본 논문에서는 설계변수와 제어기 이득의 자기 동조를 사용하는 PI+D 제어기 설계에 대하여 기술한다. 사용된 퍼지 PI+D 제어기는 일반적인 연속 시간 선형 PI+D 제어기를 근사화하여 사용하였고, 퍼지화는 퍼지싱글톤으로, 비퍼지화는 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안된 제어기는 제어대상이 비선형일 때 자기 동조 성능이 개선된다. 퍼지 PI+D 제어기가 적용되면, 퍼지추정 결과는 분리된 퍼지 변수로서 다른 작용 성분으로 계산되고, 그 결과는 설계변수에 해당하는 함수의 형태로 결정되어 제어이득을 결정한다. 따라서 제안된 방법은 빠른 속도 추정의 성능을 가지며, 퍼지 입력변수의 증가에도 쉽게 적용될 수 있고, 재생 오차를 줄이는 이점을 가진다. 이 제어기는 설계변수와 제어기 이득의 사용으로 보다 높은 효율성과 개선점을 가지고 있다.
두 개의 변수의 대체효과(substitution effect)를 연구하기 위하여 수요 또는 공급의 모형을 만들었을 경우 이에 관련된 변수들의 이름이 중요시 된다. 실제 관측 자료를 사용하였을 경우 흔히 일어나는 다공선성(multicollinearity) 문제를 다루기 위한 대안으로써 선형회귀선을 예로 들어 능형회귀기법(ridge regression technique)과 요인분석기법(factor analytic technique)을 소개하였으며 이에서 얻어지는 계수(coefficient)를 OLS 추정치로 설명하기 위하여 원래의 자료를 변환하였다. 실지 수요와 공급의 모형이 비선형일 경우 일반적으로 능형회귀나 요인분석을 쓰지 못한다는 점을 감안, 이러한 방법을 자료의 변환방법으로 설명함으로써 비선형모형에서도 다공선성문제를 위하여 능형회귀분석법이나 요인분석기법을 사용할 수 있도록 하였다.
파괴역학은 균열을 다루는 학문이기 때문에 관심의 대상이 항상 균열이다. 따라서 재료내에 균열 이 내재하고 있거나 또는 발생할 가능성이 있어야만 이 학문을 이용 할 수 있다. 그런데 지구상 의 모든 재료는 다행인지 불행인지는 모르데 항상 균열을 내포하고 있다. 그 균열은 초기에는 미소균열이겠지만 사용 중에 언젠가는 거시균열로 성장한다. 거시균열로 성장한 균열을 파괴역 학에서 취급한다. 왜냐하면 최종적인 파괴는 항상 거시적인 균열로부터 일어나기 때문이다. 본 글에서는 파괴역학 분야 중에서 선형 탄성학에 근거한 선형 탄성 파괴역학의 기본 개념과 이 분야에서 취급되는 기본 매개변수에 대하여 간단히 소개하고자 한다.
불규칙파를 사용하여 설계 자료로 이용하기 위해서는 설계해역에서 불규칙파의 파랑변형을 예측할 수 있는 수치모형의 개발이 선행되어야 한다. 비선형 불규칙파의 거동을 해석할 수 있는 Boussinesq 방정식은 상대파고인 $\alpha$/h($\alpha$는 수면의 진폭, h는 수심임)를 비선형의 매개변수로 하고 상대수심인 kh(k는 파수임)를 분산성의 매개변수로 하여 섭동법을 사용하여 유도된다. Boussinesq 식은 수심이 일정한 경우에 Boussinesq(1872)가 비선형 항을 O($\alpha$/h,(kh)$^2$)까지 포함하여 처음으로 개발하였고 수심의 변화가 완만한 경우에 Peregrine(1967)이 개발하였다. (중략)
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.65-75
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2015
본 논문에서는 전문대 및 4년제 대졸 신규취업자의 임금을 결정하는 요인을 분석하기 위해 개인수준의 인적특성 변수들과 업종수준의 특성변수들을 사용하였다. 본 논문은 개인수준의 임금이 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 업종 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조 (multi-level)를 가지게 된다는 점을 주목하였다. 이와 같이 위계적 자료 특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석에서와 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 보다 타당하게 분석하기 위한 방법으로 위계선형모형 (HLM; hierarchical linear model)을 이용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인수준과 업종수준 변수들 모두를 포함한 다중대응분석의 결과에 의하면, 개인수준의 임금이 서로 다른 그룹에 대응되는 개인 특성 변수값과 업종 특성 변수값이 그룹별로 서로 상이하여 개인특성 변수만이 아니라 업종특성 변수도 개인수준의 임금에 영향을 미치고 있다는 점이 발견되었다. 둘째, 개인수준과 업종수준 변수들 모두를 포함한 의사결정나무분석의 결과에 의하면, 개인수준의 임금에 가장 많은 영향을 미치는 변수가 업종별 임금이고, 그 다음으로는 업종별 근로시간, 연령, 성별 등의 순으로 나타났다. 이와 같이 개인수준의 임금을 결정하는 데 있어서 업종의 특성이 매우 중요한 것으로 나타났다는 점은 위계적 선형모형의 활용이 타당하다는 것을 시사하는 것이다. 셋째, 개인수준의 인적특성과 업종 수준의 산업특성 변수들을 모두 포함한 모형이 다른 모형들에 비해서 모형 적합도가 가장 개선되어 위계적 선형모형이 적합한 것으로 나타났다.
