• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.773-779
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• 2015

We study a statistical analysis about the fifth wave data of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey based on linear regression models with measurement errors. The data is obtained from a national population-based complex survey. To demonstrate the availability of measurement error models, two results between the general linear regression model and measurement error model are compared based on the model selection criteria which are Akaike information criterion and Bayesian information criterion. For our study, we use the simulation extrapolation algorithm for measurement error model and the jackknife method for the estimation of standard errors.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.47.5-47
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• 2001

In this paper. a road-adaptive LQG control for the semiactive Macpherson strut suspension system of hydraulic type is investigated. A new control oriented model, which incorporates the rotational motion of the unsprung mass, is introduced. A semi-active suspension controller adapting to road variations is proposed. First, based on the extended least squares estimation algorithm, a LQG controller adapting to the estimated road characteristics is designed. Through the computer simulations, the performance of the proposed semi-active suspension is compared with that of a non-adaptive one. The results show better control performance of the proposed system over the compared one.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.57-66
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• 2023

본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.53-60
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• 2018

본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권3호
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• pp.205-211
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• 2017

차량제어의 고도화에 의해, 자동 대열 주행 제어와 같은 정밀한 제어의 필요성이 더욱 높아지고 있다. 정밀 제어를 수행하기 위해서는 차량제어에 필요한 차량 파라미터를 항상 파악하는 것이 중요하다. 특히 화물 운송용 트럭의 경우, 화물 적재 상태에 따라 차량 질량과 차량 관성모멘트 등의 차량 파라미터가 크게 변화한다. 따라서 미지의 파라미터가 있을 경우, 실시간으로 파라미터 추정하여 제어시스템에의 반영이 요구된다. 본 연구에서는 차량이 곡선 주행할 때에 차량의 조향제어에 중요한 차량 파라미터 중 하나인 요관성모멘트에 대하여 Dual Kalman filter알고리즘과 GPS센서를 이용하여 차량이 주행 중에 미지의 요관성모멘트 값을 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 차량동역학 상용 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 추정방법의 타당성을 검토한다.

• 운동영양학회지
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• 제25권1호
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• pp.23-29
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• 2021

[Purpose] This preliminary study aimed to develop a regression model to estimate the non-exercise activity thermogenesis (NEAT) of Korean adults using various easy-to-measure dependent variables. [Methods] NEAT was measured in 71 healthy adults (male n = 29; female n = 42). Statistical analysis was performed to develop a NEAT estimation regression model using the stepwise regression method. [Results] We confirmed that age^A, weight^B, heart rate (HR)_average^C, weight × HR_average^D, weight × HR_sum^E, systolic blood pressure (SBP) × HR_rest^F, fat mass ÷ height^2G, gender × HR_average^H, and gender × weight × HR_sum^I were important variables in various NEAT activity regression models. There was no significant difference between the measured NEAT values obtained using a metabolic gas analyzer and the predicted NEAT. [Conclusion] This preliminary study developed a regression model to estimate the NEAT in healthy Korean adults. The regression model was as follows: sitting = 1.431 - 0.013 × (A) + 0.00014 × (D) - 0.00005 × (F) + 0.006 × (H); leg jiggling = 1.102 - 0.011 × (A) + 0.013 × (B) + 0.005 × (H); standing = 1.713 - 0.013 × (A) + 0.0000017 × (I); 4.5 km/h walking = 0.864 + 0.035 × (B) + 0.0000041 × (E); 6.0 km/h walking = 4.029 - 0.024 × (C) + 0.00071 × (D); climbing up 1 stair = 1.308 - 0.016 × (A) + 0.00035 × (D) - 0.000085 × (F) - 0.098 × (G); and climbing up 2 stairs = 1.442 - 0.023 × (A) - 0.000093 × (F) - 0.121 × (G) + 0.0000624 × (E).

