본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 방식에 기초한 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 제어 방법은 혼돈 비선형 시스템의 동정을 위해 다층 신경 회로망과 간단한 상태 공간 신경 회로망을 사용한 직-병렬 동정 구조를 이용하여 오프 라인으로 동정 과정을 수행하였으며, 학습된 혼돈 비선형 시스템에 대한 신경 회로망 모델을 사용하여 온 라인으로 제어를 수행하였다. 이때 혼돈 비선형 시스템의 동정 및 제어를 위한 학습 방법은 오차 역전파 방법을 사용하였다. 한편 본 논문에서 제안된 제어 방법을 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 방정식과 Lorenz 방정식에 각각 적용하여 신경 회로망을 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 성능을 비교 및 고찰하였다.
본 논문에서는 음성에 의해 구동되는 이동천화를 구현하기 위한 기초 실험으로서, 이동전화상에서 많이 사용되는 단어 데이터를 직접 채록하여 단어 인식 실험을 수행하여 인식기의 성능을 평가하였다. 인식 실험에 사용된 단어 데이터베이스는 서울 화자 360명(남성화자 180명, 여성화자 180명), 41상도 화자 240명(남성화자 120명, 여성화자 120명)으로 구성된 600명의 발성을 이용하여 구성하였다. 발성 단어는 이동전화에 주로 사용되는 중요 기능과 제어 단어, 그리고 숫자음을 포함한 55개 단어로 구성되었으며, 각 화자가 3회씩 발성하였다. 데이터의 채집환경은 잡음이 다소 있는 사무실환경이며, 샘플링율은 8kHz였다. 인식의 기본단위는 48개의 유사음소단위(Phoneme Like Unit : PLU)를 사용하였으며, 정적 특징으로 멜켑스트럼과 동적 특징으로 회귀계수를 특징 파라미터로 사용하였다. 인식실험에서는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)알고리즘을 사용하였다. 인식실험을 위한 모델은 각 지역에 따라 학습을 수행한 모델과, 지역에 상관없이 학습한 모델을 만들었으며, 기존의 16Htz의 초기 모델에 8kHz로 채집된 데이터를 적응화시키는 방법을 이용하여 학습을 수행하였다. 인식실험에 있어서는 각 지역별 모델과 지역에 관계없이 학습한 모델에 대하여, 각 지역별로, 그리고 지역에 관계없이 평가용 데이터로 인식실험을 수행하였다 인식실험 결과, $90\%$이상의 비교적 높은 인식률을 얻어 인식시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.
분산 프로그램의 디버깅이 순차 프로그램의 디버깅보다 어려운 이유중의 하나는 수행중인 프로세스들 간의 통신 때문이다. 비록 분산 시스템을 위해 구축된 디버거들이 많이 있음에도 불구하고 , 프로세스들간의 통신 이벤트를 효과적으로 디버깅할수 있는 실용적인 수준의 디버거는 없는 실정이다. 본 논문에서는 분산 시스템의 개발에 널리 사용되고있는 RPC 매커니즘을 이용한 프로그램간의 통신을 효과적으로 디버깅하는 방법을 제시한다. 이를 위하여 RPC 통신 이벤트를 디버깅 객체로 정의한 RPC 이벤트 모델을 제안하고 이에 기초하여 RPC 이벤트 추적 기능을 설계 및 구현하였다. RPC 프로토콜을 분석한 결과를 이용하여 메시지의 송.수신 이벤트를 추적 기능을 설계 구현하였다. RPC 프로토콜을 분석한 결과를 이용하여 메시지의 송.수신 이벤트를 라이브러리 함수의 호출과 자료의 값으로 기술하고 해당라이브러리 함수의 호출이 발생한 위치를 인지함으로써 모든 통신 이벤트의 발생을 탐지할수 있었다. 제안된 RPC 이벤트 추적기능은 현재 분산 디버거인 유니뷰 시스템에 구현되었다. 이벤트 추적 기능의 추가적 구현으로 인하여 유니뷰 시스템은 추적된 통신의 내용을 보면서 관련된 소스 코드를 보거나 프로그램을 제어하고 원격 함수 호출에 사용된 매개변수의 값을 보는 등의 행위가 가능하다. 또한 이러한 이벤트 추적기능을 수행하기 위하여 별도의 라이브러리나 수행환경이 요구되지 않으므로 실제분산시스템의 개발 환경에 적응하기가 용이한 장점을 가진다.
실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.