일반화선형모형 에서 추가되는 설명 변수의 비선형성의 존재와 형태를 파악하는데 사용되는 3차원 CBRBS그림의 구조와 유용성에 대해 알아본다. CBRBS그림은 설명변수들 사이에 비선형의 관계가 존재하는 경우 편잔차그림으로는 알아낼 수 없는 비선형성에 대한 탐지가 가능하다. 이를 생성된 자료를 이용하여 확인해 본다.
정보통신의 발달과 인터넷의 확산으로 인해 정보보안의 필요성이 중요한 문제로 대두되면서 여러 종류의 암호 알고리즘이 개발되어 활용되고 있다. Substitution Permutation Networks(SPN)등의 블록 암호 알고리즘에서는 확산선형변환 행렬을 사용하여 안전성을 높이고 있다. 확산선형변환 행렬이 Maximum Distance Separable(MDS) 코드를 생성하면 선형 공격과 차분 공격에 강한 특성을 보인다. 본 논문에서는 선형변환 행렬이 MDS 코드를 생성하는 가를 판단하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 입력 코드는 GF(2/sub□/)상의 원소들로 구성되며, 원소를 변수로 해석하여, 변수를 소거시키면서 선형변환행렬이 MDS 코드를 생성하는 가를 판단한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 종래의 모든 정방 부분행렬이 정칙인가를 판단하는 알고리즘과 비교하여 연산 수행 시간을 크게 줄였다.
기후변화를 고려한 위한 미래 수자원 계획은 신뢰성 있는 수문기상인자의 산정을 통한 수자원 영향 평가 결과로 수립되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 DHSVM모형과 TOPLATS모형에서 생산된 결과를 가지고 제약조건을 가지는 다중선형회귀 모형을 통하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역에 대한 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 다중선형회귀 모형은 하나의 종속변수의 변화를 설명하기 위하여 두 개 이상의 독립변수를 사용하는 모형으로 일반적으로 다중선형회귀 모형의 회귀 계수는 음의 값을 가질 수 있으므로 본 연구의 적용을 위하여 검정지점에 대하여 산정된 음의 회귀계수 값이 그대로 적용될 경우 적합하지 않으므로 회귀 계수에 제약조건을 부여하였다. 제한된 회귀 계수의 범위는 0-1사이를 가진다. 동적 다중선형 모형의 구성은 광릉 GCK, GDK 지점자료를 활용하였다.
본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.
계수에 대한 부등 제한조건이 있는 선형 회귀모형은 경제모형에서 가장 흔하게 다루어지는 것 중의 하나이다. 이는 특정 설명변수에 대한 계수의 부호를 음양 중 하나로 제한하거나 계수들에 대하여 순서적 관계를 주기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 부등 제한이 있는 선형회귀 모형에서 유의한 설명변수의 선택을 해결하는 베이지안 기법을 고려한다. 베이지안 변수선택은 가능한 모든 모형의 사후확률 계산이 요구되는데 본 논문에서는 이러한 사후확률들을 동시에 계산하는 방법을 제시한다. 구체적으로 가장 일반적인 모형의 모수에 대한 사후표본을 깁스 표본기법을 적용시켜 얻은 후 이를 이용하여 모든 가능한 모형의 사후확률을 계산하고 실제적인 자료에 본 논문에서 제안된 방법을 적용시켜 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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