기계시각을 이용한 포장 정보 수집에서는 태양광 조도변화의 큰 영향을 받는다. 본 연구 에서는 조도변화의 영향을 최소화하기 위해 다음과 같은 방법(1) 흑백 카메라를 사용하는 경우 지수는 Index=(equation omitted)로 선정한다. 여기서 A, B는 각각 목표판과 피사체의 Pixel값 (2) 칼라 카메라를 사용하는 경우 지수는 Index=(equation omitted) 선정한다. 여기서 $A_{\upsilon}$, $B_{\upsilon}$는 각각 목표판과 피사체의 $\upsilon$=(equation omitted) 값. 목표판을 피사체와 동시에 사용하여 같은 위치에서 영상을 촬영하였다. 촬영된 영상에서 목표판과 피사체의 pixel값 혹은 R, G, B값을 선정된 지수(Index)에 대입하여 조도의 영향을 최소화하였다.조도의 영향을 최소화하였다.조도의 영향을 최소화하였다.
본 논문은 2001년부터 2010년의 표본기간 동안 상장된 제조업을 대상으로 Shyam-Sunder and Myers(1999) 그리고 Frank and Goyal(2003)의 목표조정모델과 자본조달순위모델에 기초하여 Chirinko and Singha(2000)의 비판적인 관점이 반영된 실증분석 논문이다. Shyam-Sunder and Myers(1999)의 모형을 통해 분석한 결과, 목표 조정계수는 0과 1 사이에 값을 가지며 설명력이 높고 유의한 변수인 반면에 자금 부족분 계수는 0에 가까워 자본조달이론을 지지 하기에는 작은 값을 가졌다. 또한 Frank and Goyal(2003)의 방법론을 사용하여 실증분석한 결과 자본조달순위이론은 지지되지 않았다.
수중음향 시스템에서는 빔형성(Beamforming) 기법을 이용하여 목표물로부터 신호를 수신하고 이에 대한 정보를 얻어낼 수 있는데, 이러한 빔형성에 있어서 주엽(Mainlobe)의 빔폭(Beamwidth)과 부엽(Sidelobe)의 크기(Level)를 설계자가 목표하는 값에 최적화 시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 무엇보다도 중요하다 최근 연구된 빔형성 기법의 대표적인 결과 중 하나로는 Phi1ip의 Weighting Function Method를 들 수 있다. 이러한 Phi1ip의 방법은 목표 주엽폭과 부엽 준위를 정하고 이를 적응필터 설계방식과 유사하게 적응시켜 나가는 과정을 이용한다. 그러나 이 방법은 주엽폭과 부엽 준위간의 상관관계로 인해서 원하는 부엽준위에 다다르지 못하거나 결과값을 얻는데 상당한 시간이 소요되는 경우가 자주 발생하는데, 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 부엽 준위에 미치지 못하는 일부에 대하여 부분 최적화를 시켜 비교적 쉽게 설계를 만족시키는 새로운 알고리듬을 제안하고자 한다.
맥동관형 크라이오펌프 개발 사업 2단계를 맞아 우성진공(유)을 중심으로 상용화 시제품 개발이 성공적으로 끝나가고 있다. 최종 크라이오펌프 개발품은 흡기구 직경(내경) 16.5 (14) 인치에 질소 배기속도 3,600 L/s 이상을 목표로 하고 있다. 개발품의 성능확인을 위해 우선 몬테카를로 계산을 통해 배기속도를 예측하고 구조설계를 최적화했으며 이를 바탕으로 가공 조립된 크라이오펌프 시제품의 성능을 표준화된 장치에서 표준화된 절차를 통해 평가하여 설계 목표값과 비교했다. 시제품의 질소 배기속도는 4,600 L/s로 측정되어 설계값과 잘 일치하였으며 개발목표를 훨씬 상회하였다.
본 논문에서는 동기 기반의 계층적 행동 계획 시스템을 제안한다. 가상 시뮬레이션 게임 환경에서 에이전트는 행동 계획 시스템을 통해 적합한 행동을 선택하게 된다. 행동 선택 시스템은 동기를 추출하고 목표를 선택하고 행동을 생성하고 최적화를 수행한다. 동기를 평가할 때 갑작스럽게 발생하거나 누적된 이벤트에 대해 계산한다. 동기를 선택할 때는 확률 분포를 사용하여 무작위로 선택한다. 계층적 목표 트리를 탐색한 후에 목표를 실행할 수 있다. 행동들을 비교한 후 가장 적합한 행동을 선택하게 된다. 선택을 할 때 안전도 값과 만족도 값을 비교하여 최적화된 행동을 선택한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 식당경영 게임에 적용했다.
본 연구에서는 5.150-5.350GHz까지 동작하는 무선랜용 $1{\times}2$ 마이크로 스트립 패치 어레이 안테나를 최적화 설계를 수행한 후 제작한 안테나의 특성을 비교 분석하였다. 측정 결과, 제작된 배열 안테나의 중심 주파수 5.214GHz, 반사손실은 -41.17dB이고 제작한 안테나의 대역폭은 258MHz로 설계목표인 200MHz보다 광대역의 대역폭을 얻을 수 있었고 VSWR은 1.1로 원하는 설계 목표값 만족하였으며, 임피던스 또한 $50{\Omega}$에 근접한 $49.724{\Omega}$을 값을 구현할 수 있었다.
인공지능이 사회적으로 대두되면서 많은 양의 관련 연구가 시작되고 있다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망에서 역전파 학습의 진행 과정을 시각화 하는 것을 목표로 하고 있다. 다층 퍼셉트론 신경망은 학습의 진행 과정과 그 방식은 잘 알려져 있으나 각 신경의 값이 어떻게 변화되어 가는 지는 눈에 보이지 않는다. 이러한 과정에 대해 시각화를 통해 값이 변하는 과정을 눈으로 쉽게 관찰할 수 있도록 하는 것이 이 논문의 목표이다. 본 연구결과는 향후 다층 퍼셉트론 신경망을 기반으로 하는 다른 모델의 시각화에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 불확실성을 가지는 2차원 비선형 시스템을 안정화하기 위해서 추가 다이나믹스를 이용하여 출력 궤환 제어기법을 제안한다. 추가 다이나믹스는 이득값에 대한 것으로 0으로 수렴하는 구조를 지니고 있으며, 이 상태변수의 역수가 고이득의 역할을 함으로써 불확실성이 존재함에도 불구하고 제어목표를 이룰 수 있다. 더욱이 추가 다이나믹스는 그 설계에 의해 목표달성 후에는 본래의 초기값으로 복귀하는 구조를 지니고 있다.
이 논문은 다층퍼셉트론의 학습을 빠르게 하기 위한 최적 학습률을 제안한다. 이 학습률은 한 뉴런에 연결된 가중치들에 대한 학습률과, 중간층에 가상의 목표값을 설정하기 위한 학습률로 나타난다. 그 결과, 중간층 가중치의 최적 학습률은 가상의 중간층 목표값 할당 성분과 중간층 오차함수를 최소화 시키고자하는 성분의 곱으로 나타난다. 제안한 방법은 고립단어인식과 필기체 숫자 인식 문제의 시뮬레이션으로 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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