무인항공기의 영상 기반 자동 정밀 착륙 기술은 착륙 지점에 대한 정밀한 위치 추정 기술과 착륙 유도 기술이 요구된다. 또한, 안전한 착륙을 위하여 지상 장애물에 대한 착륙 지점의 안전성을 판단하고, 안전성이 확보된 경우에만 착륙을 유도하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 자동 정밀 착륙을 수행하기 위하여 영상 기반의 항법과 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 기반 항법을 수행하기 위해 CNN 기법을 활용하여 착륙 패드를 탐지하고, 탐지 정보를 활용하여 통합 항법 해를 도출한다. 또한, 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 칼만필터를 설계 및 적용한다. 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위하여 동일한 방식으로 장애물 탐지 및 위치 추정을 수행하고, LSM을 활용하여 장애물의 속도를 추정한다. 추정한 장애물의 상태를 활용하여 계산한 CPA를 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단한다. 최종적으로 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비행 실험을 통해 검증한다.
Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.
An early detection of structural damages is critical for the decision making of repair and replacement maintenance in order to guarantee a specified structural reliability. Consequently, the structural damage detection, based on vibration data measured from the structural health monitoring (SHM) system, has received considerable attention recently. The traditional time-domain analysis techniques, such as the least square estimation (LSE) method and the extended Kalman filter (EKF) approach, require that all the external excitations (inputs) be available, which may not be the case for some SHM systems. Recently, these two approaches have been extended to cover the general case where some of the external excitations (inputs) are not measured, referred to as the adaptive LSE with unknown inputs (ALSE-UI) and the adaptive EKF with unknown inputs (AEKF-UI). Also, new analysis methods, referred to as the adaptive sequential non-linear least-square estimation with unknown inputs and unknown outputs (ASNLSE-UI-UO) and the adaptive quadratic sum-squares error with unknown inputs (AQSSE-UI), have been proposed for the damage tracking of structures when some of the acceleration responses are not measured and the external excitations are not available. In this paper, these newly proposed analysis methods will be compared in terms of accuracy, convergence and efficiency, for damage identification of structures based on experimental data obtained through a series of laboratory tests using a scaled 3-story building model with white noise excitations. The capability of the ALSE-UI, AEKF-UI, ASNLSE-UI-UO and AQSSE-UI approaches in tracking the structural damages will be demonstrated and compared.
이 연구의 목적은 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환(Unscented Transformation)을 사용한 후처리 배치 알고리즘을 소개하고, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치 필터와 반복 UKF 스무더(Iterative Unscented Kalman Filter Smoother)들과 비교하여 추정 방법 간의 성능비교와 장단점을 분석하는 것이다. 연구에 사용된 위성 궤도 결정시스템의 동역학 방정식은 지구의 비대칭 중력장의 영향, 대기항력, 태양복사압 및 달과 태양의 중력으로 구성되었다. 관측 데이터로는 지상국으로부터 측정한 위성의 거리, 방위각과 고도각이 사용되었다. 특히, 비선형성의 영향에 대한 추정 방법 간의 성능과 장단점의 비교를 위해 위성의 포기 궤도오차별, 관측데이터의 관측 잡음의 크기별 테스트를 수행하였다. 이 연구를 통해 소개된, 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환 기반의 후처리 배치 필터는, 비선형성의 특징이 증대된 상황에서 기존의 후처리 배치 알고리즘들에 비해 초기 궤도오차별, 관측데이터 잡음의 크기별 테스트 시 평균적으로 각각 약 5%와 12%정도의 정밀도 향상결과를 보였다. 또한, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치필터가 발산한 상황에서도, 수렴성을 확보하는 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 그러므로 Unscented 변환 기반의 후처리 배치필터가 인공위성 궤도 결정 시스템에 효율적으로 사용할 수 있음을 제시하였다.
