본 논문에서는 선행논문(김 등, 2005)을 확장하여 다절점 케이블요소를 포함하는 보-기둥 요소의 기하학적 비선형성에 대해서 논의하기로 한다. 먼저 이를 위해서Hermitial 다항식을 형상함수로 채택하고 보-기둥요소의 2차 효과를 포함하는 접선강도행렬에 다절점 케이블-트러스 요소에 대한 접선강도 행렬을 추가하여 전체좌표계에 대한 접선강도행렬을 구성하고 하중증분법에 의한 유한요소 해석과정을 제시한다. 이렇게 새로이 개발된 다절점 케이블-트러스 요소를 포함하는 뼈대 구조물의 기하학적 비선형성과 그 타당성을 검증하기 위하여 IPS(Innovative Prestressed Support) 시스템의 기하학적 비선형 해석을 실시하고 이의 결과를 선형탄성해석의 결과와 비교한다.
본 논문에서는 광각 카메라에서 발생하는 비네팅 왜곡과 배럴 왜곡을 효율적으로 보정하기 위한 낮은 복잡도의 프로세서를 제안하고, 이를 구현한 결과를 보인다. 제안하는 프로세서에서는 비네팅 왜곡과 배럴 왜곡 보정 시 복잡한 연산을 수반하는 고차 다항식과 같은 피팅 함수를 구간 선형 근사하여 보정 품질을 유지하면서도 연산 복잡도를 크게 낮추었다. 이를 기반으로, 배럴 왜곡과 비네팅 왜곡을 중첩적으로 보정하도록 설계하여 전체적인 하드웨어 복잡도를 낮추었다. 제안하는 프로세서는 $0.11{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 18.6K의 논리 게이트로 구현되었으며, $2048{\times}2048$ 크기의 영상에 대하여 최대 200Mpixels/s의 속도로 보정이 가능하다.
본 논문에서는 기존의 모델 기반 추적 기법에서의 중심점 고정 문제를 해결하기 위한 비디오 프레임의 화소 정보와 골프채의 이동정보를 이용한 추적 알고리즘을 제안한다. 모델기반의 추적 기법은 골프채의 위치와 스윙 속도에 대한 정보를 4차, 6차 다항식 함수로 모델링하여 고정된 축을 중심으로 궤도를 계산해낸다. 실제 자세 교정이 필요한 골프 초심자의 경우 중심이 많이 움직이는 경우가 많으므로 중심점을 고정하여 스윙 케도를 모델링하는 모델 기반의 추적 기법을 직접 적용하기에는 어려운 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 간의 화소 정보를 이용하여 모션을 검출한 후, 검출된 모션으로부터 골프채가 평행인 두개의 직선으로 이루어져있다는 특성과 업스윙과 다운스윙 시 이동하는 골프채의 위치를 분석하여 클럽 헤드와 손의 위치를 추출해 낸다. 또한 얼굴의 중심점과 양 발을 잇는 직선의 중심을 추적함으로써 사용자의 중심점을 추적해낼 수 있다. 중심점의 이동정보에 종속되지 않는 강인함을 증명하기 위해 중심점의 이동이 큰 초심자의 데이터를 가지고 실험을 하였으며, 그 결과 실제 클럽 헤드와 손, 그리고 중심점의 궤도를 정확히 추적해 낼 수 있었다.
