본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.
Borror et al. discussed the EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) chart to monitor the count of defects which follows the Poisson distribution, referred to the $EWMA_c$ chart, as an alternative Shewhart c chart. In the $EWMA_c$ chart, the Markov chain approach is used to calculate the ARL (Average Run Length). On the other hand, in order to monitor the process fraction defectives P in high-yield processes, Xie et al. presented the CCC(Cumulative Count of Conforming)-r chart of which quality characteristic is the cumulative count of conforming item inspected until observing $r({\geq}2)$ nonconforming items. Furthermore, Ohta and Kusukawa presented the $CS(Confirmation Sample)_{CCC-r}$ chart as an alternative of the CCC-r chart. As a more superior chart in high-yield processes, in this paper we present an $EWMA_{CCC-r}$ chart to detect more sensitively small or moderate shifts in P than the $CS_{CCC-r}$ chart. The proposed $EWMA_{CCC-r}$ chart can be constructed by applying the designing method of the $EWMA_C$ chart to the CCC-r chart. ANOS(Average Number of Observations to Signal) of the proposed chart is compared with that of the $CS_{CCC-r}$ chart through computer simulation. It is demonstrated from numerical examples that the performance of proposed chart is more superior to the $CS_{CCC-r}$ chart.
본 연구에서는 지진계 센서의 동적범위를 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저, 센서에 포함된 저주파수 대역 잡음을 ARMA(Auto Regresive Moving Average) 모델로 모델링하고 시스템 식별 방법으로 그 모델을 식별한다. 다음으로, 모델링된 잡음과 지진파 입력을 칼만필터 식에 포함하여 칼만필터에 의한 지진파입력을 추정한다. 제안한 방법을 새로이 개발된 MEMS 기반 3축 가속도 형태의 지진계에 적용하여 성능을 검증하였다. 시험 결과는 제안한 방법이 단순한 LPF(Low Pass Filter)를 사용한 경우에 비해 동적범위를 개선시킴을 보여준다.
평면 이미지로부터 3차원 정보를 구하기 위해서는 스테레오 이미지가 필요하고, 움직이는 물체의 거동을 3차원적으로 측정하기 위해서는 스테레오 이미지의 정확한 동기가 필수적이다. 또한, 연속적인 거동측정을 위해서는 동시 촬영한 연속 스테레오 이미지가 필요하고, 위치추적의 자동화를 위해서는 영상 매칭이 그 해결책이다. 본 연구에서는 한 대의 비디오 카메라로 움직이는 물체의 연속 스테레오 이미지를 촬영하여, 영상 매칭에 의해 동일 대상물 및 동일 측점의 중심위치를 결정하고, DLT에 의해 3차원 위치를 해석하는 방법을 제시하였다.
지하수자원의 적절한 관리를 위한 정보제공을 위해서는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 계산을 통한 지하수위 상승시기 추정 및 지하수위 변동특성 파악이 필요하다. 본 연구에서는 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 9개 지하수위 관측정 지점을 대상으로 선행강수를 고려하기 위해 이동평균법을 활용하여 생성한 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 일단위 총 지체시간 및 교차상관계수를 계산하고 추정결과를 비교분석 하였다. 분석결과 이동평균 강수량 시계열자료를 사용시 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 모든 관측정에서 지하수위 시계열자료와의 상관성이 증가함으로써 보다 명확한 강수량-지하수위 지체시간 추정이 가능하였다. 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 지하수위 시계열자료와 최대 0.57~0.58까지의 교차상관계수를 보였으며 평균적으로 약 24일의 선행강수를 고려할 경우 상대적으로 높은 상관성을 보였다. 총 지체시간은 평균적으로 약 32일 이었으며 이동평균 강수일이 총 지체시간 계산에 큰 영향을 미침으로써 선행강수의 고려가 총 지체시간 추정시 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 또한 이동 평균 강수량 시계열자료 사용을 통해 원시 강수량 시계열자료 사용에 의한 총 지체시간 추정오류를 발견하였다. 본 연구에서 사용한 총 지체시간 추정방법과 본 논문의 부록에 제시된 총 지체시간 추정용 R 코드의 활용을 통해 향후 다른 지역에 대한 총 지체시간을 비교적 쉽게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.56-61
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2017
본 논문은 시간지연이 있는 데이터의 예측기법과 햅틱기반의 원격조작시스템에서의 응용방법을 다룬다. 일반적으로 네트워크 환경은 데이터 전송에 따른 시간지연이 필수적으로 동반되며, 햅틱기반의 원격조작시스템이 이러한 네트워크 환경에 구현되는 경우 시간지연으로 인해 전체 시스템의 성능저하를 피할 수 없다. 이러한 상황을 고려하여, 본 논문은 ARMA모델을 기반으로 모델파라미터의 학습방법과 실시간 예측을 위한 재귀적 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가상공간에 놓인 물체에 대하여 양방향 햅틱 상호작용의 상황에서 5ms의 샘플링 주기로 획득한 햅틱데이터에 적용되며, 그 결과로서 100ms 이후의 값을 예측함에 있어 위치수준 오차 1mm이내의 예측성능을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.117-124
