본 논문에서는 기존의 gap 요소의 단점을 보완하여 간단하면서도 효율적인 접촉 알고리즘을 개발하였다. 다양한 수치 예제를 통하여, 제안된 접촉 알고리즘의 효율성 및 정확도를 검증하였다. 새로운 gap 요소는 일반적인 유한요소와 결합되어, 마찰이 포함되지 않은 삼차원 탄소성 접촉 문제의 해를 구하는데 이용될 수 있다. 개발된 접촉 알고리즘은 최적화기법을 도입하지 않고 시행착오기법에 기반을 두면서도 접촉문제에 대한 반복해의 수렴성 및 안정성을 보장한다. 또한 gap요소를 이용한 접촉 알고리즘은 코드화가 용이하므로, 기존의 복잡한 알고리즘에 대한 좋은 대안이 될 것이다.
반복하중이나 동적하중에 대한 지반의 소성모델은 지반구조물의 비선형 수치해석에 매우 중요하다. 단일 항복면 모델은 반복하중에 대해 선형적 거동을 보이는 반면, 개발된 탄성영역이 없는 J2-경계면 소성모델은 동일한 물성치로 효과적으로 지반의 비선형성을 모사할 수 있다. 경계면 내부 항복면의 반경을 0으로 수렴시켜 탄성영역이 사라지도록 수식화하고, 소성경화 계수과 팽창률을 이용하여 소성변형 증분을 정의하였다. 개발된 모델의 응력-변형률 증분식을 제시하고, 쌍곡선 모델에 대한 소성경화 계수를 유도하였다. 삼축압축조건과 얕은기초의 반복하중에 대한 비교해석은 개발된 모델의 안정적인 수렴성, 이론식과의 일치성, 그리고 이력경로을 보여 주었다. 또한, 수정된 쌍곡선함수에 대한 소성경화 계수를 제시하여, 1차원 등가선형모델에 부합하는 모델변수 산정법을 제안하여 지반의 다차원 거동을 모델링할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실성 등이 존재하는 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 있도록 하기 위해 학습제어 기법을 적용하는데 있어서, 그 수렴 성능을 향상시키고 외란에 대한 시스템의 강인성을 증대시키며 아울러 시스템을 더욱 안정화시키기 위한 방법으로서 궤환을 갖는 반복 학습제어 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘에 의해 시스템 출력이 목표 출력에 수렴한다는 것을 증명해 보이며 수렴하기 위한 조건들을 제시한다. 제안된 알고리즘은 일반적인 형태의 2차 선형 시변 시스템에 대해 적용한 시뮬레이션을 통해, 기존의 알고리즘들을 적용했을 때의 결과보다 수렴 성능과 외란에 대한 강인성이 훨씬 향상되었음을 확인할 수 있었다.
카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역이 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽정보의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 할 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.
본 논문에서는 반복법에 의한 쌍선형 시스템의 제어기 설계방법을 제안한다. 보조수열을 갖는 반복과정은 쌍선형 시스템으로부터 선형시변 시스템을 구성하는 과정에서 정의되고, 최적의 2차 가격함수를 갖는 쌍선형 시스템에서 궤환 제어기를 설계하기 위한 최적화 과정이 Riccati 접근법과 관련된 표현에 의해 주어진다. 제안된 방법에 의해서 개선된 성능과 우수한 수렴성이 성취됨을 시뮬레이션 결과에서 보인다.
Two modified versions of subspace iteration method using accelerated starting vectors are proposed to efficiently calculate free vibration modes of structures. Proposed methods employ accelerated Lanczos vectors as starting iteration vectors in the subspace iteration method. To investigate the efficiency of proposed methods, two numerical examples are presented.
본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
블록-삼각(Block-angular)구조를 갖는 선형 제약식과 분리되지 않는 콘벡스 목적함수의 대규모 비분리 콘벡스 최적화 문제의 해법으로 번들-분해법 (Bundle Based Decomposition)을 이용한 알고리즘 SQA(Separable Quadratic Approximation)은 비분리 콘벡스 프로그램을 분리가능한 2차계획 법(Separable Quadratic Programming) 문제로 근사화시켜 번들-분해법을 축 차적으로 적용한다. 본 연구는 수렴성(local convergence & global convergence) 및 알고리즘 구현 [1]에 이어 이에 대한 수치적용 결과를 중심 으로 소개한다. 수치 적용은 ANSI C로 작성된 SQA 프로그램을 SUN SPARC II에서 실행하였으며 이때 대규모 비분리 최적화 문제의 비분리 목 적함수와 블록-삼각 구조의 선형 제약식들이 계수들은 ANSI C의 랜덤함수 로부터 임의의 값들을 이용하였다. 이와같은 다양한 비분리 콘벡스 최적화 문제에 대한 수렴성, 반복회수 및 처리시간등의 결과와 함께 GAMS/MINOS 의 최적해를 소개한다.
기존의 프랙탈 영상 복호화 방법은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역 블럭에 대해 반복 축소 변환을 적용하여야 하므로 복호화시 많은 계산량이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 반복 축소 변환에 소요되는 계산량을 줄이기 위하여 데이타 의존성을 이용한 고속 복호화 알고리즘을 제안한다. 복원하고자 하는 영상의 치역을 변환 계수에 따라 정의역으로 참조된 부분, 즉 참조 치역과 정의역으로 참조되지 않은 부분, 즉 비참조 치역으로 나눈다. 참조치역은 독립적인 반복 축소 변환에 의해 수렴되는 영역이며, 비참조 치역은 참조 치역의 수렴에 의존하여 복호화가 가능한 영역이다. 그러므로 비참조 치역을 데이타 의존 영역으로 정의하였다. 데이타 의존영역은 참조 치역이 수렴될 경우 한 번의 축소 변환만으로 복원된다. 따라서 제안한 방법은 데이타 의존 여역을 제외한 참조 치역에만 반복 축소 변환을 적용하여, 복호화시 소요되는 계산량을 감소함으로써 프랙탈 영상의 고속 복호화를 가능하게 한다.
위상 복원이나 CGH 최적 설계에 이용되는 Iterative Fourier Transform Algorithm (IFTA)의 효율성은 초기 위상 값의 선택에 따라 큰 영향을 받는데, 본 논문에서는 기존의 IFTA의 초기위상 결정 방법을 수정하여 반복과정에 따른 오차의 수렴 속도, 수렴의 안정성을 개선하였다. 수정된 IFTA은 125$\times$128 화소를 갖는 영상에서 대해 약 30%정도 반복 횟수를 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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