강도한계 이선형 단자유도 시스템의 지진 하중 하에서의 동적 불안정에 대해 연구하였다. 강도한계 이선형 이력 모델은 철골 모멘트 골조의 이력거동을 가장 잘 모사한다. 단자유도 시스템의 동적 불안정을 판단하기 위해 붕괴 강도비를 사용하였고, 이것은 붕괴가 일어날 때의 항복강도 저감계수이다. 단단한 지반에서 측정된 240개의 지진을 이용하고 고유주기, 강성 경화 기울기, 음강성 기울기, 연성 그리고 $2{\sim}20%$의 감쇠비를 변수로 하여 강도한계 이선형 단자유도 시스템의 붕괴 강도비의 평균과 편차 값들을 구할 수 있도록 통계 분석을 하였다. 비선형 회귀분석을 통해 강도한계 이선형 단자유도 시스템의 붕괴 강도비의 평균과 표준편차를 계산할 수 있는 식을 구하였다. 제안한 식을 이용하여 붕괴 강도비의 확률적 분포를 구하였고, 실제 값과 비교하여 제안한 식의 정확성을 입증하였다.
모델기반 FDI 과정에서 모델오차와 센서잡음은 피할 수 없으므로 견실성은 모델기반 FDI에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 선형모델 오차 및 신호잡음으로 인하여 고장진단 과정에서 발생하는 결함판단 오류들을 비선형 NARX (Nonlinear Auto Regressive eXogenous) 모델과 칼만추정기를 적용하여 개선하는 방법을 제안하였다. 최종 고장판단은 퍼지로직을 이용하여 발생하는 오차의 추이에 대한 확률로 결정하여 순간적인 신호잡음에 강인하도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 운용 환경조건에서 엔진제어기의 고장허용에 따른 성능을 확인하였다.
연약지반상에 하중 경감을 목적으로 발포성 폴리스티렌(Expanded Polystyrene)을 사용하는 사례가 최근 꾸준히 증가하고 있다. 공법의 요점은 연약지반상에 축조되는 상부구조물에 의한 응력증가를 감소시켜서 결국에는 침하를 방지하기 위한 것이다. 이것을 지오폼(geofoam)이라고 하는데, 지오폼은 교대나 옹벽의 뒷채움재로 사용할 경우 횡토압을 감소시키기 때문에 옹벽이나 교대의 뒷채움재료로 사용하기도 한다. 이와 같이 그 사용이 꾸준히 증가하고 있지만 뒷채움이나 연악지반상에 사용할 때 지오폼의 거동을 예측하는 적절한 수치모델이 아직은 개발되자 않았다. 본 연구에서는 지오폼의 응력-변형 특성을 연구하고 그 탄소성 예측모델을 제시하였다. 이를 위하여 삼축압축시험을 실시하였으며 구속응력과 지오폼의 밀도를 다양하게 변화시켜 그 응력-변형특성을 조사하고 회귀분석을 통하여 비선형 구성모델을 제시하였다. 그 결과 지오폼은 탄성 선형모델보다 탄소성모델 특성에 더 가까운 것을 알 수 있었으며 체적변화율과 축방향 변형률에는 특별한 상관 관계가 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.
얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.
한반도 서, 남해안 해성점토에 대하여 초기간극비와 자연함수비 및 액성한계의 물리적 특성과 압축지수와의 상관성을 규명하기 위해 비교적 신뢰성이 크다고 볼 수 있는 대형 항만 공사용 최근자료를 분석하였다. 시료교란의 정도를 분석하기 위하여 각 표본별 실내압밀시험을 실시하고 Schmertmann이 제안한 방법으로 보정하여 수정압축지수를 산정하였다. 또한 이들 자료를 토대로 실내압밀시험으로부터 얻어진 압축지수를 경험적 방법에 의하여 보정한 후 현장 처녀압축곡선과의 관계를 분석하고, 단순회귀분석, 다중회귀분석 및 비선형 회귀분석을 실시하여 최적의 회귀모델을 구한 후 해성점토에 적용할 수 있는 토질특성과 시료교란의 영향을 고려한 압축지수와의 상관 관계식을 제안하였다. 분석 결과, 시료교란의 영향을 경험적 방법으로 평가해 본 결과 현장 압축지수는 실험실 압축지수의 1.16배정도 크게 평가되었다. 해성점토의 물리적 특성과 압축지수의 상관성에 대한 최적의 회귀모형은 토질정수의 누승식 또는 지수승식 형태의 비선형회귀식이 가장 적합한 것으로 나타났다. 또한, 설계 및 실무에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 하기 위하여 선형관계식을 사용하는 경우에는 압축지수의 상관식을 물성치의 구간에 따라 구분하여 사용하는 것이 바람직하다.
미국 Pennsylvania주 옥수수 재배 토양의 질소공급능력을 1986년부터 3년간 수행되었던 47개 토양의 화학성 및 정밀 토양도 속성들과의 회귀분석으로 평가 비교하였다. 질소공급능력과 가장 밀접한 상관을 보인 화학성은 $NO_3-N$ 함량($R^2=0.518$)이었으나 질소공급능력에 대한 표준화 편회귀계수는 년차간 변이를 보이며 0.578로 다른 성질들과 큰 차이를 보이지 않았다. 질소공급능력에 대한 다중선형 회귀분석은 단순 회귀분석에 비하여 양호한 평가를 보였으며 화학성들에 의한 결정계수는 $R^2=0.599$, 화학성과 Ap층 깊이의 정량적 지표들에 의한 계수는 $R^2=0.698$, 정량적 지표들과 정성적 지표들에 의한 계수는 $R^2=0.839$로 증가되었다. 이는 다중선형 회귀모델식이 단순 회귀모델식보다 토양의 질소공급능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있는 접근방법임을 보여주었다.
비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.
본 연구의 목적은 산림재적 현장자료와 항공 LiDAR 자료 기반의 산림재적 추정을 위한 회귀모델의 개발이다. 추정 모델은 경상북도 봉화군 지역에서 임의추출법에 의해 선정된 30개의 원형 표본지로부터 산출한 표본지별 산림재적을 반응변수로 하고, 항공 LiDAR 원자료로부터 개별 표본지의 고도분포 백분위수(Height Percentiles, HP) 및 층위 단위 점 개체수 백분율(Height Bin, HB)을 추출하여 예측변수로 사용하여 구성하였다. 단순선형회귀분석, 이차 다항회귀분석 및 단계적 회귀분석 방법을 이용한 다중회귀분석을 실시하여 적합모델들의 후보들을 도출하였으며, 검증을 위하여 각 모델별로 교차 타당성 검증을 실시하여 PRESS 통계치를 구하였다. 모델의 $R^2$ 및 PRESS을 비교하여 적합성을 검토한 결과, $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$의 다중회귀모델의 $R^2$이 0.509로 가장 높고, $HP_{25}$ 단순회귀모델의 PRESS 값이 122.352으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 수직구조가 복잡한 우리나라 산림재적을 추정하는 모델로는 다양한 수직적 정보를 포함하고 있는 $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$이 상대적으로 보다 적합하다고 사료된다.
본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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