일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
향상되어진 93-PCGC-2는 기존의 PCGC-2와 같이 미분탄 연소를 포함하는 다양한 반응성흐름과 비반응성 흐름을 설명하기 위해 2차원 정상상태 모델로 제시되어 졌다. 93-PCGC-2는 실린더형의 축 대칭계에 응용되어질 수 있고, 난류(Turbulence)는 유체역학식과 연소기구 양쪽을 위해 고려되어졌으며, 불연속 세로좌표 방법(Discrete Ordinates Method)을 이용하여 기체, 벽 및 입자들로부터의 복사열(Radiation)을 모사하였다. 입자상은 입자 무리들의 평균 경로들을 따라 해석하는 Lagrangian계의 해석법으로 모델화되어졌다. 석탄의 팽윤(Swelling)과 촤의 반응성에 관한 부모델과 더불어 새롭게 일반화된 석탄 탈휘발화 부모델 (FG-DVC)도 첨가되어졌다. 비균일 반응기구는 확산과 화학반응 둘 모두를 고려하였다. 주요 기상반응은 국부 순간 평형을 가정하여 모델화하였다. 그래서 반응속도는 혼합의 난류속도에 의해 제한되어진다. Thermal NOx과 Fuel NOx의 유한속도 화학론(Finite Rate Chemstry)에 대한 부모델은 화학반응속도론와 난류성의 통계치를 통합하여 만들어져 있다. 기상은 반복적인 line-by-line기교에 의해 풀려지는 elliptic partial differential equation으로 묘사되어진다. 수치적인 안정을 고려하기 위해 under-relaxation이 이용되어졌다. 이렇게 코드화된 93-PCGC-2는 연소를 위해 모사되어졌다. 또한 더 나아가 이 수치모델의 활용범위는 미분탄의 가스화에도 활용되어질 것으로 기대되어진다.
카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역이 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽정보의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 할 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.
유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
충돌이란 두 개 이상의 물체가 특정한 상대 속도로 부\ulcorner칠 때 나타나는 현상으로서 준 정 적(quasi-static) 조건하에서 나타나는 현상과 크게 다음 두 가지 특징을 들 수 있다. 첫째, 관 성력이 매우 중요하다. 따라서 기본 역학 및 물리학 보존법칙에 기초를 둔 모든 지배 방정식에 이 영향을 반드시 포함시켜야 한다. 둘째, 응력파(stress wave)에 의한 재료의 변형을 들 수 있다. 이 응력파는 시간과 거리에 따라 급격히 감소되므로 대부분의 경우 국부적으로 많은 변형이 일 어난다. 충돌에 의하여 일어나는 재료의 변형 특성은 충돌 속도에 따라 매우 다르게 나타난다. 이러한 특징들을 표 1에 나타내었다. 이 글에서는 충돌 해석 프로그램의 특징과 구성을 소개하고 그중 엑스플리시트 유한요소방법을 사용한 금속 재료에 관련된 몇 가지 충돌현상의 해석 예를 소개하고자 한다.
유체 동역학에서, 난류에 의해 수중 구조물에 가해지는 압력과 전단력의 측정은 중요한 문제이 다. 이러한 유체의 흐름에 의한 압력과 전단력, 나아가 유체의 흐름방향까지 시간과 거리의 함수로 측정 할 수 있는 새로운 탄성표면파 센서가 개발되었다. 센서는 압축 인장형 전단력을 받는 두 개의 표면파 와 흐르는 유체 속의 표면파의 속도차는 또한 유체흐름에 의해 가해지는 압력에 비례한다. 정지류 속의 표면파와 흐르는 유체 속의 표면파의 속도차는 또한 유체흐름에 의해 가해지는 압력에 비례한다. 이 센 서를 응력 로젯과 같이 배열하면 유체의 진행방향도 함께 측정할 수 있다. 표면파 센서는 넓은 주파수 대역에 걸쳐 사용이 가능하므로, 적절히 설계하면 유체의 흐름에 의한 표면력과 유체의 진행방향을 동 시에 거리와 시간의 함수로서 국부적으로, 광역적으로 측정할 수 있다.
