Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법이다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 Box-Jenkins Package가 개발되었으며 여기서는 KAIST 전산 개발 센터에 설치된 Package를 소개하고 그 사용예를 보였다.
소나무와 금강송의 수종 분류를 위해 근적외선(NIR) 분광법과 주성분분석(PCA) 및 부분최소자승법 판별분석(PLS-DA)을 결합하여 수종 분류 모델을 설계하였다. 측정된 모든 NIR 스펙트럼을 이용하여 PCA를 실시한 결과 소나무와 금강송의 수종 분류는 불가능하였다. 그러나 2차 미분된 스펙트럼을 이용하여 시험편의 단면과 심 변재 구분에 따른 수종 분류에서는 변재부에서 수종 분류가 가능하였으며, 특히 방사단면의 변재에서는 명확하게 수종이 분류되었다. 그리고 개발된 PLS-DA 예측 모델을 통해 명확한 수종 분류가 가능하였다. 2차 미분으로 전처리된 스펙트럼을 이용하였을 때 가장 좋은 분류 결과 얻을 수 있었다. 2차 미분 스펙트럼을 이용한 예측 모델은 100%의 분류 정확도를 나타내었으며, 예측 모델의 $R_p{^2}$ 값은 0.86, RMSEP는 0.38로 나타났다. 전처리하지 않은 스펙트럼과 2차 미분 스펙트럼을 이용한 예측 모델의 신뢰도는 유사하였다. 근적외선 분광법과 부분최소자승법 판별분석을 결합한 수종 분류 모델은 소나무와 금강송의 분류에 적합하였다.
본 논문에서는 두 가지 이상의 분할 방법을 혼합하여 분할했을 때, 분할 결과의 정확성이 전체적으로 개선되어지면서 동시에 영역 경계의 각 부분에서도 단일 분할 방법의 결과보다 향상될 수 있는 혼합형 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 다수의 분할 방법을 순차적으로 적용하는데, 한 분할 방법에 의한 결과를 현재 방법과 다음 적용할 방법의 특성을 고려한 평가함수로 분석하여 신뢰도가 높은 부분은 유지하고, 낮은 부분들을 다음 방법들에서 개선한다. 제안된 방법을 Visible human 컬러 영상의 근육을 분할하는데 적용하였고, Balloon 방법, 최소비용경로탐색 방법, 그리고 영역 성장법이 혼합되어 사용되었다. 실험에서 얻어진 최종 분할 결과는 전체적으로 정확성이 개선되었을 뿐만 아니라, 국부적으로도 단일 분할 방법의 결과보다 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 부재 단위의 강성 재설계를 통해 전역 자유도 변위의 정량적 조절이 가능한 변위조절 기법의 개발을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 부분적 강성변경이 발생했을 때 전체 구조물을 재해석하지 않고 관심 있는 특정 위치의 변위와 부재력만을 실시간 응답수준에서 재계산할 수 있는 부분재해석 기법을 적용하였다. 부분재해석 기법은 복잡한 미분계산이나 반복적인 구조해석을 수행하지 않아도 되는 단순한 기본개념의 기법으로서 계산이 효율적이고 강성변경 후의 변위를 바탕으로 변위에 대한 민감도를 계산하기에 수렴 속도가 빠른 장점을 가진다. 부분재해석 기법을 통해 전역 자유도에 대한 강성 변경 부재의 변위기여도를 계산하고 변위기여도에 따라 해당 부재의 강성을 변경시킴으로써 반복적 구조해석이나 민감도 해석 없이 특정 변위를 최소의 물량만으로 정량적으로 제어하는 변위조절 설계법을 제시하였다. 예제를 통한 검증결과, 부분재해석 기법이 고층건물의 횡변위제어에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
Cholesteryl Isopropyl Carbonate(C31O3H52)의 결정구조를 X-선 회절법으로 연구하였다. 결정의 공간군은 P212121이고, 단위세포 길이는 a=6.266(4), b=10.836(5), c=47.364(20)Å, Z=4, Dc=0.98 g/cm3 이고, Dm=1.01 g/cm3이다. 회절강도들은 Nonius CAD-4 diffractometer로 얻었으며, graphite-monochromatized MoKα radiation를 사용하여 2θ로 40°까지 얻었다. 분자구조는 직접법으로 풀었으며, 정밀화는 Fourier 법과 최소자승법으로 수행하였다. 현재 R값은 0.22로 아직 풀어야 할 연구과제로 남아있다. 이 화합물의 cholesterol 부분의 구조는 다른 화합물과 비교적 잘 일치하고 있다. 결정에서 분자들이 길게 c-axis에 평행하게 놓여있고, monolayer을 이루며 쌓여있는데 cholesterol 부분은 촘촘하게 모여있는 반면 isopropyl carbonate chain들은 느슨하게 모여있어 이 결정의 liquid crystalline state성질을 나타냄을 구조로서 설명하여 준다.
