성능이 기존 CMA 알고리즘보다 약 5 dB 더 낫다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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