광 주입 잠금 반도체 레이저의 주입 매개 변수를 조절하여 광학적 복소 신호를 생성 할 수 있다. 그러므로 정확한 주입 매개 변수의 결정은 광학적 복소 신호 생성 기술에서의 핵심 요소이다. 기존의 주입 매개 변수의 추출 이론은 광 주입 잠금 반도체 레이저의 비율 방정식을 사용하며, 이는 locking map 기반의 보간법을 사용하기 때문에 정확한 주입 매개 변수의 추출에 한계가 있다. 이를 해결하기 위하여 비율 방정식의 새로운 해석법을 제안한다. 제안된 해석법은 비율 방정식을 광학적 복소 신호의 생성에 맞게 수정하여 주입 매개 변수를 직접적으로 도출하는 방법이며, 이를 통하여 보간법을 통한 복소 신호 생성 대비 103 배의 오차 감소를 달성하였다.
Among various sensitivity evaluation techniques, semi-analytical method is quite popular since this method is more advantageous than analytical method and global finite difference method. However, SAM reveals severe inaccuracy problem when relatively large rigid body motions are identified for individual elements. Such errors result from the numerical differentiation of the pseudo load vector calculated by the finite difference scheme. In the present study, the adjoint variable method combined with complex variable is proposed to obtain the shape and size sensitivity for structural optimization. The complex variable can present accurate results regardless of the perturbation size as well as easy to be implemented. Through a few numerical examples of the static problem for the structural sensitivity, the efficiency and reliability of the adjoint variable method combined with complex variable is demonstrated.
두 랜덤 변수의 상호 코렌트로피 최대화 기준은 최소자승오차 기준에 비해 탁월한 성능을 보인다. 이 논문에서 제안하는 블라인드 등화 방식은, 등화기 출력 PDF와 자기 생성 심볼 집합의 파전 PDF를 두 랜덤 변수로 하는 상호 코렌트로피에 기준을 두어 QAM과 복소 채널 환경을 위해 설계되었다. 복소 채널 통신 환경의 시뮬레이션 결과에서 상 위상 회전이 없이 크게 향상된 심볼 포인트 집중 성능을 나타냈다.
The adjoint variable method can reduce computation time and save computer resources because it can selectively provide the sensitivity information for the positions that designers wish to measure. However, the adjoint variable method commonly employs exact analytical differentiation with respect to the design variables. It can be cumbersome to precisely differentiate every given type of finite element. This trouble can be overcome only if the numerical differentiation scheme can replace this exact manner of differentiation. But, the numerical differentiation scheme causes of severe inaccuracy due to the perturbation size dilemma. For assuring the accurate sensitivity without any dependency of perturbation size, this paper employs a complex variable that has been mainly used for computational fluid dynamics problems. The adjoint variable method combined with complex variables is applied to obtain the shape and size sensitivity for structural optimization. Numerical examples demonstrate that the proposed method can predict stable sensitivity results and that its accuracy is remarkably superior to traditional sensitivity evaluation methods.
본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.
PEMFC의 전기화학적 반응은 촉매, 이오노머, 기공이 만나는 삼상계면에서만 일어나므로, 전극 구조의 최적화가 성능 향상 및 장기안정성 확보에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 전극 미세구조를 실시간으로 분석하기 위해 임피던스 복소캐패시턴스법을 도입하고자 하였다. 즉, PEMFC의 양극에 질소를 공급하면 0.4 V 부근에서 전기이중층 형성 반응만이 일어나는 것을 확인하였으며, 이때 음극에는 수소를 공급하여 기준전극 및 반대전극으로 사용하였다. 측정된 임피던스를 복소캐패시턴스로 변환하고 허수부를 주파수에 대해 도시하면 피크 형태의 곡선이 얻어지는데, (1) 피크 면적은 전극/전해질의 계면면적, (2) 피크 위치는 이오노머 네트워크에 의한 수소이온 전도 특성, (3) 피크 폭은 다공성 구조의 균일도를 각각 나타내므로, 피팅 없이 직접적인 해석이 가능하다는 장점을 가진다. 반면, 기존의 Nyquist 도시법은 피팅에 의한 분석이 필요하며, 전극층의 불균일한 구조로 인해 단순한 등가회로 구성이 어려운 문제점을 가진다. 최종적으로, MEA 제작 조건 및 운전 조건을 변수로 하여 임피던스를 측정하고 복소캐패시턴스 분석을 수행하여, 퇴화 경로를 규명하고 운전 조건을 최적화하고자 하였다.
