Blazed 격자구조에 의한 광 신호의 회절 특성을 분석하기 위하여 처음으로 격자구조의 Toeplitz 유전율 tensor를 2D spatial Fourier 급수로 정의하고 공식화하였다. 그때 각 층에서의 필드들은 고유치 문제에 기초하여 표현하였으며, 완전한 해는 적절한 경계 값 문제에 의존하는 모드 전송선로 이론 (MTLT)을 사용하여 정확하게 유도하였다. 비대칭형 blazed 격자구조의 Toeplitz 유전율 tensor에 기초하여 대칭형과 톱니형 격자구조의 Toeplitz 행렬을 정의하고 각 격자구조에 대한 회절특성을 수치해석 하였다. 수치해석 결과, 비대칭형과 대칭형 구조는 무반사 (anti-reflection) GMR 필터 특성을 나타내었으며, 대칭형 구조가 비대칭형 구조보다 광대역 필터특성을 보였다. 이에 반하여 톱니형 격자 구조는 무반사보다 무투과 (anti-transmission) 필터의 특성이 더욱 강하게 나타났다.
본 논문은 혁신수용에 대한 한국인들의 군집화에 관한 연구로서, 분류된 군집의 라이프스타일 등의 특성을 밝힐 것이다. 연구를 위해 2003년 6월 9일부터 27일까지 설문조사를 실시하였으며, Ward의 군집분석 방법을 이하여 분석하였다. Rogers가 혁신 수용에 관한 군집을 통계적 이론을 바탕으로 다섯 가지로 분류한 바 있으나 본 연구에서는 혁신층이 11%, 조기다수층이 24.4%, 후기다수층이 48.9%, 후발수용층이 15.7% 등 네 가지 군집으로 분류될 수 있음을 알 수 있었고, 이 군집들의 라이프스타일을 연구하였다. 또한 Rogers의 연구 결과와 비교해 볼 때, 조기수용층이 혁신층으로 흡수되었다. 이러한 결과는 두터운 혁신층을 바탕으로 신제품이나 새로운 서비스를 처음 받아들이는 계층이 넓다는 것을 의미하고, 우리나라에서는 신제품을 개발 시험할 수 있는 좋은 구조를 가지고 있음을 의미하고, 반면에 조기다수층이 혁신 수용에 신중함으로 보이고 있기 때문에 혁신의 확산에 높은 저항이 있음을 알 수 있다. 세계각국에서 적극적으로 추진하고 있는 초고속 인터넷 서비스 분야 성공은 다른 나라에 비해 서비스를 빠르게 수용하고 이 후 높은 품질의 서비스와 고객만족을 기업들에 요구하고, 기업들의 적절한 대응의 결과로 설명될 수 있다.
본 논문에서는 실시간 메쉬 모델의 형태 분석 처리가 가능하도록 하기 위한 효율적 이산 곡률 근사 방법을 제안한다. 메쉬 이산 곡률을 계산하는 기존 방법들의 경우, 각 정점(vertex) 별로 인접면(face)에대한 인접 순서등 인접 정점과 인접면과의 관계에 대한 사전 분석이 요구된다. 또한, 인접 정점과의 관계 분석을 위하여 고유치 분석 등 높은 계산 비용을 요구한다. 이에 비해, 제안 방법은 각 정점별로 정렬되지 않은 인접 정점의 위치 정보만으로 이산 곡률을 계산함에 따라 계산 부담이 적은 반면, 기존에 Taubin의 방법을 적용한 결과에 비해 정확한 곡률 계산 결과를 보여 주었다. 곡률 계산의 정확성은 다양한 형태의 메쉬 모델들에 대한 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 입증하였다.
구조물의 대표적 동적특성인 고유진동수 및 모드형상은 손상평가, 구조계추정기법 등과 결합한 구조건전성 평가분야에서 매우 중요한 기초 자료로 활용되고 있다. 그러나 해양구조물이나 대경간 교량과 같은 대형 구조물의 경우 진동원을 정확히 계측하기 힘들기 때문에 소규모의 구조물에 많이 쓰이는 기존의 모달 테스트 기법으로는 구조물의 진동특성을 구할 수 없다. 본 논문에서는 경간이 긴 대형 트러스 구조물을 대상으로 가속도 응답만으로 고유진동수 및 모드형상을 추출할 수 있는 방법을 연구하였다. 트러스 구조물의 수치해석 모델을 이용하여 가속도 응답 및 주파수 응답함수의 생성과정, 모드분석을 통한 고유진동수 및 모드형상 추출과정을 상세히 설명하였다. 제안한 방법으로 얻은 모드형상은 고유치 해석으로부터 계산된 모드형상과 비교하여 정확성을 검증하였으며, 모의 손상을 통한 손상평가기법에 적용하여 타당성을 입증하였다.