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제31권2호
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• pp.121-130
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• 2014

Essential ideas, successes, and difficulties of Areal Density Analysis (ADA) for color-magnitude diagrams (CMD's) of resolved stellar populations are examined, with explanation of various algorithms and strategies for optimal performance. A CMD-generation program computes theoretical datasets with simulated observational error and a solution program inverts the problem by the method of Differential Corrections (DC) so as to compute parameter values from observed magnitudes and colors, with standard error estimates and correlation coefficients. ADA promises not only impersonal results, but also significant saving of labor, especially where a given dataset is analyzed with several evolution models. Observational errors and multiple star systems, along with various single star characteristics and phenomena, are modeled directly via the Functional Statistics Algorithm (FSA). Unlike Monte Carlo, FSA is not dependent on a random number generator. Discussions include difficulties and overall requirements, such as need for fast evolutionary computation and realization of goals within machine memory limits. Degradation of results due to influence of pixelization on derivatives, Initial Mass Function (IMF) quantization, IMF steepness, low Areal Densities ($\mathcal{A}$), and large variation in $\mathcal{A}$ are reduced or eliminated through a variety of schemes that are explained sufficiently for general application. The Levenberg-Marquardt and MMS algorithms for improvement of solution convergence are contained within the DC program. An example of convergence, which typically is very good, is shown in tabular form. A number of theoretical and practical solution issues are discussed, as are prospects for further development.

• Computational Structural Engineering : An International Journal
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2003

For system identification of large structures, it is not practical to identify the entire structure due to the prohibitive computational time and difficulty in numerical convergence. This paper explores the possibility of performing system identification at substructure level, taking advantage of reduction in both the number of unknowns and the number of degrees of freedom involved. Another advantage is that different portions (substructures) of a structural system can be identified independently and even concurrently with parallel computing. Two substructural identification methods are formulated on the basis whether substructural approach is used to obtain first-order or second-order model. For substructural first-order model, identification at the substructure level will be performed by means of the Observer/Kalman filter Identification (OKID) and the Eigensystem Realization Algorithm (ERA) whereas identification at the global level will be performed to obtain second-order model in order to evaluate the system's stiffness and mass parameters. In the case of substructural second-order model, identification will be performed at the substructure level throughout the identification process. The efficiency of the proposed technique is shown by numerical examples for multi-storey shear buildings subjected to random forces, taking into consideration the effects of noisy measurement data. The results indicate that both the proposed methods are effective and efficient for damage identification of large structures.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1008-1013
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• 2014

This paper introduces an adaptive anti-sway tracking control algorithm for container cranes with unknown payloads and friction between the trolley and the rail. If the friction effects in the system can be modeled, there is an improved potential to design controllers that can cancel these effects. The proposed control improves the sway suppressing and the positioning capabilities of the trolley and hoisting against uncertain payload and friction. The variable structure controls are first designed based on a class of feedback linearization methods for the stabilization of the under-actuated sway dynamics. The adaptation mechanism are then designed with parameter estimation of unknown payload and friction compensation for the trolley and hoisting, based on Lyapunov stability methods for the accurate positioning and fast attenuation of trolley oscillation due to frictions in the vicinity of the target position. The asymptotic stability of the overall closed-loop system is assured irrespective of variations of rope length. Simulations are shown under various frictions and external winds in the case of no priori information of payload mass.

• 터널과지하공간
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• 제21권5호
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• pp.386-393
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• 2011

본 연구에서는 암반 내 원통형 공동면에 나타나는 절리선 길이분포를 이용하여 암반 내에 존재하는 절리의 직경분포를 추정하기 위한 알고리듬을 제안하였다. 암반 내 절리의 직경분포를 추정하기 위해서 송재준(2005)에 의해 제시된 Joint Center Volume(JCV)의 개념이 적용되었다. 평면 조사창에 나타나는 절리선에 대한 JCV 값을 산정하는 송재준(2005)의 알고리듬을 확장하여, 원통형 공동면을 조사창으로 하는 경우의 암반 내 절리 직경분포 추정을 위해 전수조사 기법을 적용한 JCV 계산 알고리듬을 개발하였다. 추정된 절리 직경분포는 Monte-Carlo 시뮬레이션 기법을 이용하여 절리직경 모분포와 비교 검증하였으며 추정된 절리 직경분포가 모분포와 20% 내외의 오차 범위에서 수렴하는 것을 확인하였다.