본 연구는 교통 경로 탐색 가운데, 우회 경로 탐색과 선호 경로 탐색을 하였으며, 계층 분석법을 적용한 퍼지비가법 제어기 사용을 제안한다. 이것은 기존의 경로 탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안한 것으로, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석, 평가하였다. 그리고 중요도를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제효용성을 진단하고자 경로 모델의 예를 사용하였다. 모델 평가는 평가 요소에 대한 속성 소속 함수화 및 평가치 규정, 계층 분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지 척도에 의한 중요도의 비 가법적 표현, Choquet 퍼지 적분 등으로 수행하였다. 결국, 우회 경로 탐색 결과, 시시각각 변하는 교통환경에 적응할 수 있는 실 시간적인 교통 경로 제어가 가능하였으며, 선호 경로 탐색 결과, 본 연구의 알고리즘이 운전자 개인의 교통 경로 선택 성향을 잘 반영함을 보여 주었다. 논문은 5 가지의 중요한 의미가 있다. (1) 제안된 접근 방법은 운전자의 경로 선택 결정 과정과 유사하다. (2) 제안된 접근 방법은 다 속성의 경로 평가 기준을 제어 할 수 있다. (3) 제안된 접근 방법은 운전자의 주관적 판단을 비가법적으로 객관화 할 수 있다. (4) 제안된 접근 방법은 우회 경로 탐색에서 동적인 경로 탐색을 보여주고 있다 (5) 제안된 접근 방법은 선호 경로 탐색에서 개개 운전자 속성을 고려할 수 있다.
일반적으로 건물 구조물에 전달되는 기계진동을 감소시키기 위해서 기계와 기초사이에 유연한 방진소자를 삽입하여 기계가진력(exciting force)의 전달 률을 줄인다. 또한 구조물의 고유진동수와 진동원의 가진주파수가 일치할 경 우, 가진주파수를 변화시키거나, 구조물의 동특성을 변화시키는 방법을 사용 한다. 어떠한 방안을 선택하든 효과적이고 정량적인 방진 시스템을 구성하고 구조물의 정확한 진동상태를 예측하기 위해서는 진동원의 가진특성과 구조 물의 동특성에 대한 정보가 요구된다. 일반적으로 방진설계를 위해 필요한 진동원의 가진특성은 제조회사의 사양이나 측정을 통하여 비교적 쉽게 얻을 수 있다. 복합재료, 다양한 경계조건, 복잡한 대형구조물등은 수치해석을 이 용하여 해석적인 방법으로 동특성을 구할 경우, 신뢰성 있는 정보를 얻기에 는 많은 노력이 요구된다. 더우기 현장에서 발생하는 진동문제는 대부분 복 잡하고 시간적으로 시급히 해결해야 하기 때문에 효율적인 절차를 구성하여 구조물의 동특성을 해석하는 방법을 사용할 필요가 있다. 구조물의 동특성은 실험적인 방법을 통하여 구하고 그 외의 필요한 계산들은 해석을 통하여 얻 는 것이 효율적일 수 있다. 실험적 동특성해석은 입력하중에 대한 응답의 크 기와 위상 비를 주파수별로 나타내는 전달함수를 측정하는 방법으로서 가진 장치 및 여러 측정/분석 장비가 필요하며, 철교, 교량, 건물의 철골 및 콘크 리트 슬라브등 다양한 중대형의 구조물을 Signal/Noise비가 좋도록 가진 시 켜야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 이러한 실험적 방법의 현장 적응성과 신뢰성을 확보하기 위해 대형충격기(large impact hammer, max, peak force 약 10000N, time duration 약 20ms)를 제작하고 실험/분석 시스템 및 구조물 의 진동제어를 위한 절차를 Fig.1과 같이 구성하고 이를 철근콘크리트 건물 에 설치한 기계식 주차설비의 진동제어에 적용하였다.force response simulation)를 수행하여 임의의 좌표 공간에 대한 진동수준을 해석적으로 예측할 뿐만 아니라 구조물의 진동제어 를 위한 동적인자를 변경시킬 수 있는 정보를 제공하며 장비를 방진할 경우 신뢰성 있는 전달률을 결정할 수 있다. 실험적으로 철교, 교량이나 건물의 철골구조 및 2층 바닥 등 대,중형의 복잡한 구조물에 대항 동특성을 나타내 는 모빌리티를 결정할 경우 충격 가진 실험이 사용되는 실험장비 측면에서 나 실험을 수행하는 과정이 대체적으로 간편하다. 그러나 이 경우 대상 구조 물을 충분히 가진시킬수 있는 용량의 대형 충격기(large impact hammer)가 필요하게 된다. 이러한 동적실험은 약 길이 61m, 폭 16m의 4경간 교량에 대 하여 동적실험을 수행하여 가능성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field and the maximum relaxivity value. The results shows
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[게시일 2004년 10월 1일]
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