진동판 변위의 비선형적 운동에 의해 발생하는 스피커의 비선형왜곡은 음질을 열화시킨다. 이러한 비선형왜곡은 저주파 대역의 경우 주로 스피커의 지지부의 강성과 force factor의 비선형 특성에 의해 발생한다. 본 논문에서는 진동판 변위에 따라 변화하는 스피커의 비선형 강성과 비선형 force factor를 2차함수로 모델링하고 각각의 계수를 결정하는 방법에 대해 연구하였다. 진동판에 질량을 부가하여 동작점을 이동시키는 기계적인 방법을 사용하여 강성과 force factor 간의 커플링을 배제하였으며, 여러 동작점에서의 공진주파수를 측정함으로써 비선형 강성의 계수를 추출하였다. 비선형 force factor의 계수는 공진주파수에서 스피커에의 입력전압, 입력전류, 그리고 진동판 변위를 측정하여 얻은 그래프를 curve fitting 함으로써 구하였다.
묽은 고분자 용액의선형 점탄성과 완화시간 스펙트럼에 대하여 비드수, 유체역학적 상호작용, 배제 부피와 비선형 스프링들의 영향을 비드-스프링 모델을 통하여 연구하였다. Fixman의 모델을 개량하였고, 비선형 스프링개념을 도입한후 선형점탄성에 관한 식들을 유 도하였다. 그중에서 주로 복고 점도의 크기와 위상차에 대한 BSM 파라미터들의 영향을 살 펴보았다. 실험데이터에서 진동수에 따른 위상차의 평평한 부분의 길이로부터 비드수를 Mark-Houwink 식의 지수 값으로부터 유체역학적 상호작용 파라미터를 그리고 fitting 파라 미터로써 배제 부피 파라미터와 비선형 스프링 파라미터의 함수형태로 표현되는 동적 확장 파라미터를 결정할수 있었다. 또한 광산란 실험등으로부터 배제 부피 파라미터를 결정하게 된다면 이로부터 비선형 스프링 파라미터도 결정할수 있음을 알수 있었다. 한편 불연속적인 현태인 BSM의 완화시간 스펙트럼에 미치는 BSM 파라미터들의 영향을 분석함으로써 각 파람터의 효과와 차이점을 분명히 알수 있었다. 본논문에서는 BSM에 비드수, 유체역학적 상호작용 배제 부피 그리고 비선형 스프링 효과를 동시에 적용하는 방법을 제시하였으며 이 방법을 통하여 묽은 고분자 용액의 선형 점탄성 실험 데이터를 정량적으로 설명할 수 있었다.
해양 산업에서 심해로의 이동은 해양 구조물의 계류 장치의 중요성을 부각시켰고 그에 따른 기본적인 연구로서의 케이블 동력학에 대한 흥미를 일깨웠다. 거친 해상에서 케이블에 형성될 수 있는 큰 동장력과 기하학적 비선형성의 고려는 케이블의 비선형적 거동 해석에 주요 인자가 될 것이다. 또한 매우 큰 동장력 증폭에 의한 음의 큰 동장력은 케이블의 양의 정장력을 초과할 수 있고, 따라서 전체장력은 영 또는 음이 될 수 있다. 비선형 유체 항력을 포함한 모든 비선형성을 갖는 케이블의 이론적 해석 모델을 개발하고, 수치 결과와 기존의 실험 결과를 비교한다.
뇌전도(EEG), 심전도(ECG) 와 같은 생체 전기신호는 카오스적 특성을 가지고 있으므로, 신호특성 분석에 비선형 도구를 사용하므로 의미있는 정보를 얻을 수 있다. 분석하는 데에는 주파수 특성, 변이 특성과 같은 생체시스템의 상태를 검증하는 방법이 주로 이용되어 왔다. 이에 본 연구에서는 심장 맥파의 RR 간격의 값을 획득하여 비선형 분석하는 도구로 Hurst Exponent 값의 변화를 모델화 하여 두 개의 비교대상 집단을 대상으로 차별성을 검출하는데 그 목적이 있다.
초음파 비선형 진단을 이용한 기법의 경우 재료의 단순 결함 검출뿐만 아니라 부식, 소성변형과 같은 미세손상을 평가할 때 주로 이용된다. 1차 조화파(primary wave)와 2차 조화파(second harmonic wave)의 진폭의 비를 이용하여 비선형성을 나타내며, 이러한 비선형성의 비교 결과를 진단에 사용한다. 실험 특성상 비선형성은 재료의 비선형성뿐만 아니라 장비의 비선형성 또한 포함하게 된다. 장비 비선형성은 사용자가 측정하고자 하는 값이 아니므로 오차로 작용하여 분석을 방해한다. 본 연구에서는 오차로 작용하는 장비의 비선형성을 감소시켜 보다 정확한 진단을 위해 체적파 혼합기법을 사용하였다. 체적파 혼합기법의 가장 큰 특징은 기존의 초음파 비선형 진단보다 장비의 비선형성을 줄일 수 있다는 점이다. 본 연구에서는 체적파 혼합기법을 이론 및 실험적으로 검증하였으며, 기존의 초음파 비선형 진단기법의 결과와 체적파 혼합기법의 결과를 비교하여 장단점 및 적용 가능성 분석에 초점을 두었다.
