• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제1권1호
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• pp.70-80
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• 2000

The attitude knowledge error model is formulated for specifically KOMPSAT attitude determination system using the Lefferts/Markley/Shuster method, and the attitude determination(AD) error analysis is performed so as to investgate the on-board attitude determination capability of KOrea Multi-Purpose SATellite(KOMPSAT) using the covariance analysis method. Analysis results show there is almost no initial value effect on Attitude Determination (AD) error and the sensor noise effects on AD error are drastically decreased as is predicted because of the inherent characteristic of Kalman filter structure. However, it shows that the earth radiance effect of IR-sensor(earth sensor) and the bias effects of both IR-sensor and fine sun sensor are the dominant factors degrading AD error and gyro rate bias estimate error in AD system. Analysis results show that the attitude determination errors of roll, pitch and yaw axes are 0.056, 0.092 and 0.093 degrees, respectively. These numbers are smaller than the required values for the normal mission of KOMPSAT. Also, the selected on-orbit data of KOMPSAT is presented to demonstrate the designed AD system.

• 대기
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• 제23권1호
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• pp.33-37
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• 2013

In meteorology, exploitation of Kalman filter as a data assimilation system is virtually impossible due to simultaneous requirements of adjoint model and large computer resource. The other substitute of utilizing ensemble Kalman filter is only affordable by compensating an enormous usage of computing resource. Furthermore, the latter employs ensemble integration sets for evolving the background error covariance matrix by compensating the dynamical feature of the temporal evolution of weather conditions. We propose a new implementation method that works without the adjoint model by utilizing the explicit expression of the background error covariance matrix in backward evolution. It will also break a barrier in the evolution of the covariance matrix. The method may be applied with a slight modification to the real time assimilation or the retrospective analysis.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제18권3호
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• pp.555-564
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• 2017

In this paper, a new technique for attitude and heading reference system (AHRS) using low-cost MEMS sensors of the gyroscope, accelerometer, and magnetometer is addressed particularly in vibration environments. The motion of MEMS sensors interact with the scale factor and cross-coupling errors to produce random errors by the harsh environment. A new adaptive attitude estimation algorithm based on the Kalman filter is developed to overcome these undesirable side effects by analyzing windowed measurement error covariance. The key idea is that performance degradation of accelerometers, for example, due to linear vibrations can be reduced by the proposed measurement error covariance analysis. The computed error covariance is utilized to the measurement covariance of Kalman filters adaptively. Finally, the proposed approach is verified by using numerical simulations and experiments in an acceleration phase and/or vibrating environments.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.103-117
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• 2017

경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.117-120
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• 1996

The objective of this study is to suggest modified Covariance Structure Analysis that combine with existing Multivariate Statistical Method which is used Casual Analysis Method in Management Information. For this purpose, we'll consider special feature and limitation about Correlation Analysis, Regression Analysis, Path Analysis and connect Covariance Structure Analysis with Statistical Factor Analysis so that theoretical casual model compare with variables structure in collecting data. A example is also presented to show the practical applicability of this approach.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.13-21
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• 2010

도립진자 시스템에서 칼만 필터링 최적의 결과를 얻기 위해서는 잡음 공분산 행열 Q, 측정잡음 공분산 행열 R과 초기 에러 공분산 행열 $P_0$와 같은 인자가 필요하다. 이러한 인자는 실제 상황에서 근사화된 값을 사용하거나 정확한 값을 알 수 없기 때문에 칼만 필터의 최적화에 영향을 미치지 않거나 이러한 공분산 행열의 스칼라 이득변화에 덜 민감한 경우를 연구의 대상으로 하고 있다. 또한 상태 측정시 에러를 예측하는 방법으로 구해진 에러 공분산 행열은 상태측정 값 보다는 공분산 행열의 이득과 연관성을 가지게 된다. 따라서 3가지 공분산 행열과 칼만 이득 그리고 에러 공분산 행열 간의 상관관계가 잡음인자인 스칼라 이득과의 연관성을 해석하고자 하였다. 본 연구는 3절에서 도립진자 시스템 모델을 간략하게 정리를 하였고 4절에서는 이러한 모델을 기반으로 하여 컴퓨터 시뮬레이션을 위한 도립진자 시스템에 대한 수학적 동적모델을 구성하고 5절에서는 이러한 인자와 스칼라 이득 값을 이용한 다양한 시뮬레이션 결과를 통하여 잡음인자의 연관성을 해석하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1348-1351
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• 1997

The federated Kaman filter(FKF) is being widely used in many multisensor navigatiion systems. It is know that the FKF has advantages of simplicity and fault-tolerance over other decentralized filter techniques. In this paper, optimal and suboptimal FKF configuratiions are mentioned and a covariance analysis technique for the suboptimal FKF is newly presented. The suboptimal FKF configuration, known as No-reset(NR) mode, has better fault tolerance capability than the optimal FKF coniguratioin. In the suggested technique, a suboptimal fusion process of FKF is considered a swell as suboptimal gains of local filters. An upper boun of error covariance for suboptimal FKF is derived. Also, it is mathematically shown that this bound is smaller thanexisting bound in the literatrue. A vehicle-navigaion system is designed using the FKF. In thissystem, a map constraing equation is introduced and used as a measurement equatioin of Kalman filter. Performance analysis is done by the suggested covariance analysis techniques.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.563-568
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• 2003

In this paper, We propose a target tracking filter which utilizes the PDA for data association in a clutter environment and also propose an analytic solution for ideal filter covariance which accounts for all the possible events in the PDA. Monte Carlo simulation for the proposed filter in a clutter environment indicates that the proposed analytic solution forms the true error covariance of the PDA Filter.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.755-771
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• 2014

등방성(isotropy)은 공분산 모형(covariance model)에 기반으로 공간 예측(spatial prediction)이라 불리우는 크리깅(kriging) 을 용이하게 수행하기 위한 주요 가정 중의 하나로 알려져있다. 공간 과정에서 등방성이 충족되지 않는 경우에는, 보다 신뢰성 예측을 생성하기 위해 비등방성 공분산 모형(covariance model)과 관련된 모수들(각도 및 비율)를 추정해야 한다. 본 논문에서는 여러 방향의 기하학적 비등방성 모형(geometrically anisotropic covariance models)의 가중 평균으로 표현되는 확장된 형태의 기하학적 비등방성(geometrically extended anisotropic) 공분산모형을 제안한다. 연구에 관심이 되는 모수를 추정하기 위해 최대우도추정법(maximum likelihood estimation method)을 이용하였다. 제안한 모형의 성능을 평가하기 위해 등방성 공분산모형과 기하학적 비등방성 모형을 고려한 모의실험을 수행하였다. 또한 확장된 기하학적 비등방성 모형을 적용한 미세먼지 농도자료 분석을 실시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권5호
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• pp.721-729
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• 2012

Various methods control the influence of a covariate on a response variable. These methods are analysis of covariance(ANCOVA), RANK ANCOVA, ANOVA of (covariate-adjusted) residuals, and Kruskal-Wallis tests on residuals. Covariate-adjusted residuals are obtained from the overall regression line fit to the entire data set that ignore the treatment levels or factors. It is demonstrated that the methods on covariate-adjusted residuals are only appropriate when the regression lines are parallel and covariate means are equal for all treatments. In this paper, we proposed the new nonparametric method on the ANCOVA model, as applying joint placement in a one-way layout on residuals as described in Chung and Kim (2007). A Monte Carlo simulation study is adapted to compare the power of the proposed procedure with those of the previous procedure.