In this paper, a GNSS error generation simulator for Signal Quality Monitoring (SQM) is implemented by using Matlab based on mathematical models derived from the effect of GNSS signal and measurement errors. The GNSS signal measurement errors of interest in this paper include three cases such as Evil Wave Form (EWF), Multipath (MP) and Radio Frequency Interference (RFI). In order to verify the validity of the generated measurement errors, a simple form of metrics for detecting and monitoring GNSS errors is included in the simulator. The GNSS errors generated by the simulator are added to the GNSS measurement data from commercial GNSS receiver in real time, and then, the SQM is tested for various scenarios of each case configured by scenario setting of the user.
광역보정시스템(WA-DGNSS; wide area differential GNSS)의 정확성을 향상시키기 위해서는 GPS 오차 요인 중 가장 큰 영향을 미치는 전리층 지연 오차에 대한 추정 성능이 향상되어야 한다. 본 논문에서는 전리층 지연 추정 성능 향상을 위해 미국의 GPS, 러시아의 GLONASS, 유럽의 Galileo와 같은 각 국의 다양한 위성항법시스템을 통합하여 광역보정시스템 알고리즘에 적용해보았다. 그리고 기준국 수를 증가시키면서 한반도 지역의 전리층 지연 추정 성능을 시뮬레이션을 통해 분석해보았다. 그 결과 추정에 사용한 측정치의 수가 비슷함에도 불구하고 기준국 수를 증가시키기보다는 다중 위성항법을 사용하는 것이 전리층 지연 추정 성능 향상에 더 효과적임을 확인하였다. 본 논문의 결과는 단일 주파수 SBAS (satellite based augmentation system) 사용자의 전리층 지연 추정 성능을 향상시키기 위한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
The reference stations in a satellite-based augmentation system (SBAS) collect raw data from global navigation satellite system (GNSS) to generate correction and integrity information. The multipath signals degrade GNSS raw data quality and have adverse effects on the SBAS performance. The currently operating SBASs (WAAS and EGNOS, etc.) survey existing commercial equipment to perform multipath assessment around the antennas. For the multi-path assessment, signal power of GNSS and multipath at the MEDLL receiver of NovAtel were estimated and the results were replicated by a ratio of signal power estimated at NovAtel Multipath Assessment Tool (MAT). However, the same experiment environment used in existing systems cannot be configured in reference stations in Korean augmentation satellite system (KASS) due to the discontinued model of MAT and MEDLL receivers used in the existing systems. This paper proposes a test environment for multipath assessment around the antennas in KASS Multipath Assessment Tool (K-MAT) for multipath assessment. K-MAT estimates a multipath error contained in the code pseudorange using linear combination between the measurements and replicates the results through polar plot and histogram for multipath assessment using the estimated values.
최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 인공지능을 통해 섬유 방사 공정에 들어가는 비용을 줄이고 품질을 최적화하려고 시도 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 수집 및 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정한 변수에만 변화를 준 데이터만을 우선으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정 환경의 차이로 인해 동일 방사 조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 인공지능 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 방사 공정 데이터 특성을 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 이를 기존 이상치 처리 기법 및 데이터 증강 기법과 비교하여 제안한 기법이 방사 공정 데이터에 더 적합함을 보인다. 또 원본 데이터와 제안한 기법들로 처리된 데이터를 다양한 모델에 적용하여 비교함을 통해 제안한 기법들을 사용한 모델들이 그렇지 않은 모델들에 비해 인장 강신도 예측 모델의 성능이 개선됨을 보인다.
Yebin Lee;Cheolsoon Lim;Yunho Cha;Byungwoon Park;Sul Gee Park;Sang Hyun Park
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.215-228
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2023
The State Space Representation (SSR) method provides individual corrections for each Global Navigation Satellite System (GNSS) error components. This method can lead to less bandwidth for transmission and allows selective use of each correction. Precise Point Positioning (PPP) - Real-Time Kinematic (RTK) is one of the carrier-based precise positioning techniques using SSR correction. This technique enables high-precision positioning with a fast convergence time by providing atmospheric correction as well as satellite orbit and clock correction. Currently, the positioning service that supports PPP-RTK technology is the Quazi-Zenith Satellite System Centimeter Level Augmentation System (QZSS CLAS) in Japan. A system that provides correction for each GNSS error component, such as QZSS CLAS, requires monitoring of each error component to provide reliable correction and integrity information to the user. In this study, we conducted an analysis of the performance of residual error bounding for each error component. To assess this performance, we utilized the correction and quality indicators provided by QZSS CLAS. Performance analyses included the range domain, dispersive part, non-dispersive part, and satellite orbit/clock part. The residual root mean square (RMS) of CLAS correction for the range domain approximated 0.0369 m, and the residual RMS for both dispersive and non-dispersive components is around 0.0363 m. It has also been confirmed that the residual errors are properly bounded by the integrity parameters. However, the satellite orbit and clock part have a larger residual of about 0.6508 m, and it was confirmed that this residual was not bounded by the integrity parameters. Users who rely solely on satellite orbit and clock correction, particularly maritime users, thus should exercise caution when utilizing QZSS CLAS.
