Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN모델을 일반 RBFN모델과 비교하였으며, 11%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.
Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 RBFN모델을 통계적인 회귀 모델과 비교하였으며, 59%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.
부정형 물체의 모양을 모델링 하는데 긴요하게 쓰이는 일반적인 음함수 곡면은 골격요소의 종류를 다양하게 선택함에 따라 모델링의 기능이 향상되는 반면 렌더링은 상대적으로 어려워진다. 본 논문에서는 점(point)과 함께 선분이나 원 등이 혼합된 골격 요소로 구성된 음함수 곡면의 렌더링을 위하여 interval method를 이용하는 광선 추적법을 제안한다. interval method는 점이 아닌 다른 모양의 골격 요소에 적용할 때는 난이도가 훨씬 증가하지만 광선과의 교차점을 구하는 등의 상대적으로 어려운 계산과정을 효과적으로 단순화 할 수 있다는 장점이 있다.
음함수 곡면은 부정형 물체의 모델링 성능이 탁월하여 다양한 골격요소가 사용된다. 골격요소의 모양이 다양할 수록 모델링 성능이 향상되는 반면 렌더링은 상대적으로 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 다양한 골격요소를 사용하는 음함수 곡면을 interval method로 렌더링 하는 방법을 소개한다. 또한 정(point) 외에 복잡한 도형을 골격요소로써 사용할 때, interval method를 적용하는 경우 직면하게 되는 문제 해결 방법을 제안한다.
본 연구에서는 고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법을 개발하였다. 개발된 부하모델은 입력정보로서 기본 주파수와 기본 전압 외에 고조파 성분도 고려하여 전압 및 주파수뿐만 아니라 고조파의 영향에 대해서도 효과적으로 부하를 추정할 수 있도록 구성하였다. 부하모델링을 위해 적용된 방사기저함수 네트워크는 기존에 널리 사용되는 다층 신경망에 비해 구조가 간단하고 수렴속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 개발된 부하모델링 기법은 기존에 널리 사용되는 다항식과 다층 신경회로망 및 고조파 성분을 고려하지 않은 방사기저함수 네트워크를 이용한 부하모델 기법과 비교함으로써 제안방법의 타당성을 검증하였다.
음함수 곡면 모델은 캐릭터나 유체 등과 같은 복잡한 곡면으로 이루어진 객체들에 대한 모델링이 용이할 뿐만 아니라 적은 양의 데이터로 다양한 형태의 곡면을 표현할 수 있다. 또한 표면을 나타내는 특성과 볼륨을 나타내는 특성을 동시에 가지고 있어 물체의 변형 또한 용이하여 3D 애니메이션에 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 기존 음함수 프리미티브들은 축에 대해 평행하거나 모든 축 방향으로 대칭적인 특성을 가짐으로써 여러 가지 형태의 모션을 갖는 물체의 모델링에 사용이 용이하지 않았다. 본 논문은 기존의 음함수 프리미티브 중 하나인 메타큐브에 회전 요소를 추가함으로써 모션캡쳐 데이터와의 매칭에 따라 다양한 캐럭터의 포즈를 모델링할 수 있는 효과적인 애니메이션 제작 방법을 제안하고자 한다.
클러터는 레이더로 수신되는 불필요한 신호로 표적 탐지에 영향을 준다. 레이더 클러터는 진폭 분포, 주파수 스펙트럼 등과 같은 특성으로 정의되며, 이러한 특성을 충분히 고려하여 클러터 모델링 및 신호 생성이 되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 클러터의 모델링에 광범위하게 사용되는 Weibull 분포 함수를 균일 분포 함수를 이용하여 단순화한 근사적 모델링 기법에 대하여 제안한다. 제안된 Weibull 분포 함수 근사 해에 의해 발생된 데이터가 원 Weibull 확률 밀도 함수를 만족하며, 생성 시간은 약 20 % 감소함을 실험 결과를 통하여 입증한다.
컴퓨터 그래픽스는 컴퓨터를 이용하여 다양한 이미지를 생성하는 응용 학문이다. 컴퓨터를 이용하여 이미지를 생성하기 위해서는 나타내고자 하는 물체를 표현하는 모델링과 표현된 모델을 이미지로 나타내기 위한 렌더링이 필요하며, 일반적으로 모델링 방법에 따라 렌더링 기법도 좌우된다.
신뢰성 해석 및 신뢰성기반 최적설계는 불확실성을 고려한 확률변수를 입력 값으로 요구하며, 확률변수는 모수적 비모수적 통계모델링 방법을 사용하여 확률분포함수의 형태로 정량화 된다. 신뢰성 해석과 같은 통계적 해석은 입력되는 확률분포함수의 특성이 결과값에 영향을 미치게 되며, 확률분포함수는 통계모델링 방법에 따라 다른 형태를 가지게 된다. 본 연구에서는 모수적 통계모델링 방법인 순차적 통계모델링 방법과 비모수적 방법인 커널밀도추정을 사용하여 데이터의 개수에 따른 통계모델링의 결과를 분석하였다. 또한 수치예제를 통해 두 가지 기법에 따른 신뢰성 해석의 결과를 분석하였고, 데이터의 개수에 따른 적절한 기법을 제안하였다.
이 연구는 수학적 모델링이 반영된 중학생 이차함수 교수·학습 과정에서 발생하는 의사소통을 분석한 것이다. 의사소통의 심층 분석을 위해 Sfard(2008)의 담화 이론과 언어 분석 틀(장현석, 김명창, 이봉주, 2019)을 적용하였다. 이차함수 개념을 학습하고 3개월이 지난 학생을 대상으로, 이차함수 수학적 모델링 교수·학습이 2019년 6월 둘째 주에(1차시) 실시되었다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생 간 이차함수 이외의 선행 지식의 차이로 인해 의사소통-인지적 갈등이 발생하였다. 둘째, 의사소통 과정에서 서로 다른 관점의 문제 해결을 통해 지식을 확장하였다. 이러한 결과는 학생이 이차함수 개념의 이해를 기반으로 의사소통 과정에서 문제점을 명료히 드러내고 학생 간 협동을 촉진할 수 있었던 것으로 해석 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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