본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
비선형 Kerr 매질에서 광파의 전파 특성을 해석하기 위해 지금까지 다양한 수치해석 방법들이 연구되어오고 있다 그중 FDTD 방식은 시간의 종속적인 Maxwell curl 방정식에 대해 어떠한 시간적, 공간적 근사를 사용하지 않고 광파의 전파 특성을 시뮬레이션하기 위해 유도되었기 때문에 산란과 같은 종축방향 불연속 문제나 비종축 파의 전파 특성 문제에 대해 보다 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있으며, 비선형 Kerr 매질에서의 광파의 전파 특성에 대해서 보다 정확한 해석이 가능하다고 알려져 있다. (중략)
본 논문에서는 간단한 외란 관측 기법을 이용한 영구자 석형 동기 전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제안된다. 피드백 선형화 (feedback linearization) 기법을 이용함으로써 비선형 요소가 효과적으로 제거되고 출력 오차 동특성을 선형 제어 기법에 기반 하여 설정할 수 있다. 그리고 파라미터 변동에 의한 비선형 외란을 제거하기 위해 본 논문에서는 외란 관측 기법을 이용한다. 제안한 관측기를 이용한 비선형 속도 제어 알고리즘이 파라미터 변동에 대해 강인한 제어 특성을 가짐을 시뮬레이션으로 확인하였다.
TSK 퍼지 시스템의 뛰어난 성능을 일반 산업 현장에서 가장 많이 사용되고 있는 PID 제어기에 접목시켜, 비선형 시스템의 제어가 가능하고 강인성이 뛰어난 퍼지 PID 제어기의 설계를 제안한다. TSK 퍼지 제어기는 TSK 퍼지 모델로부터 극 배치법을 이용하여 설계되며, 비선형 시스템의 제어에서 시스템의 응답이 원하는 응답과 같아지도록 하는 뛰어난 능력이 있으나 구조가 복잡하여 산업 현장에서 사용되기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 구현하기 간편한 PID 제어기의 형태를 하면서, TSK 퍼지 제어기의 도움을 받아 설계되는 퍼지 PID 제어기를 제안한다. 즉, 먼저 비선형 시스템의 TSK 퍼지 제어기를 설계하고 그 TSK 퍼지 제어기의 제어 시뮬레이션으로부터 얻은 데이터를 이용하여 제안하는 퍼지 PID 제어기를 설계한다. 제안하는 제어기를 연속시간 비선형 시스템과 이산시간 비선형 시스템의 예제에 적용시켜 제어 시뮬레이션을 하였다. 그 결과 기존의 선형 PID 제어기로는 제어가 원만하지 않았으나 제안하는 제어기로는 원하는 응답 형태와 거의 같은 응답을 보이는 제어가 가능함을 알 수 있었다.
이동 통신에서 제한된 대역폭 채널에 내부 심볼 간섭을 감소시키기 위해, 등화기 기법을 필요로한다. 채널간의 비선형 왜곡을 효율적으로 다루는 대안을 가진 신경망을 사용하여 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 연구한다. 신경망은 적응 역전파 알고리즘을 통해 신호를 복조하도록 학습한다. 특히 수정된 적응 역전파 알고리즘이 근접된 최적 수행성을 갖는 단일 및 다중 사용자 검출을 위한 샘플링 기법은 다중 사용자 환경에서 필요한 수신기들의 수행성을 평가하기 위한 시뮬레이션을 위하여 사용이 된다. 채널간의 비선형 왜곡에 효율적으로 다루기 위한 대안을 가진 신경망을 적용하여 본 논문에서 는 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해서 분석된다. 반복적 최소 평균 자승(RLS) 알고리즘을 적용한 기존 수신기 및 적응 역전파 신경망과 비교하여, 채널 왜곡이 비선형 일 때에 비트 에러율(BER)이 현저하게 개선됨을 나타낸다. 적응 역전파 알고리즘 기법을 통해 기존 수신기와 신경망을 사용한 수신기의 수행을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 제안된 신경망 수신기의 성능이 우수함을 인증한다.
계측 시스템이나 시스템 식별을 수행할 때 정확히 모델링 되는 플랜트를 가정할 경우, 입출력 신호간 혹은 상태 변수들 사이의 비선형 함수 관계를 유도해 낼 수 있다. 그런데 특히 비선형 함수가 매우 복잡하여 해를 닫힌 형태로 구할 수 없을 경우 고려하는 변수들 양자간의 수학적 모델링을 기반으로 루프내 변수가 방정식의 해로 수렴하는 대수 루프를 구성할 수 있다. 이는 모델을 정확히 아는 시스템에 대하여 출력으로부터 입력을 추정하는 역시스템(inverse system)을 구성하는 것과 유사하다. 이러한 개념을 응용한 간단한 예로 용량형 센서의 입출력 비선형성을 제거해주는 역시스템을 대수 루프를 통하여 구현하였다. 또한 구현한 루프가 항상 유일한 해로 수렴할 수 있도록 하는 조건을 구하였다. 해석된 결과를 바탕으로 구현된 루프가 컴퓨터 시뮬레이션 및 아날로그 회로 실험에서도 잘 동작함을 검증하였다. 시뮬레이션 결과로 보인 잡음에 대한 강인성과 실제 회로 실험 결과는 대수 루프의 구현이 실제 용량형 센서 등에 용이하게 적용될 수 있음을 보여준다.
시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.
OFDM은 다수 반송파 전송(multicarrier transmission)의 특수한 형태로 볼 수 있으며 고속의 하나의 데이터열이 보다 낮은 데이터 전송률을 갖는 부반송파를 통해 전송된다. OFDM기술은 OFDM 반송파의 HPA에 의해 생긴 비선형 왜곡에 대해 민감하게 반응하여 반송파간 간섭이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서 그 단점의 영향을 최소화하기 위해 고출력증폭기의 왜곡성분을 해석한 후, 그 왜곡 성분을 보상하는 전치왜곡기의 구조를 진폭부분과 위상부분을 분리하여 비선형 왜곡을 제거하는 사전 왜곡제거기방식을 제안하였다. 제안한 사전 왜곡제거기를 사용하여 OFDM시스템을 시뮬레이션하여 제안한 사전 왜곡제거기를 사용함으로 고출력 증폭기로 인한 비선형 왜곡성분이 보상됨을 보았으며, 기존에 제안된 사전 왜곡제거기들을 사용하 여 시뮬레이션한 결과와 비교하여 논문에서 제안한 사전 왜곡제거기의 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 계의 변수들이 불확실성을 갖고 비정상확률입력을 받는 비선형 동적계를 포함한 일반적인 확률적 선형/비선형 동적계의 해석을 수행하기 위하여 동적계의 확률적 모델과 새로운 확률과정근사법을 이용한 확률해석을 제시하고, 그 타당성을 Monte Carlo 시뮬레이션으로 검증하고자 한다.
이 논문에서는 역학적 지식파 EDISON 구조동역학 서버에서 지원하는 이공계 교육 및 연구용 시뮬레이션 프로그램 중 Co-rotational Plane Beam with Arbitrary Section을 이용하여 캔틸레버 보의 처짐을 기하 비선형적으로 해석한다. 또한 해석에 사용된 프로그램이 실제 교육에 적용이 가능한 지를 고찰함에 그 목적이 있다. 처짐을 해석하기 위하여 수계산, 프로그램을 이용하여 얻은 결과값을 비교하였고 캔틸레버 보의 변화 형상을 시각화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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