현재 일반적으로 서지 발생장치를 이용하여 측정하는 서지임피던스 측정기는 측정시 측정의 경향성 및 재현성이 상당히 불량하여 측정값을 신뢰하기 힘들고 일반적인 접지저항 측정기로는 측정값이 정확하게 측정되지 않는 문제점이 있어 탑각의 누설전류를 이용한 활선철탑 접지저항 측정기에 의한 정확한 접지저항 측정을 하는 것에 이 연구의 목적이 있음
현장 대지구조의 측정과 분석은 정확하고 신뢰성 있는 접지시스템의 설계와 시공에 매우 중요하며, 특히 대지 구조의 분석은 접지방식의 선정과 시공에 있어 절대적인 요소이다. 현장 측정 대지저항률의 실제적 분석을 통해 더 정확한 접지설계와 접지의 효율성을 높일 수 있으며, 시공 후 접지성능의 설계 오차를 최소화할 수 있게 된다. 대지는 다양한 형태의 지층과 구조로 이루어져 있으며, 접지설계의 신뢰성과 정확성은 대지 조건을 얼마나 현장 지질 조건에 가깝게 모델링 하는가에 달려있다. 현장 대지구조 및 지질 특성에 가깝게 분석하여 적용된 접지 설계는 시공 오류의 최소화, 성능의 안정화 그리고 비용의 절감은 물론 운용 설비의 운용 품질을 높여 주게 된다. 본 연구에서는 현장에서 측정된 대지저항률을 수직 지층와 수평지층 구조로 분석하여 그 결과를 비교하였고, 분석된 각각의 구조 대지저항률을 적용하여 접지시스템을 설계 비교하였다. 또한 설계된 접지시스템을 현장에 시공하여 측정된 결과값을 수직구조의 접지 설계치와 수평구조의 접지 설계치를 비교하므로써, 이를 통해 대지구조의 유형분석에 따른 접지설계의 신뢰성과 오류를 최소화하기 분석방안을 제시하였다.
전기자동차(EV)뿐만 아니라 ESS(Energy Storage System) 등의 사용량이 증가하면서 리튬이온배터리의 중요성은 점점 커지고 있다. 리튬 이온 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것은 배터리의 안전하고 신뢰성 있는 작동을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용한 배터리 파라미터와 충전상태(SOC, State of Charge)를 추정하고, 이를 활용하여 배터리의 건강상태(SOH, State of Health)를 추정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. AEKF에 파라미터 값을 적용하여 SOC를 추정하고, 추정된 SOC값과 전류 적산을 이용하여 SOH를 추정한다. SOC 오차에 따른 SOH 추정 값의 편차는 SOC 연산 간격을 늘리고 가중치 필터를 적용하여 최소화시킴으로써 결과의 정확성을 향상했다. 다양한 자동차의 표준 주행 패턴을 적용한 실험을 통해 제안된 방법을 이용하여 얻어진 SOH 추정 결과는 RMSE(Root Mean Square Error) 1.428% 이내임을 검증하였다.
가공배전선로의 이도는 탄성계수와 선팽계수에 따라 온도 및 장력의 변화에 대하여 다른 변화를 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 정확한 이도설계와 선로의 장기신뢰성 확보를 위해 배전선 주요 규격에 대하여 탄성계수와 선팽창계수를 실측하여 계산값과 측정값에 어떠한 차이가 있는지를 비교하였다. 시험결과 전선의 탄성계수와 선팽창계수는 제작공정상의 여러 요인들에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났으며, 이도설계시 탄성계수와 선팽창계수는 배전선의 측정값을 적용하는 것이 바람직 한 것으로 나타났다.
해머나 중추 등의 순간가진원이나 진동기 등의 연속가진원을 사용하는 주동표면파기법에서는 저주파대역에서 충분한 에너지를 갖는 표면파를 얻기 어렵기 때문에, 종종 발생된 표면파의 가탐심도가 충분하지 못한 한계에 부딪힌다. 일반직인 가진원 장비로 발생되는 이러한 주동표면파의 한계는 심층지반구조를 파악할 수 없게 함으로써 지반의 정확한 지진응답해석을 어렵게 한다. 반면에 상시미동이나 주변잡음 등과 같은 수동가진원에 의해 발생된 수동표면파를 이용하면 저주파대역에서 충분한 에너지를 갖는 표면파를 얻을 수 있기 때문에 이러한 주동표면파의 단점을 극복하고 심층지반까지의 전단파속도 주상도를 얻을 수 있다. 수동표면파의 측정자료로부터 계산된 수동분산값의 신뢰도를 향상시키는 것은 보다 정확한 전단파속도 주상도를 얻기 위해 필수적이며, 수동분산값의 신뢰도를 향상시키기 위해선 수동분산값에 포함되는 계통오차에 대한 올바른 이해를 바탕으로 한 수동표면파의 측정과 분석이 필요하다. 본 논문에서는 수동표면파 시험에 있어 계통오차를 발생시키는 부족한 파수해상도와 측면로브를 통한 에너지누수에 관한 연구를 수행하고 신뢰성 있는 분산곡선 결정을 위한 수동표면파의 측정 및 분석기법을 제안한다. 제안된 기법을 적용한 일련의 수동표면파시험이 미국 캘리포니아주 산호세의 한 현장에서 수행되었다.
