논문에서는 로우듀티사이클 환경을 고려하여 목적지까지 데이터 전송의 신뢰성뿐만 아니라 낮은 데이터 지연도 보장하는 DIGF (Delay Improvement Greedy Forwarding) 기법을 제안한다. 초기에 제안된 그리디 포워텅 기법들은 무선링크가 갖는 비신뢰성 및 비대칭성의 문제점을 해결하기 위해 데이터 전송 성공률과 에너지 효율을 높이는 기법이 제안되었다. 하지만 많은 그리디 포워텅 기법들은 노드들이 데이터를 송수신하기 위해 대기하고 있는 수신대기상태로 인한 많은 에너지 소모를 고려하지 않아 네트워크 라이프타임을 감소시킨다. 이러한 문제점을 해결하고자 제안기법인 DIGF는 무선링크의 비신뢰성과 비대칭성을 고려할 뿐만 아니라 로우듀티사이클 환경을 고려한다. 또한 로우듀티사이클 환경을 고려할 때 발생되는 높은 수면지연성 (Sleep latency) 을 해결하기 위한 알고리즘을 제안하여 낮은 전송지연과 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장한다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간 모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에 네트워크를 응용할 수 있는 가능성을 검토한다.
양자논리회로의 가역성은 정보 가역적 및 에너지 가역적 회로라는 두 가지 가역 조건을 만족할 때 실현될 수 있다. 본 논문은 다치 양자논리 회로에서 원래상태로의 정보가역성 회복에 필요한 연산 사이클을 모델링하였다. 모델링을 위해 유니터리 스위치를 산술 멱승 스위치로 사용하는 함수 임베딩 방법을 사용하였다. 양자논리회로에서 수반게이트 쌍이 대칭이면 유니터리 스위치함수가 균형함수 특성을 보임으로써 원래상태의 정보 가역성 회복에 1 사이클 연산이 소요되었다. 반대로 비대칭 구조이면 상수 함수에 의해 2 사이클 연산이 소요되었다. 본 논문은 ternary M-S 게이트로 hybrid MCT 게이트를 실현할 경우의 비대칭 구조에 따른 2 사이클 복원 문제는 비대칭 구조의 수반게이트들을 대칭구조의 수반게이트로 등가 변환하여 해결할 수 있음을 밝혔다.
자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천 이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성하는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 기억할 수 있다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 그다지 활발하게 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석하였다. 또한 뉴런의 활성화 함수가 완전선형인 경우와 구분선형 근사인 네트워크에 대한 리미트사이클의 안정성을 해석하였다.
자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환 결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 저장할 수 있는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 양자화 결합하중 +1및 -1로 연결된 환상형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 리미트사이클로 저장하는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.
섬유강화 복합재료는 우수한 기계적, 전자기적 물성 등으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 열경화성 복합재는 제작공정에서의 성형온도와 제품의 운용온도인 상온간의 온도차이로 형상의 변형(스프링 백)이 발생하게 된다. 이러한 스프링 백은 하이브리드 구조의 정밀한 형상 제작을 위해서 반드시 보정되어야할 부분이다. 본 연구에서는 유리섬유/에폭시 복합재와 카본섬유/에폭시 복합재로 구성된 비대칭 하이브리드 복합재를 경화사이클, 적층두께, 적층방법 등 다양한 조건을 적용하여 제작하고 3차원 좌표측정기를 이용하여 스프링 백을 측정하였다. 또한 고전 적층판 이론(CLT)과 유한요소해석(ANSYS)으로 스프링백을 예측하고 실험결과와 비교하였다. 고전 적층판 이론과 유한요소해석으로 예측된 스프링 백은 실험 결과와 잘 일치하였으며, 성형온도가 낮을수록 스프링 백이 감소되는 경향을 보임을 확인하였으나 근원적으로 스프링 백이 제거되지는 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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