본 연구는 농촌 청소년 공부방을 대상으로 조명환경 실태조사를 실시한 것이다. 그 결과, 공부방의 평균 공간의 크기는 11.42[$m^2$]이며, 주로 광원은 형광등을 사용하였으며 조명사용방법은 전반조명만 이용하는 경우가 73.8[%]이며, 배광방식은 직접조명방식을 주로 사용하고 있었다. 또한 스탠드를 소유하고 있는 가구는 45.7[%]이었으며, 국부조명인 스탠드를 사용하는 비율은 전체 조사대상의 20[%]에 지나지 않아 시작업이 효과적이지 못하였다. 내부공간 조도는 평균 131.82[lx]이며, 책상면 조도는 253.64[lx]로 최저허용조도의 42.3[%]에 해당하는 열악한 실정이었으며, 균제도는 평균 35.61[%]로 나타났다. 또한 사용자의 조명환경에 비해 만족도는 3.93점으로 �F아 조명에 대한 인식이 매우 부족한 것으로 사료된다.
고전적인 GLA 알고리즘과 마찬가지로 Kohonen 학습법은 경도 강하법으로 오차함수의 해에 접근해 나간다. 따라서 KLA의 이러한 문제를 극복하기 위해 모의 담금질법의 일종인 Cauchy 학습법을 응용을 제안한다. 그러나 이 방법은 학습시간이 느리다고 하는 단점이 있다. 본 논문 이 점을 개선시키기 위해 Cauchy 학습법과 Kohonen 학습법을 순차 결합시킨 또 다른 학습법을 제안한다. 그 결과 코시 학습법과 마찬가지로 국부최적 문제를 극복하면서도 삭습시간을 단축할 수 있었다.
본 연구에서는 복잡한 비선형시스템의 전체적 응답거동의 중요한 (그리고 잠재적으로 유익한) 특성을 상세히 분석하였다. 특히 강성도 및 여기력에 내재된 복잡한 비선형을 소유하는 수중다점계선해양시스템의 분기집합에 내재된 초구조와 혼돈거동의 가능경로에 대하여 해석적 및 수치적으로 분석하였다. 분기는 국부적 안정해석을 통하여 매개변수 영역상에서 확인되었으며, 정상 상태의 분기초구조는 수치해석을 통하여 밝혀졌다. 비선형정도와 해의 차원을 나타내는 공명수를 유도하였으며, 차수공명수를 통해 공명주위의 구조를 밝혔으며 열조화, 울트라조화, 울트라열조화 등과 같은 고도의 비선형 응답의 발생을 예측할 수 있음을 보였다. 결과에서 얻은 초구조는 시스템의 안정성과 이상끌개의 징후를 지배하는 메커니즘임도 밝혔다. 혼돈으로 가는 주기증가의 무한시퀀스에 대한 유연한 변환 외에 돌연한 격발(saddle에 의해 분리된 인접끌개의 충돌)로 인한 혼돈으로의 가능경로도 발견되었으며 이는 수치적으로도 입증되었다.
본 논문은 등고선을 이용한 입력된 지표면에 대하여, 소음 영향을 계산하는 프로그램 개발에 관한 것이다. 기존의 등고선 입력 방법을 구현하여 삼차원 지표면 입력을 받으며, 이것이 주위 환경의 일부이다. 삼차원 지표면 입력에 대하여, 국부에 대한 소음 영향을 예측하기 위하여, 지표면을 표현하는 다각형을 작은 삼각형으로 분리되며, 각 작은 삼각형에는 수음자들이 존재한다. 소음 원은 도로, 철도 등 다양하며, 소리가 퍼져나가는 근원이며, 모두 점 음원으로 간주된다. 지표면을 분리된 삼각형에 대하여 기하학 적인 방법을 사용하여 소음 전파 시뮬레이션이 이루어진다. 등고선 입력 방범은 저렴한 삼차원 지표면 입력 방범이며, 사용된 기하학 적인 소음 전파 영향 계산법은 제산 시간을 줄이면서 효율적으로 소음 영향을 예측할수 있게 해 준다.