광대역 유도 분극 (spectral induced polarization, SIP) 탐사는 일정 주파수 영역에서 임피던스 자료를 측정하고, 이 자료로부터 광대역 주파수 특성을 추정하기 위한 주파수 분석으로 이루어진다. 지하매질에 대한 광대역 주파수 특성을 정확하고 정량적으로 추정하기 위해서는 기존의 방법보다 정교하고 안정적인 역산 알고리듬이 필요하다. 이를 위해 이 연구에서는 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여 두 단계로 이루어진 역산 알고리듬을 개발하였다. 첫 번째 단계에서 각각의 주파수 자료에 대한 복소 전기비저항들 사이에 제한조건을 가하여 모든 SIP 탐사자료를 한꺼번에 역산한다. 새로운 제약조건은 각각의 주파수 자료들로부터 역산된 복소 전기비저항들이 모두 유사한 특성을 보일 것이라는 가정을 통해 역산 과정에서의 잡음 특성을 향상시킬 수 있는 특정을 가진다. 수치 실험을 통하여 이 연구에서 채택한 상호 제한 조건은 역산 과정상의 인위적인 잡음을 성공적으로 제거하고 있음을 확인하였다. 두 번째 단계로서 이전 단계에서 얻어진 각각의 주파수에 대한 복소 전기비저항 자료로부터 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여, Cole-Cole 모델을 이용하여 SIP 변수들을 역산을 통해 계산하게 된다. 수치 실험을 통하여 역산된 SIP 변수의 영상이 실제 모델과 잘 일치하고 있음을 확인하였다. 개발된 SIP 해석기법은 일반적인 전기비저항 탐사보다 유용한 지하 영상을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 MWNT(Multi-walled carbon nanotube)의 응집크기와 복소유전율의 관계를 수치해석적인 방법을 통하여 접근하였다. 이를 위하여 3-roll-mill 장비를 사용하여 1 wt% MWNT가 첨가된 에폭시 시편을 제작하였다. 제작된 시편은 X-band(8.2~12.4 GHz)에서 네트워크 분석기와 자유공간 측정 장비를 이용하여 복소유전율을 측정하였다. 측정된 복소유전율과 복소유전율 혼합 모델을 이용하여 에폭시와 MWNT 응집으로 이루어진 해석모델의 유전율을 결정하였다. 해석 모델은 앞서 말한 것과 같이 에폭시와 MWNT의 응집으로 이루어져 있으며, 정육면체 에폭시 내에 구 형태의 MWNT 응집을 가정하였다. 이에 따라 에폭시와 MWNT의 부피비율은 고정되며, 변수는 응집의 크기로 한정하였다. 수치해석은 상용 전자기 해석프로그램인 CST를 사용하였다. CST로부터 모델의 S-parameter를 얻었고, 복소유전율은 Nicolson 방법을 사용하여 얻었다. MATLAB으로 코드를 만들어 S-parameter 로부터 복소유전율을 얻었다. 수치해석 결과 응집의 크기가 작아질수록 복소유전율 값이 높아지는 모습을 살펴볼 수 있었으며, 이는 나노 입자의 이용에 있어서 분산도는 기계적인 특성뿐 아니라 전자기적 특성인 복소유전율에도 영향을 미친다고 볼 수 있으며, 같은 나노 입자 함량에서 분산도가 좋을수록 높은 복소유전율을 기대할 수 있다.
영상 및 신호 처리 분야에 일반적으로 사용되는 직교 웨이블릿 변환은 천이에 대한 민감성과 방향성에 대한 선택도가 떨어지기 때문에 성능에 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 복소수 웨이블릿 변환이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이중 트리 복소수 웨이블릿과 베르누이-가우스 사전 확률분포를 이용한 효과적인 영상 잡음 제거 방법을 제안하고자 한다. 베르누이-가우스 모델에 대한 파라미터를 추정하기 위해 본 논문에서는 두 가지의 간단하고 반복적이지 않은 방법을 제안한다. 베르누이 랜덤 변수로 표현되는 혼합 파라미터를 추정하기 위해서는 가설-검증 기법을 사용한다. 추정된 혼합 파라미터를 이용하여 신호의 분산은 MGML(maximum generalized marginal likelihood) 추정기를 통하여 추정된다. 복소수 웨이블릿 변환을 사용하여 제안 방법과 알려진 잡음 제거 기법과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과를 통해 제안 방법이 적은 계산량으로 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 우수한 잡음 제거 결과를 나타냄을 알 수 있다.
유도분극(induced polarization; IP) 탐사 중 광대역 혹은 빛띠(spectral) IP (SIP) 탐사법에서는 교류 전류를 송신원으로 하였을 때 나타나는 매질의 진동수에 따른 복소전기비저항의 크기와 위상을 측정하며, 진동수에 따라 값이 변화하는 복소전기비저항의 분산 혹은 이완 반응을 분석하게 된다. 이때 분산곡선은 등가회로 모델과 같은 이완 모델을 통해 설명할 수 있는데, 다중목적함수 최적화 기법을 적용하여 분산곡선에서 SIP 이완모델의 변수들을 예측해보았다. SIP 이완현상을 설명하기 위해 가장 많이 이용되는 Cole-Cole 모델 계열의 변수를 구하기 위해 크기 오차와 위상 오차를 최소화하는 두 가지 목적함수로 설정하고 다중목적함수를 최적화하기 위해 유전 알고리듬을 이용하였다. 다중목적함수 최적화 기법을 이용한 Cole-Cole 모델 변수 구하기는 수치 모델에 대해서는 잘 구해졌으나 기존에 보고된 SIP 실내실험 자료에 피팅할 경우, 주로 위상 크기가 작을 때(약 10 mrad 이하) 피팅이 맞지 않는 경우가 많았다. 이는 다중목적함수로 사용하는 크기와 위상의 자료 오차 사이에 스케일이 맞지 않아 발생하는 한계로 추정되며, 향후 복소전기비저항의 분산 곡선에서 SIP 변수를 예측하기 위해 이러한 한계를 극복할 수 있는 기계 학습 등 다양한 기법들에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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