본 논문에서는 비선형 시스템의 직접제어방식을 위한 다층 신경회로망을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망이 플랜트의 역 모델을 학습하는 방식으로 플랜트의 사전지식을 시스템의 입출력 정보를 이용하여 추정하고, 플랜트의 역 모델을 선형부분과 비선형 부분의 직렬연결로 구성하고 선형부분과 비선형부분의 모델을 신경회로망을 이용하여 구성한 직접제어방식이다. 제안한 제어기의 선형부분은 선형 시스템의 시스템동정을 위해 이용되었던 반복최소자승법을 이용하여 구하여진 플랜트의 선형입력으로 학습을 수행하고, 비선형부분은 기준 궤적과 실제 출력의 오차를 이용해 학습을 수행한다. 단일 관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션과 실험을 하여 기존의 다층신경회로망을 이용한 직접제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 신경회로망 구성의 간단함과 정밀성 등의 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 온라인 감염 씨감자 비파괴선별 시스템을 구축하고 감염 씨감자 선별을 위한 통계적 모델을 개발하여 적용함으로써 선별시스템의 성능을 평가하였다. 선별모델 개발을 위해 토양병 및 잠복 감염의 대표적인 병원성 세균인 pectobacteruim atrosepticum을 인위적으로 씨감자에 감염시켜 씨감자 내부에 병징이 발현되도록 하여 실험하였다. 구축된 선별시스템을 통해 감염 및 정상 씨감자의 투과스펙트럼을 획득한 후 최소자승판별법(partial least square-discriminant analysis)을 이용하여 감염 씨감자 검출모델을 개발하였다. 개발된 모델의 검정결정계수는($R^2$) 0.943이었고 분류의 정확도는 99%(n=80) 이상으로 우수한 선별성능을 보였다. 개발된 온라인 감염 씨감자 선별시스템은 씨감자 선별뿐만 아니라 다양한 농산물의 감염을 검출하는 기반기술로 응용이 가능할 것으로 판단된다.
국제적인 항만시설물 사면안정해석 설계기준을 분석하고 그 결과를 비교하였다. 사면안정해석에 사용된 설계기준은 한계상태 설계법에 근거한 중국, 유럽 및 일본의 설계방법이다. 사면안정해석시 공통적으로 파괴활동면은 원호 활동면 가정을 기본으로 하고 있다. 해석방법에 있어서 중국은 수정 Fellenius법에 근간하고 있으나 근래에 간편 Bishop법으로 변화하고 있다. 유럽은 Morgenstern & Price법 또는 Bishop법을 추천하고 있다. 반면, 일본은 수정 Fellenius법을 우선시하고 간편 Bishop법은 두꺼운 사질토 지반 등에 선택적으로 이용하도록 하고 있다. 특별하게도 유럽은 포괄적 부분계수 및 재료계수를 규정하는 반면, 일본은 각 구조물별로 경험적 재료계수를 명시하고 있다. 중국에서는 포괄적 부분계수의 최소범위를 규정하고, 안정조건에 따라 특정한 시험에 의한 강도지수를 사용하도록 구체적으로 명시하고 있다. 설계사례를 통한 사면안전율을 비교한 결과, 중국, 일본 및유럽 순으로 높게 나타났다.
Polar code의 채널용량 달성 특성은 polar code를 각광 받는 오류 정정 부호로 만들었다. 하지만 충분한 오류 정정 성능은 부호의 길이가 길어졌을 때 달성되는 점근적 속성을 보인다. 따라서 입력 데이터가 길어지는 경우에 대한 초대규모 집적회로 구현을 실현하기 위하여 효율적인 구조가 필요하게 되었다. 기존의 polar code 부호기 구조 중 가장 기본적인 완전 병렬 구조는 직관적이고 구현이 쉽지만 긴 polar code에 높은 하드웨어 복잡성을 보이므로 부적합하다. 그리고 이를 보완하여 제안된 부분 병렬 구조는 하드웨어 면적 측면에서 큰 성과를 얻었으나 그 방식이 일반화되어 있지 않아 설계자에 따라 구조에 변동이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 비트 차원의 치환을 위해 제안된 회로 설계법을 polar code에 적용하는 하드웨어 설계법을 제안한다. 제안하는 방법을 polar code의 부호기에 적용함으로써 완전 병렬 부호기만큼 직관적인 구조를 가짐과 동시에 일반화된 polar code 부분 병렬 부호기를 설계할 수 있다.
원호는 산업 환경에서 객체의 검출 및 인식에 매우 유용한 특성이다. 본 논문에서는 새로운 원호 검색 방법을 제안한다. 원호 검출은 중점과 원호의 반지름, 두 개의 호 끝점이 필요하다. 제안하는 새로운 검출 방법은 호를 따라 지정한 세 점을 이용하여 가장 좋은 부분을 결정한다. 최소자승법을 적용하여 원호의 최적점과 중점 그리고 반지름을 얻는다. 남은 모서리 점들의 거리와 반지름은 원호의 두 끝점을 찾는데 이용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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