진화프로그래밍(Evolutionary Programming : EP)은 최적화 문제에 있어서 매우 유용한 기법으로 자연선택의 원리를 모방한 탐색알고리즘이다. EP는 기존의 최적화 알고리즘에 비하여 여러해를 동시에 탐색하는 전역탐색(global search)방법이므로 국부수렴(local convergence)의 가능성이 줄어들고, 최적화 파라메터 영역의 연속성과 미분치의 존재성과 같은 조건이 필요 없는 장점을 갖는다. 이러한 장점에도 불구하고, EP의 탐색영역이 초기조건 및 최적화 파라메터들의 랜덤 생성 그리고 최적화에 필요한 전략적 파라메터들에 의하여 탐색 영역이 결정되고, 수렴성이 느린 단점을 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 빠른 수렴성과 다양성을 갖는 개선된 EP을 제안하고, 제안된 방향성 벡터를 갖는 개선된 EP를 함수 최적화 문제에 적용하여 그 성능의 유용성을 보이고자 한다.
계수적 구간 불확실 플랜트를 안정화하는 강인 제어기의 설계의 방법으로서 고정차수 극 배치(FOPA : Fixed Order Pole Assighnment) 알고리즘을 이용할 수 있다. FOPA 알고리즘에 의해서 강인제어기 계수의 집합은 선형제약조건으로 표현되고, 이 조건을 만족하는 임의의 한점은 주어진 불확실 시스템을 안정화한다. 본 논문에서는 선형제약조건으로 주어진 제어기 계수의 집합에서 외란의 에너지를 최소화하는 제어기를 구하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 전역 최적해을 구하는 문제는 BMI(bilinear matrix inequalities)로 표현되지만 제어기의 계수를 고정했을 때는 LMI(lineal matrix inequalities)로 간략화되기 때문에 제어기계수에 대한 최소화와 성능지수에 대한 최소화를 반복함으로써 국부 최적해를 구할 수 있다. 제안한 알고리즘의 효용성을 보이기 위해 제어기 설계 예를 보이고, 그 성능을 비교 분석한다.
토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.
공업기술의 발전에 따라 전동기의 용도도 다양화되고 기계의 기진 정상 정전에서 역전으로 바꾸는것을 기계적 방법보다 전동기의 기동제동 plugging운전방법으로 이송할 때 기계의 고효율화, 기구의 간소화가 된다. 그러나 이러한 다송운전이 빈번할 때 일반전동기로서는 신뢰도가 문제가 되므로, 이 용도에 적합한 특성을 가지는 운동기를 개정함으로서 신뢰도가 높도록 해야 한다. 이런 종류의 용도로 사용되는 용형전동기로서는 특성상 기동 Torque, 가속 Torque가 크고 단시간에 기동하며 Plugging에 적합하고 Dynamic Brake에도 지장이 없어야 하며, 온도상승의 점에서는 기동중에 1차동손이 적고 2차고저항인것이 요구된다. 또 구조상에서는 Inertia가 작으며 급속한 기동이 제일 먼저 요구된다. 만약 기동중에 발열하는 부분의 열용량이 크며 부하 Inertia도 커서 기동시간이 수10초를 걸린다면 국부적으로 대단히 높은 온도상승을 하게 되고, 가혹한 Plugging운전을 하는 경우는 열적 및 기계적으로 고도의 신뢰성이 요구된다. 이에 적합한 Cycle Starting Motor를 시작하여 본 결과를 경험을 토대로 다목적으로 연구검토하여 여기에 소개하고자 한다.
본 연구에서는 전력 다이오드 칩이 방산판에 부착되어 있는 형상을 기준하여 열전달 모형을 설정하고 해석적 해가 존재하는 단수형상으로 이상화하여 국부적 온도 상승을 일으키는 조건을 파악하고 실제형상의 모형에 대하여 유한요소해석에 의한 온도분포 계산결과를 제시한다.또한 발열체가 인접해 있는 경우에 대한 온도 집중 현상의 결과도 아울러 검토한다.
본 논문에서는 기존의 CDP(Congestion Driven Placement) 기법[5]을 개선하여 좀 더 빠른 시간에 배선 밀집도를 효과적으로 해결할 수 있는 기법, 즉 ECDP(Effective Congestion Driven Placement) 기법을 제안한다. ECDP는 force-directed 기법을 이용한 배선밀집도 해결 기법으로써 기존의 국부적인 셀 이동방식을 개선한다. 제시된 기법은 배치 영역의 빈(bin) 상에 셀 밀집도를 해결하는 방향으로 분산력을 구한 후 밀집된 셀을 분산시킴으로써 배선밀집도를 개선시킨다. 실험을 통한 결과에서 CDP와 비교 해 볼 때 배선밀집도와 수행속도 모두 제안기법이 우수한 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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