유공케이슨 방파제의 한계상태설계법 개발을 위해 하중저항계수 보정을 수행하였다. 전국 항만의 12개 유공케이슨식 방파제에 대하여 설계변수의 불확실성을 고려한 신뢰성해석을 수행하였다. 목표신뢰성지수에 따른 부분 안전계수와 하중, 저항계수를 차례로 산정하였다. 최적화기법을 통해 한계상태설계법 개발을 위한 하중계수와 저항계수를 도출하였다. 최종 하중저항계수를 이용하여 방파제를 재설계하였으며 목표수준의 신뢰성지수를 상회하는지 검증하였다. 목표신뢰성지수를 변화시켜 해당 수준에 맞는 하중저항계수를 최종 제시하였다.
반발 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 시편 표면에서의 대류열전달 계수, 방사율 및 화염에 의한 열유속을 예측하였다. 콘 칼로리미터를 이용하여 여러 열유속 조건 하에서의 방무목 시편의 표면 온도와 질량감소율 및 발화시간을 측정하였다. 본 연구에서 최적화된 대류열전달계수, 방사율 및 화염에 의한 열유속을 이용하여 계산된 표면온도는 실험결과와 각 열유속에 대하여 평균오차가 2% 내로 잘 일치하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용하여 실험적 방법으로 직접 측정하기 매우 어려운 화염이 발생하는 표면에서 열전달과 관련된 여러 물리량을 구할 수 있다.
본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 표현하였다. 형태계수에 대한 GMM을 이용하여 입술의 대략적인 형태를 찾고, 이때 사용된 mixture 성분을 이용하여 탐색과정에서 입술의 형태를 조정함으로써 지역 최소점에 수렴하여 입술의 정확한 위치를 찾지 못하는 문제점을 해결하였다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
수리학적 하도추적으로부터 하천유량을 간접추정하였다. 짧은 하천구간의 세 지점 연속수위자료와 하천 단면 자료만을 사용하여 조도계수 추정b과 하천유량 계산이 가능하였다. 유량의 간접추정 과정에서, 상류-하류 경계조건을 수위-수위 조건으로 사용하였다. 미국 미시시피 강의 상류 구간 자료가 사용되었고 수리학적 하도추적에는 DWO-PER (operational dynamic wave model)를 이용하였다. DWOPER 모형에서 수정 Newton-Raphson법에 의한 조도계수 추정과정을 개선하기 위하여 SCE-UA 전역최적화 기법을 적용하였으며, SCE-UA 기법의 결과가 적은 오차를 보였다. 특정 홍수에 대하여 유량을 추정한 결과, 몇 개를 제외한 대부분의 계산유량이 10% 이내의 오차를 보였다.
현재 MPEG에서 표준화 중인 IVC(Internet Video Coding)에서는 기존의 비디오 부호화 표준과 같이 Lagrange 계수 기반의 율-왜곡 최적화(RDO: Rate-Distortion Optimization)를 사용하여 최적의 부호화 모드를 결정하고 있다. RDO를 위하여 픽쳐 타입과 부호화 구조에 따라 미리 결정된 Lagrange 계수가 선택적으로 사용되고 있다. 한편 IVC에서는 저지연 모드 부호화 구조에서 비참조 P 프레임 부호화 기법을 선택적으로 사용하여 상당한 부호화 성능을 얻고 있다. 하지만 Lagrange 계수 선택에서 기존의 P 프레임과는 다른 비참조 P 프레임의 RD 특성이 반영되고 있지 않다. 본 논문에서는 비참조 P 프레임의 RD 특성을 고려하여 기존의 기법을 확장한 새로운 Lagrange 계수 선택 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 IVC 시험모델 ITM 10.0에서 기존 기법 대비 0.4%의 비트율 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 패턴분류를 위해 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks) 분류기를 제안한다. RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층 구조로 되어 있으며 Multi Dimension, Predictive ability, Robustness한 특징이 있다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. RBFNN은 은닉층의 노드수와 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수, 연결가중치의 다항식 타입이 모델의 성능의 향상에 영향을 미치기 때문에 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 제안된 모델을 평가하기 위해 패턴분류에 많이 사용되는 Iris 데이터와 Wine 데이터를 이용하였다.
큰 지연시간을 갖는 고차계 시스템에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 PID 제어기의 동조방법중 한 가지 방법으로써 축소모델을 이용하는 방법이 있다. 이 방법은 큰 지연시간을 갖는 고차계 공정을 SOPTD(Second Order Plus Time Delay Model)로 축소를 하여 SOPTD의 고정된 형태의 모델에 대하여 PID 제어기를 동조하는 방법이다. SOPTD로 모델을 축소하는 방법과 최적화 PID 파라미터를 동조하는 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 최적화 PID 제어구조에 RLSE를 추가하여 실시간으로 축소모델의 계수를 보정해주는 최적화 적응형 PID 제어구조를 제안하였고, 기존의 제어구조보다 우수한 적응성을 가짐을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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