오늘날 다양한 나라에서 위성항법시스템을 운용, 개발하고 있다. 또한 GNSS의 성능향상을 위해 정지궤도위성을 이용하는 SBAS가 운용 중에 있다. 가장 대표적으로 사용되는 SBAS는 미국에서 개발한 GPS의 WAAS이다. SBAS에서는 사용자에게 정확성, 가용성, 연속성, 무결성을 보장하기 위해 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 이 중 위성에 대한 무결성을 보장하기 위한 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 위성오차를 추정하고 보정정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 여기서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하게 된다. 이렇게 위성궤도오차를 3차원으로 추정하기 위해서는 기준국 배치가 중요하게 된다. 기준국의 배치가 넓을수록 시선각 벡터가 넓게 분포되어 추정 정확도가 향상될 수 있다. 여기서 대표적 SBAS 운영국인 미국과 한국의 지역적 특성으로 인한 분석을 수행하고자 한다. 한국은 미국에 비해 매우 협소한 지리적 특성을 가지고 있다. 따라서 3차원 위성궤도오차 추정 기법을 그대로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 협역지역에서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하는 것이 아닌 스칼라로 값으로 사용하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 기준국(Reference)과 위성간의 시선각 (LOS, Line-Of-Sight) 벡터에 궤도오차를 투영한 스칼라 값을 이용하는 것이다. 이 방식을 이용하여 정상상태, 고장상태의 한국과 미국지역에서 기저선 거리에 따른 오차 변화를 확인하도록 한다. 이 오차변화 차이를 비교하여 제안하는 기법의 사용 가능성을 제시한다.
항공전자부품은 항공기의 핵심기능분야를 구성하는 부품으로서 개발 및 제작단계에서 안전성 및 신뢰성 평가가 필수적으로 수행되어야 한다. 특히 최근의 항공기 전자부품은 종래의 아나로그식에서 디지탈화 하고 있으며 기상컴퓨터를 채용하여 비행안 전기능을 보강하고 조종사의 조작등을 간소화하며, Human Error를 감소시키려는 방향으로 발전되어 가고 있다. 따라서 종래의 검사 및 평가기법도 이러한 추세에 맡추어 개발되어야 한다. FAA의 TSO부품중 항공전자관련 부품은 약 72%로서 이 분야의 국산개발이 항공 산업분야의 부가가치창출의 품목으로 기대되고 있다. 향후 중형항공기의 개발등 완제기의 제작이 착수되면 이러한 항공전자부품의 국산화가 요구되며 국산개발과 병행하여 제품의 품질인증을 위한 절차와 인증기술기준등 품질인증을 위한 기반이 필수적으로 요구되고 있다.
In recent years, artificial intelligence, especially object detection-based deep learning in computer vision, has made significant advancements, driven by the development of computing power and the widespread use of graphic processor units. Object detection-based deep learning techniques have been applied in various fields, including the medical imaging domain, where remarkable achievements have been reported in disease detection. However, the application of deep learning does not always guarantee satisfactory performance, and researchers have been employing trial-and-error to identify the factors contributing to performance degradation and enhance their models. Moreover, due to the black-box problem, the intermediate processes of a deep learning network cannot be comprehended by humans; as a result, identifying problems in a deep learning model that exhibits poor performance can be challenging. This article highlights potential issues that may cause performance degradation at each deep learning step in the medical imaging domain and discusses factors that must be considered to improve the performance of deep learning models. Researchers who wish to begin deep learning research can reduce the required amount of trial-and-error by understanding the issues discussed in this study.
In this paper, a multivariable robust controller for a boiler-burbine system is designed by using a modified LQG/LTR method. From the known nonlinear dynamic model, a linearized model is obtained with the saturations at both input magnitude and input varying rate. The modeling error is analyzed at various operation points. A new dynamics augmentation method in the LQG/LTR method is suggested which can be applied to LQG/LTR method to reject the input and output disturbances and to follow reference inputs under modeling errors. The good performance of the designed controller is shown by simulations in various conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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