본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
AHMED, Wahab;KHAN, Hadi Hassan;RAUF, Abdul;ULHAQ, SM Nabeel;BANO, Safia;SARWAR, Bilal;HUDA, Shams ul;KHAN, Mirwaise;WALI, Ahmed;DURRANI, Maryam Najeeb
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.11-21
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2021
In the last few years, there is growing interest in the field of simultaneous equation estimation in finance due to the endogeneity problem caused by measurement errors, simultaneity, or omitted variables. This study aims to discuss the endogeneity problem in corporate financing decisions and investigate the interrelationship of financial decision-making such as investment decision, dividend decision, and external financing decision in Pakistan Stock Exchange (PSX) using two-stage least squares (2SLS) and generalized method of moment (GMM) estimation. The Bruech-Pagan test shows that the data has no heteroskedasticity issue and 2SLS is a better approach in the context of this study as compared to the GMM approach, and internal instruments are also sufficiently strong and valid. The three financial decision-making attributes are not jointly determined, and the dividend is influenced by one-sided investment. In the emerging stock market context, external financing and investment are not inter-related and did not affect each other. The question of whether the simultaneous equation estimation can be useful in the context of the emerging stock markets and newly-growing firms remains unanswered. The inclusive evidence shows that the theoretical link in the emerging stock market is difficult to prove like in developed stock markets.
본 논문에서는 시변 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템을 위한 curve-fitting 채널추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간영역 및 주파수영역에서 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 순차적으로 수행함으로써 채널추정 정확도를 크게 개선할 수 있다. 먼저, 파일럿 심벌들을 사용하여 LS(least-Square) 추정치를 구하고, 이를 바탕으로 파일럿 밀도가 상대적으로 높은 영역을 선택하여 최소자승오차 기준에 따라 적절한 차수의 다항식으로 1차원 curve-fitting을 수행한다. 다음으로, 이 다항식을 이용하여 주어진 범위 내에 존재하는 LS 추정치들을 smoothing하고, interpolation 또는 prediction을 통하여 데이터 전송을 위하여 필요한 채널추정치들을 구한다. 이어서, 선택된 영역에서 얻어진 채널추정치들을 나머지 영역에서 또 다른 다항식을 사용하여 동일한 과정으로 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 수행함으로써 시간영역 및 주파수영역에서의 채널추정을 완료한다. 모의실험을 통하여 다양한 채널환경에서 MSE (mean square error) 및 BER (bit error rate) 성능을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 채널추정 방법들에 비하여 월등히 우수하며, 최적의 Wiener 필터링 방법보다도 우수함을 보였다.
해양사고가 빈번히 발생함에 따라 해상교통관제를 통해 항해의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 해상 트래픽 모니터링 시스템을 구축할 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 목적을 위해, 최근에 X-대역 해양 레이더는 해수면 정보를 수집하는데 사용하고 있는데, 파랑 정보를 정확하게 측정하여 해상교통관제 영역 내에서 선박의 안전하고 효율적인 움직임을 제공하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 해류 속도를 산출하는 방법 즉, 최소자승법을 이용한 방법, 해류 속도를 반복 최소자승 갱신 방법, 가변적인 해류 속도의 정규화된 스칼라 곱을 극대화하여 해류 속도 추정치를 제공하는 방법 등에 대해 부이 데이터와 비교하고, 그런 후에 반복 갱신 방법을 수정하여 초기의 해류 속도를 개선하여 효과적으로 파랑 정보를 예측하도록 설계된다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존 방식에 비해 파랑 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 보인다.
본 논문은 지구를 구체(Sphere)로 모델링하고, 좌표계 변환 없이 위경도 좌표계에서 지구 곡률이 고려된 곡선형태의 신호방향선(Line Of Bearing, LOB)을 이용하여 비선형 최소제곱법(Nonlinear Least Squared Estimator, NLSE)으로 고정형 신호원의 위치를 추정하는 방법을 소개한다. 그리고 추가적으로 지구를 타원체(Ellipsoid)로 모델링하여 위치추정성능을 개선하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 지구 곡률이 고려된 곡선 LOB를 이용하는 NLSE 방법이 기존 삼각측량법(Triangulation Method) 대비 우수한 위치추정 성능을 가짐을 보이고 타원체 모델을 이용하여 위치추정성능을 개선함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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