풀화재에서 화염화염진동은 주위공기와의 밀도차에 의한 부력효과에 기인하여 주로 발생한다. 본 연구는 풀화재의 화염불안정성에 대해 산화제 유속 및 농도 변화에 따른 효과를 검토하기 위하여 컵버너 실험을 수행하였다. 실험결과는 산화제의 농도를 변화시켰을 경우에는 산화제의 불활성기체의 농도가 증가할수록 청염의 길이가 길어지고 컵버너 끝단으로부터 부상되는 것이 관찰된다. 한편, 산화제의 유속이 증가함에 따른 진동주파수가 감소함을 보인다. 이는 무차원 변수로 표현되는 주파수와 부력의 관계로 도시하였을 때 다양한 속도스케일을 사용할 수 있었지만, 연료와 산화제의 유속차로 정의되는 특성속도인 경우에 정지되어 있는 공기중에서의 풀화재 진동과 일치하는 관계식을 얻을 수 있었다. 그리고 진동주파수는 산화제 희석율과는 특정한 관계를 보이지 않는데 이는 국부적 화염구조와 연관성을 가지기 때문으로 판단된다.
본 논문에서는 X-FEM을 사용하여 혼합모드 하중 상태에서의 이차원 선형탄성체의 균열문제에 대한 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. X-FEM이란 균열과 같은 특수한 해를 근사하는 방법으로써, 확장함수를 도입하여 FEM의 한계를 극복하는 방법론이다. X-FEM 하에서 해를 근사하는 데 쓰이는 확장함수들은 불연속성과 특이성을 포함하고 있어 물리적 영역에 의존한다. 이는 설계민감도 해석을 수행하는 과정에서 그러한 의존성을 고려해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-FEM 기반의 형상 설계민감도 해석해를 제안하고자 한다. 식의 유도는 전 미분 공식에 기초하고 있으며, 형상함수의 설계변분에 대한 의존성에 관한 항을 추가시켰다. 또한, 균열 주위의 국부적인 공간에서의 확장된 자유도에 설계속도를 가한다. 이에 대한 몇 가지 수치 예제를 통하여 개발된 방법론의 타당성을 확인하였다.
우리나라는 산림이 울창하고 가연성 낙엽 등의 가연성 물질들이 많이 쌓여 있으며, 경사가 급하고 기복이 많은 산지로서 초기진화 실패 시 연소진행 속도가 빨라 급속히 확산 시키는 산악 형 산림으로서 산불 발생 시 진화가 어려워 산불의 확산 속도와 강도를 추정하기 어려운 실정이다. 현재 산불이 발생과 동시에 초기 진화에만 초점을 마치고 있는 시점에서 초기 진화에 실패했을 경우 산불이 확산되는 경로와 시간 등을 예측하여 최소한의 인력과 장비를 이용하여 진화하는 시스템을 구축할 수 있는 경우는 아직 우리나라에서는 미흡하다. 본 연구에서는 특정지역의 국부지형 기상인자(풍향, 풍속)를 측정하여 산불이 발생 시 인자별 특성에 따라서 산불의 진행 경로와 산불의 진화 시나리오를 예측할 수 있는 시스템을 구축하는데 그 목적이 있다.
H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이면서 보다 나은 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 대칭적인 탐색패턴을 이용한 계층적인 탐색 기법을 사용하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 십자가 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 작은 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 제안한 움직임 추정 탐색 기법에서 사용한 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 기법의 성능을 전역 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간에 있어서 약 4~5.5 배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 전역 탐색 기법의 화질과 같거나 약간의 화질 저화를 보였다. 반면에, 비대칭 다중 육각형 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정 속도면에 있어서 약간의 성능 향상과 화질에 있어서 비슷하거나 최대 0.05 (dB)정도 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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