중성자 수송방정식으로 기술되는 중성자 거동을 중성자 확산방정식으로 계산하기 위해서는 수송경계조건에 대한 정확한 확산근사가 필요하다. 본 연구에서는 수송이론의 반사 및 진공경계조건에 대한 근사로 확산계산에서 광범위하게 사용되는 영중성자류, Marshak 및 Mark, 영중성자속, Albedo 조건 등에 대하여 수송이론의 확산근사 관점에서 유도 분석하여 각 조건의 수학적, 물리적 의미를 이해하고 서로의 상관관계를 보였다. 이러한 경계조건을 갖는 대상 문제를 서로 다른 확산경계조건을 사용하여 풀어 결과를 비교하였고 이들이 수송 경계조건을 비교적 정확히 기술함을 보였다.
본 논문은 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 관한 연구를 수행하였다. MDO 통합 설계 시스템을 구축하는데 있어서, 최적화 과정에서 발생하는 수많은 반복 계산, 광범위한 다분야 간 설계 및 CAD/CAE와의 연계를 고려함으로써 발생하는 방대한 계산량 및 데이터의 정보량으로 인해 수반되는 계산 비용을 현저히 줄이지 않고는 통합설계 시스템을 실제로 구축한다 해도 그 효용성은 비현실적일 수밖에 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 MDO 통합설계 시스템 프레임워크의 목적을 위해, 필수적으로 선행되어야 하는 다양한 근사기법의 적절한 활용을 통해 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 대한 연구를 수행하였다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 LMS를 적용한 새로운 TSIUVC 근사합성법을 제시하였다. 실험결과, LMS를 적용하여 양호한 TSRIVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었으며, 오차신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
경험적 탐색(Modem Heuristics) 방법을 이용하여 복잡한 문제들의 근사해를 구하는 것이 가능하여졌다. 최근 제시된 Particle Swarm Optimization은 경험적 탐색 방법중의 하나로써 조류나 어류 등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 것이다. 그러나, 다양한 문제들의 근사해를 구하기 위해 Particle Swarm Optimization 방법을 이용하여 왔지만 해를 탐색하는 과정을 보여주기 위한 시도는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 Particle Swarm Optimization의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 해결방법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.
보안을 유지하는 가운데 딥 러닝을 이용하여 데이터 분석 결과를 제공하는 서비스의 핵심적인 기술 중의 하나로 완전 동형 암호가 있다. 완전 동형 암호화된 데이터 간의 연산의 제약으로 인해 딥 러닝에 사용되는 비산술 함수를 다항식으로 근사해야 한다. 현재까지는 합성 미니맥스 다항식을 사용하여 비산술 함수를 근사한 다항식을 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 적용했을 때 계층별로 같은 차수의 다항식만 적용하였는데, 이는 완전 동형 암호를 위한 효과적인 네트워크의 설계에 어려움을 준다. 본 연구는 합성 미니맥스 다항식으로 설계한 근사 다항식의 차수를 계층별로 서로 다르게 설정하여도 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 데이터의 분석에 문제가 없음을 이론적으로 증명하였다.
본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.
본 논문은 디지털-아날로그 변환기(DAC: digital-to-analog converter), SAR 로직, 그리고 비교기로 구성된 10-bit 10-MS/s 비동기 축차근사형(SAR: successive approximation register) 아날로그-디지털 변환기(ADC: analog-to-digital converter)를 제안한다. Rail-to-rail의 입력 범위를 가지는 설계된 비동기 축차근사형 아날로그-디지털 변환기는 샘플링 속도를 향상시키기 위해 MOM(metal-oxide-metal) 커패시터를 이용한 바이너리 가중치 기반의 디지털-아날로그 변환기를 사용하여 구현한다. 제안하는 10-bit 10-MS/s 비동기 축차근사형 아날로그-디지털 변환기는 0.18-${\mu}m$ CMOS 공정에서 제작되고 면적은 $0.103mm^2$를 차지한다. 1.1 V의 공급전압에서 전력소모는 0.37 mW를 나타낸다. 101.12 kHz와 5.12 MHz의 아날로그 입력 신호에 대해 측정된 SNDR은 각각 54.19 dB와 51.59 dB이다.
두 모비율의 비열등성 시험의 가설에는 두 비율의 차(difference), 비(ratio) 그리고 오즈비(odds ratio)를 이용할 수 있다. Kang과 Chen (2000)이 제안한 두 치료율의 차에 대한 근사 무조건적 검정(Approximate Unconditional test)과 두 치료율의 비에 대한 검정은 실패율을 고려하지 않았으므로 귀무가설이 기각되었을 때 치료율이 비열등하다고 주장할 수 있으나 실패율도 비열등하다고 주장하기에는 문제의 여지가 있다. 오즈비에 대한 검정으로 Chen 등(2000)이 제안한 접근적 검정(Asymptotic test)은 대표본 이론에 근거하여 검정하기 때문에 소표본에서 제 1종의 오류를 범할 확률이 유의수준보다 클 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 기존의 오즈비 가설에 대한 점근적 검정에 기초하여 근사 무조건적 검정을 제안하였다. 또한 점근적 검정과의 검정력을 비교하고, 근사 무조건적 검정에서 세 가설 간에 검정력을 비교하였다.
평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.
임의의 반경을 갖는 원통의 내곡면 및 외곡면 표면에 밀착하여 호형(弧形, arc array)으로 배열된 마이크로스트립 어레이 안테나의 원거리 복사패턴에 관하여 Fourier Transform을 이용하는 근사법을 제시한다. 실효개구면을 호의 끝점을 잇는 평면으로 정의하면, 곡면 안테나는 실효개구면 평면위에 위상이 다른 비주기 배열로 근사화될 수 있음을 보였으며, 평면형에 대하여 표준화된 실효개구면비가 1.0-0.9인 범위에서 근사법에 의한 해석이 타당함을 확인하였다. 실효개구면 배열에서 위상 변화는 곡면과 개구면 사이의 비선형적 경로차에 기인하는 것으로 해석하였으며, 특히 곡률 반경이 호의 길이보다 5배 이상일 때는 Fourier Transform Method에서 scale factor의 변화만으로 해석이 가능하였다. 근사법에 의한 계산 결과는 -40dB의 측정범위에서 좌표변화법 및 실험결과와 잘 일치하였으며, 근사법과 좌표변환법에 의한 계산에서 반전력각(half power angle)의 차이는 실효개구면비가 0.9이상에서 5'미만이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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