옵션의 가격을 결정하는 문제에서 블랙-숄즈 모형이 가지는 단점을 보완하기 위해 블랙-숄즈 가격을 선도항으로 하여 보정항을 구하는 근사적 옵션가격의 결정방법을 고려하였다. 이러한 근사적 가격결정 방법들은 비교적 적은 자료를 가지고 간단한 계산으로 다양한 형태의 위험중립 확률분포에 의한 옵션가격을 계산할 수 있다. 이 논문에서는 일반적으로 관찰되는 시장상황을 모사한 모의실험과 실제 시장에서 관측되는 KOSPI200 옵션가격 자료를 통해 몇 가지 근사방법들의 적합성과를 비교, 평가하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier, C-type Gram-Charlier 방법, NIG 분포를 이용하는 방법, 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 고려되었다. 모의실험에서는 순수 점프 레비 확률과정 가운데 옵션가격이 닫힌 해의 형태로 존재하는 Variance gamma 과정을 가정하여 자료를 생성하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 분포함수를 먼저 근사하여 가격을 계산하는 것보다 근사적 가격식을 유도하여 직접 가격을 근사하는 방법들의 성능이 좀 더 좋았으며, 그 가운데 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 상대적으로 좋은 성능을 보였다.
연구에서는 다분야 통합 최적설계를 위한 시스템 근사화 기법으로 RRSET (Repetitive Response Surface Enhancement Technique)를 제안하였다. 2차 다항식만으로는 어려운 반응면의 표현을 위해 RRSET는 설계공간을 변형할 수 있는 스트레칭 함수를 도입하고 전역 최적화 알고리즘인 담금질 모사기법을 이용하여 반응면을 최적화 하였다. 도출된 최적점은 반복적으로 다음 순기의 반응면의 구성에 이용하여 반응면의 신뢰도를 더욱 높일 수 있었다. 제안된 기법을 수치예제 등에 적용한 결과, 비교적 적은 수의 실험 회수로 비선형적인 반응면을 잘 표현하고 최적 설계점을 도출해낼 수 있음이 확인되었다. 정밀한 근사화 기법의 중요성이 강화되고 있는 현재, 본 연구에서 제시된 근사화 기법은 차후의 연구에서 다분야 통합 최적화 기법에의 적용이 가능하리라 사료된다.
본 논문에서는 표적의 관측각도 변화율이 일정하지 않은 표적의 회전운동 성분의 결과로 인한, 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상의 초점 저하 현상을 해결하는 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 먼저, 하나의 산란원이 존재하는 레인지 빈(range bin)을 선택한다. 다음으로, 퓨리에 변환(Fourier Transform: FT)과 다항식-위상 변환(Polynomial-Phase Transform: PPT)를 활용하여, 선택된 레인지 빈에 대한 위상함수를 추정한다. 마지막으로, 관측 각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간 변수를 정의한 후, 보간법(interpolation)을 통해 새롭게 정의된 시간변수에 대한 레이다 신호를 획득한다. 이에 대한 결과로, 관측 각도의 변화율을 일정하지 않게 하는 표적의 회전운동 성분을 제거함으로써, 초점이 맞는 ISAR 영상을 획득할 수 있다. 전함(battleship) 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 RMC 기법의 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
전단변형 효과를 무시하는 경우에 보존력을 받는 박벽공간뼈대구조의 자유진동 및 안정성해석을 위한 일반이론을 유도한다. 이를 위하여 비대칭 박벽단면의 임의점을 통과하는 부재축과 이와 직각을 이루는 두 개의 좌표축을 도입하여 직각좌표계를 정의하고, 이 좌표축을 기준으로 semitangential 회전의 2차항을 고려하는 변위장을 도입하여 연속체에 대한 가상일의 원리로 부터 운동에너지, 탄성변형에너지, 그리고 초기응력에 의한 포텐셜에너지를 유도한다. 이를 이용하여 선형분포하중을 받는 박벽공간뼈대구조의 자유진동 및 안정성해석을 위한 운동방정식을 제시한다. 3차 Hermitian 다항식을 변위파라미터의 형상함수로 사용하여 박벽공간뼈대부재의 질량, 탄성강성 및 기하학적 강성행렬을 산정할 뿐만 아니라, 임의의 위치에 작용하는 분포하중에 대한 하중보정강성행렬(load-correction stiffness matrix)을 제시한다. 본 이론 및 방법의 타당성을 검증하기 위하여 수치해석을 수행하고 문헌의 결과와 비교하여 정당성을 입증한다.
본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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