암석의 파괴조건식으로 널리 이용되고 있는 Mohr-Coulomb식과 Hoek-Brown식은 중간주응력을 고려하지 못한다. 그러나 암석의 진삼축압축시험 결과에 의하면 암석의 강도는 중간주응력의 크기에 상당한 영향을 받는 것으로 알려지고 있다. 따라서 암반구조물의 정밀한 안정성 평가를 위해서는 중간주응력의 영향을 고려할 수 있는 파괴조건식이 필요하다. 이 연구에서는 Jiang & Pietruszczak(1988)이 제안한 팔면체면 단면 형상함수를 이용하여 Hoek-Brown 파괴조건식에 근사하는 새로운 3차원 비선형 암석파괴조건식을 제안하였다. 대응되는 선형파괴조건식의 강도예측 결과와 비교검토를 통해 제안한 파괴조건식의 강도예측 성능을 평가하였다. 제안한 파괴조건식을 문헌에 보고된 6개 암종의 진삼축압축시험 결과에 적합시킨 결과 매우 우수한 적합성을 얻었다. 특히, 구속압이 낮은 영역의 진삼축압축강도를 포함한 자료에 대해서는 선형 파괴조건식에 비해 뛰어난 적합성을 보였다.
자체집광(self-focusing)현상은 대표적인 광학적 비선형 현상중 하나로서, 이를 이용하여 비선형성을 측정하는 연구가 이루어져 왔으며, 근래에는 회절한계이하의 빔 크기를 형성시키기 위하여 자체집광현상을 이용하는 연구가 있어왔다. 이러한 현상에 대해 실험적인 연구와 이론적인 연구가 병행되어 이루어져 왔고, 본 연구에서 다루고자 하는 부분인 이론적인 연구는 주로 non-paraxial BPM을 이용한 연구가 있어왔다. (중략)
본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.
광을 기반으로 한 논리 연산은 전자 소자의 속도 한계 및 연산 용량의 한계를 극복할 대안으로 많은 관심을 끌고 있다. 초고속 전광 논리 연산의 구현은 대부분 물질의 비선형성을 이용하며 특히 광섬유의 비선형 Ken 효과를 이용한 Sagnac 간섭계의 형태를 이용한 논리 연산이 주로 연구되어 왔다$^{(1)}$ . 그러나 광섬유의 비선형성을 이용하기 위해서는 충분히 큰 광 강도가 필요하며 회로 구성에 있어서도 크기가 크다는 단점이 있다. 최근에는 반도체 광증폭기의 비선형 이득 포화 현상을 이용한 TOAD 등이 발표되어 상대적으로 크기도 감소하고 사용되는 광 강도 역시 감소시킬 수 있었다$^{(2)}$ . 간섭계를 이용한 광논리의 구현은 Sagnac 간섭계 뿐만 아니라 비선형 특성을 갖는 도파로로 구성된 Mach-Zehnder 간섭계, Michelson 간섭계 등도 이용이 가능하다. (중략)
수문시계열 분석과 예측을 위하여 통상적으로 기존의 선형적인 모형들을 이용하여 왔다. 그러나 최근 자연현상이나 수문시계열의 패턴 그리고 변동성에 비선형구조가 존재하고 있다는 것이 입증되고 있다. 따라서 기존의 선형적인 방법들에 의한 시계열분석이나 예측은 비선형 시스템에 대해서 적절하지 않을 것이다. 최근, 시계열의 비선형성 구조를 판단하기 위해 카오스 이론을 토대로 한 상관적분으로부터 BDS(Brock-Dechert-Scheinkman) 통계 기법이 유도되었다. BDS 통계는 시스템의 비선형구조와 무작위성 구조를 구별하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다. 또한 DVS(Deterministic Versus Stochastic) 알고리즘은 카오스와 추계학적 시스템을 구별하고 예측하는데 주로 이용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 DVS 알고리즘에 의해 시계열의 비선형성을 판별할 수 있음을 보이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 시계열과 수문학적 시계열들의 비선형성을 검사하고자 한다. ARMA 모형과 TAR(Threshold autoregressive) 모형으로부터로 발생시킨 추계학적 시계열, 미국 유타주 GSL 체적자료, 미국 플로리다 주 St. Johns 강 Cocoa 지점의 유출량 자료, 소양강 댐 일 유입량 자료 등의 수문시계열에 대해 비선형성 분석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 분석결과 BDS 통계가 선형 및 비선형 시계열을 구분하는데 매우 강력한 도구임을 보였고, DVS 알고리즘 또한 시계열의 비선형성을 구별하는데 효과적으로 이용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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