A simple technique to decouple the modal equations of motion of a linear nonclassically damped system is to neglect the off-diagonal elements of the modal damping matrix. This is called the decoupling approximation. It has generally been conceived that smallness of off-diagonal elements relative to the diagonal ones would validate its use. In this study, the relationship between elements of the modal damping matrix and the error arising from the decoupling approximation is explored. It is shown that the enhanced diagonal dominance of the modal damping matrix need not diminish the error. In fact, the error may even increase. Moreover, the error is found to be strongly dependent on the exitation. Therefore, within the practical range of engineering applications, diagonal dominance of the modal damping matrix would not be sufficient to supress the effect of modal coupling.
대량의 복잡한 비선형적인 관계도 단순화의 과정 없이 연관 관계를 자체 조직화 할 수 있는 인간의 뇌와 가장 유사한 병렬 연산 모델인 인공 신경 회로망을 구조 해석 분야에 도입하였다. 본 논문은 스터브 거더의 거동 예측을 위한 신경망 근사해석 모델 개발을 궁극적인 목적으로 하는 기초적 연구로서, 단순 보의 처짐 문제와 같은 정확해를 구할 수 있는 문제로부터 신경망 근사해석모델의 원형 (prototype)을 제시하고 검증하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 신호 부공간을 이용하여 표적들의 방위각 이노베이션을 구함으로써, 별도의 데이터연관 기법이 필요 없으며 간단한 구조의 효율적인 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 제안하였다. 신호 부공간은 PAST와 같은 신호 부공간 추적 알고리즘을 이용하여 추정된다. 추정된 신호 부공간과 방위각 이노베이션이 만족시키는 비선형 행렬방정식을 유도하고, 이를 Taylor 급수 전개하여 선형근사화 한다. 이렇게 선형근사화하여 얻은 선형 행렬방정식으로부터 최소제곱법을 이용하여 방위각 이노베이션을 구한다. 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 효율적이고 우수한 성능을 확인하였다.
이 논문에서는 클러터 환경에서 항적 유지에 필요한 레이다 에너지를 최소하하기 위한 위상배열 레이디의 표적 검출 및 추적 매개변수 제어방법을 제시한다. 이를 위해 위상배열 레이다의 표적 탐색과정에서 비롯되는 표적 검출과정을 수학적 모델로 전개한다. 수학적 전개과정을 통해 표적 검출과정에서 발생하는 클리터나 측정 잡음에 의한 거짓 정보(false alarm)등과 같은 실제 표적이외의 측정을 고려한다. 추적필터 역시 클리터의 영향을 고려하기 위해 확률적 데이터 연관(Probabilistic Data Association: PDA)필터의 수정된 리카티 방정식의 근사식을 이용한다. 표적 탐색과정과 추적모델을 바탕으로, 최적의 매개변수 계획(scheduling)문제를 비선형 최적제어문제로 수식화하며, 최적제어문제의 해를 얻기 위해 제한조건을 가진 비선형 최적화 문제를 푼다.
Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.
0.8㎛ single poly CMOS 집적회로로 구현된 이산시간 전압모드 혼돈 발생회로의 동작특성을 분석하였다. 회로내 비선형 함수 블록에 대한 선형근사식을 유도하여, 실험적으로 제작한 혼돈 발생회로의 해석이 가능하도록 하였다. 혼돈상태 판별의 주요 지표인, 입력변수에 따른 분기도를 구하였고 초기값 의존성을 보여 주는 리아프노프 지수도 계산하였다. 뿐만 아니라 상태조건, 즉 평형상태, 주기상태, 혼돈상태에 따라 나타나는 시간파형 및 상태천이관계 그리고 주파수특성을 보여주는 전력스펙트럼도 구하여 상호 연관성을 보였다. 한편 집적화 된 혼돈 발생회로를 ±2.5V 전원, 10㎑의 클럭으로 구동시켜 입력전압에 따른 분기도를 측정하였고, 상태조건에 따라 다르게 나타나는 시간파형의 측정과 이의 전력스펙트럼 분석도 실시하여 해석결과와 비교하였다.
