KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.
This study aims at developing an artificial neural network(ANN)-based predictive and adaptive temperature control method to control the openings at internal and external skins, and heating systems used in a building with double skin envelope. Based on the predicted indoor temperature, the control logic determined opening conditions of air inlets and outlets, and the operation of the heating systems. The optimization process of the initial ANN model was conducted to determine the optimal structure and learning methods followed by the performance tests by the comparison with the actual data measured from the existing double skin envelope. The analysis proved the prediction accuracy and the adaptability of the ANN model in terms of Root Mean Square and Mean Square Errors. The analysis results implied that the proposed ANN-based temperature control logic had potentials to be applied for the temperature control in the double skin envelope buildings.
국내 통신방송위성 Ku 대역 오프셋 파라볼라 안테나의 제작/정렬 오차에 의한 안테나 성능 민감도 해석을 수행하였다. 안테나 반사판의 성형 과정에서 필연적으로 발생하는 반사판 표면의 무작위 오차를 RMS(Root Mean Square) 및 상관 거리로 특성화하여 이에 대한 성능 변화를 통계적으로 분석하였다. 또한, 반사판에 대한 급전 혼의 상대 정렬 위치 및 각 오차에 의한 성능 변화를 파악하였고, 안테나 성능에 민감한 방향을 파악할 수 있었다. 허용 공차를 적용하는 경우 제작/정렬 오차에 의한 성능 저하가 안테나 설계 시의 이득 버짓 또는 각 성능 변수의 설계 여유 내에 있음을 확인하였다.
The aim of this study was to develop a bundle position-wise linear model (BPLM) to predict Pressure Tube (PT) diametral creep employing the previously measured PT diameters and operating conditions. There are twelve bundles in a fuel channel, and for each bundle a linear model was developed by using the dependent variables, such as the fast neutron fluences and the bundle coolant temperatures. The training data set was selected using the subtractive clustering method. The data of 39 channels that consist of 80 percent of a total of 49 measured channels from Units 2, 3, and 4 of the Wolsung nuclear plant in Korea were used to develop the BPLM. The data from the remaining 10 channels were used to test the developed BPLM. The BPLM was optimized by the maximum likelihood estimation method. The developed BPLM to predict PT diametral creep was verified using the operating data gathered from Units 2, 3, and 4. Two error components for the BPLM, which are the epistemic error and the aleatory error, were generated. The diametral creep prediction and two error components will be used for the generation of the regional overpower trip setpoint at the corresponding effective full power days. The root mean square (RMS) errors were also generated and compared to those from the current prediction method. The RMS errors were found to be less than the previous errors.
Concentration errors critically affect the performance of solar concentrator, so their evaluation is important to the concentrated solar power technology. However, the evaluation is very challenging because error sources are various and not easy to measure individually. Therefore, the integrated effect of concentration errors is often more interesting and useful for large-scale applications. In the present work, we analytically investigate and classify various concentration error sources and then explain that the effect of various concentration errors can be represented in terms of a root mean square value of reflector surface slope error. We present an indirect approach to assessing the reflector surface slope error by comparing solar flux measurement data with modeling calculations. We apply the approach for solar furnaces with different thermal capacity and investigate its advantages and disadvantages.
본 논문에서는 X-대역 능동 위상 배열 레이더 시스템에 사용되는 MMIC 다기능 칩을 0.5 ${\mu}m$ p-HEMT 상용 공정을 이용하여 저전력 특성을 가지도록 개발하였다. 다기능 칩은 6-비트 디지털 위상 천이 기능, 6-비트 디지털 감쇠 기능, 송/수신 모드 선택 기능, 신호 증폭 기능 등의 다양한 기능을 제공한다. $16mm^2(4mm{\times}4mm)$ 칩 크기의 소형으로 제작된 MMIC 다기능 칩은 7~11 GHz에서 10 dB의 송/수신 이득 특성과 14 dBm의 P1dB 특성을 가지며, DC 소모 전력이 0.6 W로 매우 낮은 저전력 특성을 보였다. 그리고 6-비트, 64 상태에 대해 위상 천이 특성과 감쇠 특성의 측정 결과, 동작 주파수에서 $3^{\circ}$의 RMS(Root Mean Square) 위상 오차와 0.6 dB의 RMS 감쇠 오차를 보였다.
본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.
High oil price and global warming problem are being continued all over the world. For this reason, fuel economy and emission of greenhouse gas are regulated by law in many countries. Therefore many companies are researching and producing hybrid electric vehicles (HEVs) which substitute conventional internal combustion engine vehicle. However, these researches and productions are restricted to mainly passenger cars. Because of cost and physical problems, commercial vehicles are difficult to evaluate fuel economy. So simulations are important and it is necessary to know how sensitive parameters that enter into simulation affect. In this paper, forward simulations using AVL Cruise were conducted for analysis of fuel economy for parallel hybrid bus and were repeated by changing each parameter. Based on these results, root mean square errors (RMSE) are calculated for analysis of fuel economy sensitivity. The number of target parameters are 15. These parameters were classified with high and low sensitivity parameter relatively.
본 논문은 기존의 가야금 안족 모델을 분석하고 안족의 위치에 따른 주파수 모델링을 개선하기 위한 방법에 대해서 기술한다. 기존의 모델은 안족의 위치별 기본 주파수의 변화를 지수 함수로 가정, 리키 적분기를 이용하여 이들 주파수를 적분한 후 선형 회귀 모델을 이용하여 주파수와 안족의 위치에 관한 수식의 파라미터를 구하였다. 이 모델은 평균적으로 2.5 Hz의 오차를 보였으나 낮은 주파수에 대해서는 최대 7.75 Hz의 오차를 보였다. 이에 제안하는 모델은 안족의 위치를 세부 구간으로 나누고 각 구간 내 누적 주파수에 대한 선형 회귀 모델을 적용하였고, 리키 적분기의 계수를 바꿔가며 안족 위치의 세부 구간 내 각 현의 기본 주파수와 계산된 주파수간 RMSE(Root Mean Square Error)가 최소가 되는 계수를 찾음으로써 최적의 파라미터를 구하였다. 이러한 과정을 통해 얻어진 모델은 기존의 오차를 최대 3배가량 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 간섭 신호원의 방향을 정확히 탐지 및 식별하기 위해 상호결합특성을 고려한 16소자 배열안테나의 배열 형상 및 개별소자 구조에 대해 연구하였다. 제안된 배열 안테나는 상호결합특성, 능동소자패턴의 편차, 반전력빔폭을 고려하여 개별소자의 접지면간 이격거리를 도출하였다. 개별소자는 마이크로스트립 패치안테나로 구성되며, 광대역 특성 및 안테나의 소형화를 위해 접지면과 연결된 방사체 및 L 모양의 간접 급전 급전부로 구성된다. 제안된 안테나를 사용한 신호탐지 성능 평가 결과 제시된 시나리오 범위 내에서 낮은 RMS(root mean square) error의 성능을 갖는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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