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.
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.
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.
본 논문의 수치해법은 경계치문제를 풀기 위하여 코시이론(Cauchy's theorem)을 사용하였다. 경계치문제는 완전한 물체표면조건과 자유표면조건을 만족시키는 초기치문제로 귀결된다. 현 수치해법에서 무한영역은 수치계산 영역인 비선형 영역과 선형 자유표면조건을 만족하는 선형영역으로 나누어진다. 선형영역의 해는 과도 그린(Green)함수를 사용하여 정합조건을 부과함으로써, 수치계산은 비선형 영역에서만 수행된다. 본 논문에서 저자는 수치계산 영역에서 코시이론을 사용하여 적분방정식을 도출하였고, 무한영역의 해는 정합면에서 과도 그린함수를 사용하여 표현하였다. 본 수치계산에서 자유표면에 요소 재분배법을 적용함으로써 쇄파현상에 대해서도 안정적인 수치해석을 할 수 있었다. 본 논문에서 개발된 수치방법을 적용한 문제는 다음과 같다. 첫째는 자유표면에서 실린더가 강제동요하는 경우에 자유표면형상과 힘을 계산하여 이전의 실험치 및 계산치와 비교하였다. 두번째로는 실린더가 자유수면하에서 일정한 속도로 항주하는 경우에는 조파저항과 양력을 계산하여 고차 스펙트럴법과 비교하였다.
본 논문에서는 평판 두께 방향의 선형 및 비선형 응력 분포를 일정한 크기의 단순응력 상태로 가정하는 분할판(Two-element plate) 개념을 이용하여 비선형 특성을 나타내는 평판의 강도해석을 할 수 있는 Reissner 범함수와, 재질 특성은 선형이면서 기하학적 비선형 특성만을 갖는 평판의 강도해석을 할 수 있는 변형 Reissner 범함수를 모델링하였다. 두 종류의 Reissner 범함수들을 근거로 하여 축방향 하중을 받는 평판의 선형 좌굴과 좌굴후의 비선형 특성 및 최대강도들을 계산할 수 있는 유한요소 방정식과 프로그램 개발을 시도하였다. 개발한 프로그램을 이용한 수치해석 결과, 분할판 이론을 사용한 선형좌굴해석 결과가 기존의 평판이론을 사용한 선형좌굴해석 결과와 유사항 경향을 나타냄으로써 분할판 이론에 근거한 유한요소법을 하중과 경계조건 및 구성재질이 다양한 일반적인 평판의 강도해석에 확대 적용함은 물론 좌굴후 비선형재질 특성으로 인한 평판의 최대강도도 예측 가능하다고 생각한다.
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.
본 논문에서는 MEBP(Modified Error Back-Propagation) 학습 규칙을 간단한 비선형 회로를 이용하여 구현하였다. 인공 신경 회로망(ANNs : Artificial Neural Networks)은 많은 수의 뉴런을 필요하기 때문에 표준 CMOS 기술을 이용하는 간단한 비선형 시냅스(synapse) 회로는 인공 신경 회로망 구현에 적합하다. 학습회로는 비선형 시냅스 회로. 시그모이드(sigmoid) 회로. 그리고 선형 곱셈기로 구성되어 있다. 학습 회로의 출력은 각 입력 패턴에 따라 유일한 값으로 결정되어진다. 제안한 학술회로를 $2{\times}2{\times}1$과 $2{\times}3{\times}1$ 다층 feedforward 신경 회로망 모델에 적용하였다. MEBP 하드웨어 구현은 HSPICE 회로 시뮬레이터를 이용하여 검증하였다. 제안한 학술 회로는 on-chip 학습회로를 포함한 대규모 신경회로망 구현에 매우 적합하리라 예상된다.
본 논문에서는 비선형 시스템의 위치 제어를 위하여 웨이블렛 신경회로망 제어기를 구성하였으며, 웨이블렛 신경회로망은 LQR 제어기의 성능을 향상 시킬 목적으로 사용한다. 불안전한 비선형 시스템을 선형화 시키고 안정화된 선형 시스템을 만들기 위하여 LQR를 사용하며, 외란에 효과적으로 적응하기 위하여 웨이블렛 신경회로망 제어기를 사용한다. 이 제어기를 비선형 시스템의 위치 제어에 적용하여 실험을 통해 그 유효성을 검정하였다.
DC모터의 T-N(토크-회전수)특성이 선형성을 갖는다는 사실은 널리 알려져 있다. 더욱이 인덕턴스가 작은 소형 모터의 경우에는 T-N특성이 거의 직선에 가깝게 된다. 그러나 대형모터일수록 인덕턴스가 커지므로 이 인덕턴스의 영향으로 T-N특성은 비선형의 곡선으로 변하게 된다. 이렇게 되면 모터의 출력은 직선으로 예측하였을 때 보다 실제적으로 작은 출력이 발생하게 된다. 따라서 일반적으로 DC모터를 설계할 때 T-N특성의 비선형화로 인한 출력의 감소현상을 고려하여 임의의 여유를 주고 설계하여 왔다. 그러나 효율적인 모터설계를 위하여서는 임의의 여유가 아닌, 이론적 계산에 의한 정확한 T-N특성의 곡선을 필요로 하게 된다. 하지만 아직까지 이를 위한 용이한 계산법은 마련되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 matlab을 이용하여 DC모터의 비선형 T-N곡선의 계산법을 도출하여 그 방법을 제시하고자 한다.
In this paper, an active vibration control of a tensioned elastic axially moving string is investigated. The dynamics of the translating string ale described by a non-linear partial differential equation coupled with an ordinary differential equation. The time varying control in the form of the right boundary transverse motions is suggested to stabilize the transverse vibration of the translating continuum. A control law based on Lyapunov's second method is derived. Exponential stability of the translating string under boundary control is verified. The effectiveness of the proposed controller is shown through the simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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