수원지방(水原地方)의 잠재적(潛在的) 증발산량(蒸發散量)을 파악(把握)하고 또 그의 합리적(合理的)인 산출방법(算出方法)을 기존공식(旣存公式)에서 찾기 위(爲)하여 1964년(年)부터 1973년(年)까지 10개년간(個年間)에 걸쳐 조사(調査)된 기상자료(氣象資料)를 토태(土台)로 Blanney-Criddle을 비롯한 Thornthwaite, Penman, Jensen-Haise, Truc 공식(公式)을 적용(適用)하여 잠재적(潛在的) 증발산량(蒸發散量)을 산출(算出)함과 동시(同時) 이들을 상호(相互) 비교(比較)하였는바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 수원지방(水原地方)의 잠재적 증발산량(蒸發散量)은 성하기(盛夏期) 7, 8월(月)을 정점(頂點), 동기(冬期) 1월(月)과 12월(月)을 기점(基點)으로 한 uni-modal distribution을 하고있으며 Blanney-Criddle 공식(公式)에 의(依)한 연증발산량(年蒸發散量)은 1,377mm 그리고 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 연증발산량(年蒸發散量)은 714mm에서 896mm 범위(範圍)에 있다. 2. Blanney-Criddle 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)은 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 것 보다 많은 한편 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量) 간(間)에는 대동소리(大同小異)하다. 그러나 이들 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)의 평균치(平均値)와 Blanney-Criddle 공식(公式)의 증발산량(蒸發散量) 간(間)에는 고도(高度)의 상관(相關)이 있다. 3. 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)과 기존(旣存)에 표발(表發)된 수도(水稻)에 대(對)한 실제적(實際的) 증발산량(蒸發散量) 간(間)의 관계(關係)에 있어서 Blanney-Criddle 공식(公式)을 기준(基準)으로 할 경우(境遇) 일반품종(一般品種)에는 보정계수(補正係數) 0.8 그리고 통일품종(統一品種)에는 1.0을 대입(代入)하므로서 양자간(兩者間)에는 근사(近似)한 치(値)를 갖게되며 다른 네 공식(公式)의 평균치(平均値)를 기준(基準)으로 할 경우(境遇) 일반품종(一般品種)에는 1.2 그리고 통일품종(統一品種)에는 1.5를 대입(代入)하므로서 상호근사(相互近似)한 치(値)를 갖게된다. 따라서 수원지방(水原地方)의 잠재적(潛在的) 증발산량(蒸發散量)은 Blanney-Criddle과 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)의 중간치(中間値)라고 생각된다. 4. 증발산량(蒸發散量) 산출(算出)에 있어서는 공식(公式) 상호간(相互間)에 연관성(連關性)이 있으므로 어느 공식(公式)이든 적용(適用)할 수 있으나 Blanney-Criddle에 의(依)한 증발산량(蒸發散量) 산출(算出)은 다른 네 공식(公式)에 비(比)하여 간단(簡單)하고 용이(容易)하므로 Blanney-Criddle 공식(公式)에 보정계수(補正係數)를 조정(調整)하여 활용(活用)하는 것이 보다 효과적이라고 생각한다.
목 적 : HRV 검사는 교감 신경과 부교감 신경의 억제 체제에 의해 조절되는 심박변이도를 측정하고 분석하는 도구로서, 현재 민감하고 비침습적인 도구로 인정받고 있다. 우울증 환자들은 불안, 우울과 같은 정신적 스트레스를 지속적으로 받으면서 자율신경계 억제 기전의 교란을 받게 된다. 우울증은 또 심혈관 질환의 이환과 사망률을 예측하는 독립적 예측인자라고 보고되고 있다. 본 연구에서는 HRV 검사를 통하여 정상인과 우울증 환자 사이에서 HRV와 lipid level 사이의 상관관계를 알아보려고 하였다. 방 법 : 2011년 7월부터 2012년 3월까지 서울의료원 정신건강의학과 우울증 클리닉에 내원한 외래 및 입원 환자 중, 만 19세 이상 65세 이하 환자(42명)를 대상으로 하였고, 환자들과 나이, 성별을 일치시킨 병원에서 근무하는 직원 중 정신과 과거력과 신체 질환이 없는 사람(32명)을 대상으로, HRV, 혈중 지질 농도, HAM-A(hamilton anxiety scale), HAM-D(hamilton depression scale)를 조사하였다. 우울증 환자군과 정상대조군을 독립표본 t-검정 및 카이제곱-검정을 시행하여 비교하였다. Pearson 상관 분석을 이용하여 우울 증상의 심각도, HRV 세부지표, 혈중 지질 농도 간의 상관관계를 살펴보았다(p<0.05). 결 과 : 우울증 환자군과 정상대조군 사이에 인구학적 변인은 차이가 없었으며, 우울증 환자군에게서 HAM-D & HAM-A 점수가 높았다. 혈중 지질 농도 검사에서, 우울증 환자군이 정상군보다 cholesterol, TG, LDL 수치가 유의하게 높게 측정되었다. HRV 시간영역 분석(time domain analyses)에서, 우울증 환자군이 정상군보다 SDNN이 낮게 나왔으나 유의한 차이는 보이지 않았다. 한편, ApEn(approximate entrophy)이 정상군보다 우울증 환자군에서 유의하게 높았으며, ApEn은 LDL, HAM-D, HAM-A와 유의한 상관관계를 보였다. 결 론 : 우울증 환자군의 HRV에서 ApEn이 정상대조군보다 높게 측정되었다. ApEn은 최근에 개발된 비선형적 분석으로 HRV 신호가 얼마나 복잡한 지를 통계적으로 정량화한 수치이며, 데이터 양이 적고, 잡음이 많은 생리학적 데이터를 분석하기에 적합하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 ApEn이 우울증 환자군에서 유의하게 높게 나왔으며, ApEn이 LDL, HAM-D, HAM-A와도 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 향후, HRV를 임상적 상황에서 실용적으로 사용하는 연구에 있어, ApEn을 새로운 평가 도구로서 주목할 필요가 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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