원심분리기는 용액 속에 있는 물질을 크기와 밀도 및 모양의 다름을 이용하여 용액으로부터 분리, 정제 및 순화하는 과학기계이며 처리량의 규모에 따라 공업용과 실험실용으로 분류된다. 공업용은 처리량이 많은 반면 실험실용은 처리량이 적으나 분리효과가 좋은 특징을 갖으며 회전속도에 의해 저속, 고속 및 초고속의 원심분리기로 나뉘어진다. 초고속 원심분리기는 최초(30년대)에 침전계수의 측정을 목적으로 연구개발을 시작하였다. 이의 용도에서 사용되는 초고속원심기를 분석용 초고속원심기라 부르나 이는 50년대 이후에 점차적으로 기술적 발전을 가져와 미소물질 분리를 위한 분리용 초고속원심기로 변천이 되어 생물학분야 이외에 항공기,선박,고속철도,석유탐지,원자력,섬유공업과 반도체등 여러 분야에 이용이 되고 있다.
유연 송전시스템(FACTS)은 송전선의 효율을 높임으로서 발전소의 추가 설비 없이도 전력수요에 맞는 전력공급을 가능하게 하는 제어기이다. 특히, 직렬형 유연 송전시스템에서 사용하는 외부제어기는 미소 리액턴스 신호를 발생하여 내부제어기에 인가함으로서 전력시스템의 저주파 댐핑을 효과적으로 향상시키는데 사용된다. 본 논문에서는 효과적인 외부제어기 설계를 위해 하이브리드시스템 모델링 이론을 유연 송전시스템을 포함한 전력시스템에 적용하였다. 하이브리드시스템은 전력시스템의 고유의 비선형성을 포함하여 모델링을 함에도 불구하고 전체 시스템 행렬을 계산할 수 있게 도와줌으로서 고유치 분석을 통한 적절한 외부제어기 설계를 가능하게 한다. 본 논문에서 제시한 방법을 적용하여 설계된 외부제어기의 성능을 1기 무한모선 시스템에 적용하여 평가하였다.
Proper Orthogonal Decomposition (POD) is applied to the analysis of 2-dimensional cylinder wake flow. Time histories of flow variables were obtained by the incompressible CFD analysis. By using the method of snapshots the correlation matrix was constructed, and then eigenvalues, POD modes and time coefficients were calculated. Finally the flow field was reconstructed by using a few of the lower POD modes, and compared to the original ones.
등간격 선형 어레이로 입사하는 다중 협대역 신호를 분리 추정하기 위한 고해상도 알고리즘을 제안한다. 코히어런트 신호로 인한 여러가지 문제점을 해결하기 위하여 잡음 고유벡터를 기본으로 한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나, 여러가지 이유로 인하여 이러한 방법들은 뛰어난 분해능을 보여 주지 못한다. 그리하여, 제안된 알고리즘은 공분간 행렬의 큰 고유치에 대응하는 신호 고유벡터가 가지고 있는 근본적인 성질을 이용하여 등간격 선형 어레이로 입사하는 평면파의 도래각 추정 문제를 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 비교 분석한 결과 제안된 방법이 MUSIC 및 spatial smoothed MUSIC 방법 보다 높은 분해성능을 보여 주었다.
영상 정보를 이용한 자동 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 자동으로 낙상을 감지하기 위한 낙상 특징 파라미터를 추출하기 위해서 영상정보를 광류 방식에 적용하여 움직임 값들을 추출하고 이 움직임 값들에 대한 전체적인 변화의 정도와 기울기, 중심점을 주성분 분석 방법으로 계산한다. 계산된 고유값과 고유 벡터를 사용하여 6가지 낙상 특징 파라미터를 정의한다. 이 낙상특징파라미터가 미리 정해둔 임계값을 초과하는 경우를 낙상으로 판단하는 단순 임계치 방법과 낙상특징파라미터를 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용시켜 낙상을 판단하는 방법과 단순임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 낙상 감지 방법을 제안하고 그 결과를 비교 및 분석한다. 단순 임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 방법은 단순임계치 방법으로 낙상 가능한 행동들을 결정하고 이 결정된 낙상 행동들만을 은닉 마르코프 모델을 적용하여 낙상을 감지한다. 이 방법은 계산량을 줄이면서 감지 정확도를 유지하는 결과를 보인다.
빅 데이터 환경에서 빅데이터를 분석하기 위한 새로운 방법의 필요성이 대두되고 있다. 데이터의 크기, 다양성, 그리고 적재 속도 등의 빅데이터 특성으로 인해 모집단의 추론에서 전체 데이터의 분석이 가능해졌기 때문이다. 그러나 전통적인 통계분석 방법은 모집단으로부터 추출된 확률표본에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 기존의 통계적 접근방법은 빅데이터 분석에 적합하지 않은 경우가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 빅데이터분석을 위한 새로운 접근방법에 대하여 제안하였다. 특히 대표적인 다변량 통계분석 기법인 주성분 분석을 이용하여 효율적인 빅데이터분석을 위한 방법론을 연구하였다. 제안방법의 성능평가를 위하여 통계적 모의실험을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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