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2009
시계열자료에 계절효과가 존재할 때 성공적인 수요예측을 위해 Winters 방법과 같은 다양한 통계적 방법이 존재지만 신상품과 같이 과거 매출자료가 충분하지 않을 경우 통계적 방법 적용에 한계가 존재한다. 본 연구논문은 신제품과 같이 과거 매출자료가 충분하지 않아 계절효과 등을 추정하기 어려울 때 누적자료를 활용한 통계적 예측방법을 제안한다. 제안된 통계적 방법은 회귀모형이론에 기초하고 있으며 이 방법의 유효성을 최근 화장품 매출자료를 이용하여 검증하였다.
본 논문에서는 실시간으로 획득된 칼라 영상에서 CMODE(Correct Multiple Object DEtection)방법을 이용하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 관심 보행자만을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다수 물체가 검출되면, 사람의 구조적 특징과 형태 정보를 이용하여 나무의 흔들림이나 차량의 움직임은 제거하고 관심 보행자만을 검출한다. 검출된 관심 보행자 추적을 위한 1차 유사성 판단은 이전 관심 보행자의 무게중심과 현재 관심 보행자의 무게중심간의 거리차를 이용한다. 1차 유사성이 판단된 영역에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 특징점을 구하고, 각 특징점의 $3{\times}3$ 영역에 대한 평균 색상값으로 2차 유사성을 판단하여 추적하도록 한다. 카메라 배율은 원거리의 보행자에 대한 추적을 용이하게 하기 위해서 조정하고, 카메라 시계(FOV: Field of View)는 보행자의 위치가 화면내의 일정 범위에 있지 않을 경우에 조정한다. 실험 결과, 제안한 CMODE 방법이 라벨링 방법보다 평균 접근 횟수가 1/4배정도 덜 접근하였으며, 평균 검출시간도 3배정도 빠르게 검출됨을 확인할 수 있었다. 나무의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역, 그림자 영역과 같이 복잡한 배경에서도 관심 보행자 검출은 평균 96.5%의 높은 검출률을 보였다. 관심 보행자 추적은 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 평균 95%의 높은 추적률을 보였으며, 관심 보행자는 카메라 시계와 배율을 조정함으로써 연속적으로 추적할 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권1호
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pp.58-66
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2007
Genetic Algorithms (GA) have some difficulties in practical applications because of too many function evaluations. To overcome these limitations, an approximated modeling method such as Response Surface Modeling(RSM) is coupled to GAs. Original RSM method predicts linear or convex problems well but it is not good for highly nonlinear problems cause of the average effect of the least square method(LSM). So the locally approximated methods. so called as moving least squares method(MLSM) have been used to reduce the error of LSM. In this study, the efficient evolutionary GAs tightly coupled with RSM with MLSM are constructed and then a 2-dimensional inviscid airfoil shape optimization is performed to show its efficiency.
Average number of samples to signal (ANSS) and average time to signal (ATS) are the most widely used criterion for comparing the efficiencies of the quality control charts. In this study the method of evaluating ANSS and ATS values of the multivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts with Markov chain approach was presented when the production process is in control state or out of control state. Through numerical results, it is found that when the number of transient state r is less than 50, the calculated ANSS and ATS values are unstable; and ATS(r) tends to be stabilized when r is greater than 100; in addition, when the properties of multivariate EWMA control chart is evaluated using Markov chain method, the number of transient state r requires bigger values when the smoothing constatnt ${\lambda}$ becomes smaller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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