탄약 등 화약류는 운용 특성 상 반복 및 재현이 불가능한 1회성 품목이다. 시험 과정의 신뢰성, 시험 결과의 신뢰성 확보는 총포 및 탄약의 성능 평가에서 중요한 요소라고 할 수 있다. 사격 후 포강내 압력은 총포류 수락시험, 탄약류 성능 시험 등에서 중요한 값이므로 정확한 계측이 요구된다. 강내 압력은 Cu 계열의 동구게이지를 이용하여 측정한다. 변형된 동구의 압착량은 길이-압력 변환표 또는 변환식에 의해 압력으로 환산된다. 따라서 압착량의 정확한 계측은 압력 값의 정확한 추정과 직결된다. 현재 압력 측정은 작업자에 의해 수동으로 측정되고 있으며, 이는 측정 결과의 신뢰성 측면에서 오차(human error)를 항상 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 계측 오차 발생 요인을 분석하고, 오차를 줄이기 위해 동구 변형량 자동 측정 시스템을 개발하였다. 접촉식 프로브 센서 및 광학계를 이용하여 자동으로 동구 변형 정도를 측정할 수 있도록 하였으며, 동구의 안정적 거치를 위한 지그 또한 설계하였다. 측정 시스템의 운영 및 측정 결과의 분석을 위해 전용 SW 또한 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 자동 측정 시스템은 향후 탄약 저장신뢰성평가시험, 총포 탄약 수락시험 및 기술시험 등에 활용될 수 있을 것이다.
상용화 서비스를 위한 기계독해 시스템은 출력되는 응답의 정확도가 낮으면 사용자 만족도가 급격히 감소하는 문제가 있다. 응답의 정확도를 높이기 위해서는 모델의 성능을 향상시키거나 신뢰도를 파악하여 확실한 정답만 출력하고 판단하기 모호한 정답은 출력하지 않는 것이 좋다. 또한 현재 주어진 문맥에서 해결할 수 없는 질의의 경우 정답이 없음을 알려줘야 한다. 하지만 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 모델이 매우 복잡해져 높은 성능의 하드웨어가 필요하며 추가 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 정답을 찾을 수 있는 질의로만 구성된 말뭉치에서 부정 데이터를 생성하고 신뢰 점수를 계산 할 수 있는 신뢰 노드를 추가하여 정확도를 향상시키는 모델을 제안한다. 실험 결과 응답 재현율은 떨어지지만 신뢰 점수 임계값에 비례하여 정확률이 향상되는 것을 보였다.
고도의 경제성장에 지속되고 있는 가운데 에너지를 효과적으로 사용하는 연구와 기술은 꾸준히 개발되고 있으며, 에너지를 효율적으로 관리하기 위해서는 에너지의 사용량을 분석하여 에너지 사용량에 관여한 요인들의 특성을 파악하여야 한다. 따라서 에너지 사용 데이터의 정확한 측정은 에너지 관리측면에서 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 데이터 측정의 중요성을 인식하여 전기에너지 모니터링 시스템의 신뢰성 평가방안을 제시한다. 전통적인 통계 기법에 따라 측정오차 값을 확률변수로 하여 통계량으로 정하고, 이 통계량의 분포를 생각하여 임의의 신뢰구간을 적용하고 측정 정확도의 신뢰수준을 결정하는 절차 및 방법을 제시한다. 제안된 절차는 모집단의 평균과 표준편차 정보가 없을 때 그리고 적은 표본자료에도 용이하게 이용될 수 있도록 t-분포의 누적분포함수를 사용하여 에너지 측정장비의 신뢰도를 평가하는 방안을 활용하였다.
두 장의 2차원 영상을 가지고 3차원을 재구성하기 위해서는 스테레오 정합을 이용한다. 이러한 이유로 그 동안에 많은 스테레오 정합에 대한 연구가 진행되었다. 스테레오 정합은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 좀 더 빠르고 높은 정확성을 보이고 있다. 하지만 속도와 정확성을 동시에 만족시키면서 대형영상에서도 동작할 수 있게 메모리을 적게 사용하는 방법은 많지가 않다. 본 논문에서는 이런 요구 조건을 만족시키기 위하여 새로운 스테레오 정합방법을 제시한다. 우리가 제시하는 새로운 방법은 다중 방향성 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 반복적으로 사용하여 영상전체에 대한 스테레오 정합을 시도하는 방법이다. 우선 Greedy 알고리즘을 이용하여 여러 방향의 scan-line을 따라 깊이값 영상을 구한다. 그리고 이 여러 장의 깊이값 영상들의 분포를 RANSAC을 이용하여 신뢰영역을 찾아낸다. 구해진 신뢰영역을 바탕으로 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 수 차례 반복하여 신뢰영역을 확장해 나가면 최종 깊이값 영상을 얻는다. 우리가 제안하는 알고리즘은 적은 메모리로도 큰 영상의 정합이 가능하고, 속도와 정확도 측면에서도 우수한 결과를 보인다.
기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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