본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE (Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.
본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력 전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE(Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.
이 연구에서는 초고층 건축물의 시공단계부터 사용단계까지 안전성을 검토하고, 사용성을 평가하기 위해 새로운 해석기법을 개발하였으며, 개발된 해석기법은 초고층 건축물의 점진적인 시공단계와 콘크리트 재료의 비탄성 변형을 고려할 수 있으며, 골조효과를 반영함으로써 구조물의 거동을 보다 명확하게 파악하기 위해 3차원 해석기법이 도입되었다. 또한 개발된 해석기법을 바탕으로 해석 목적에 따라 실무에 적용이 가능한 실용적인 모델링 기법과 해석방법을 제안되었다. 개발된 해석기법의 검증을 위해, 현재 건설중인 초고층 건축물에서 측정한 계측자료와 개발된 해석기법으로 얻은 해석결과를 비교 검토하였으며, 해석결과가 계측자료를 잘 모사한다는 사실이 확인 되었다. 그러나, 추후 연구를 통해 보다 성공적인 검증작업을 수행하기 위해서는 추가적인 계측자료가 확보 되어야 하며, 이와 동시에 정확하고 합리적인 계측기법이 마련되어야 한다.
디지털 영상 기기의 발전과 함께 여러 가지 실용적인 영상 처리 기법들이 연구 개발되고 있다. 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성이 주목을 받고 있다. 이는 영상 처리 분야에서 매우 중요한 문제로 다루어지고 있는 움직임 정보의 추출과 영상복원 및 화질 향상 등 여러 가지 기반 기술이 요구되는 복합적인 영상 처리 기법이다. 본 논문은 특히 파노라마 영상 합성의 대상으로 적합한 축구 경기 장면을 파노라마 영상으로 재구성하는 효과기의 구현을 목표로 하였다. 별도의 장비를 활용하거나 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 주어진 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 전제하에 이루어졌으며, 카메라 움직임의 모델링, 역변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 문제 등 시스템 전반을 다루었다.
현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.
제품계열공학(Product Line Engineering, PLE)은 핵심자산(Core Asset) 개발과정과 어플리케이션공학(Application Engineering, AE)과정으로 구성된다. 핵심자산 개발과정은 한 도메인에 속한 여러 어플리케이션들의 공통적인 휘쳐(Feature)를 핵심자산으로 모델링하고, 이를 재사용할 수 있도록 구체화하는 작업이다 어플리케이션 공학 과정은 핵심자산을 각 어플리케이션의 요구사항에 맞게 인스턴스화(Instantiation)하여 어플리케이션을 효과적으로 개발하는 작업이다. 기존의 PLE 기법들은 핵심자산개발에 크게 치중되어 있고, AE 과정의 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 특히, AE 과정의 실용화를 위해서는 중요한 활동인 인스턴스화하는 실용적 절차와 기법이 미비하다. PLE의 넓은 산업계의 적용을 위해서는 체계적이며 실용적인 수준의 AE 프로세스, 작업 지침, 산출물의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 AE의 실용적 프로세스를 제안하고. 프로세스의 각 활동에 대한 상세 지침을 제시하며. 활동에 따른 산출물 제시한다. 또한 사례 연구를 통하여 제시되는 프로세스에 논리성과 실용성을 검증한다.
대화 시스템에 관한 기존 연구는 실용시스템을 위한 연구와 대화 현상 이해에 중심을 둔 연구로 나눌 수 있다. 전자는 실제 환경에서 강인한 성능을 유지하는 것에 초점을 두고 있다. 하지만 매우 제한적인 상황에서만 성능을 보장할 수 있으며 다양한 형태의 대화를 적용하기 어렵다. 후자의 연구에서는 대표적으로 계획기반 모델(plan-based model)이 제안되었는데, 이 모델은 복잡한 대화 구조를 모델링(modeling)할 수 있으며, 다양한 현상에서의 사용자 목적 추론이 가능하다. 하지만 계획기반 모델은 초기 설계가 어렵고 실용적인 대화 시스템 구축에 있어서 시스템 응답을 생성하기 위한 상호작용 모델로의 확장이 매우 어렵기 때문에 실용시스템으로의 적용이 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 계획기반 모델의 단점을 보완하고 실용적인 대화 시스템을 구축하기 위하여, 시스템 응답을 위한 확인 대화 전략과 담화스택(discourse stack)을 계획기반 대화 모델에 적용함으로써 효율적인 응답을 생성할 수 있는 새로운 기법을 제안한다.
컴포넌트는 소프트웨어 개발의 복잡성을 감소시키는 효과적인 방법으로 평가되고 있다. 그러나 소프트웨어 개발 시 컴포넌트를 사용하여 기간 단축과 비용 절감 효과를 얻기 위해서는 컴포넌트의 재사용성이 향상되어야 한다. 업무 단위로 컴포넌트를 설계하여 컴포넌트 안에 업무 워크플로우를 포함하는 것은 컴포넌트의 재사용성을 향상시키는 효과적인 방법이다. 워크플로우가 내장된 컴포넌트는 업무 단위로 재사용되기 때문에 개발 기간 단축과 비용 절감 효과가 크다. 몇 몇 컴포넌트 방법론에서 워크플로우를 내장한 컴포넌트 설계 기법의 필요성을 제시했다. 그러나 컴포넌트 개발에 적용하기 위해서는 좀 더 실용적이고 구체적인 기법이 요구된다. 본 논문에서는 컴포넌트를 통한 워크플로우의 재사용을 위해 패밀리 멤버간의 가변적인 워크플로우를 컴포넌트에 내장하여 재사용성을 높이는 기법을 제안한다. 제시된 기법은 워크플로우와 워크플로우 가변성에 대한 정형명세를 통해 복잡한 워크플로우의 설계를 단순화한다. 또한 정형 명세를 통해 워크플로우 가변성 간의 불일치를 해결하고 가변성의 결합도를 낮춘다. 정형 명세와 UML을 사용한 컴포넌트 모델링의 산출물은 컴포넌트 구현 소스 코드를 자동으로 생성하는 것을 돕는다. 따라서 제시된 설계 기법은 개발자의 생산성을 높이고 컴포넌트의 재사용성을 향상시킨다. 본 논문에서는 설계 기법과 함께 예제를 통해 컴포넌트 워크플로우 명세와 설계 기법의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 수학을 기반으로 한 데이터베이스의 지식탐사 절차를 통하여 데이터의 선택, 정제, 통합, 변환, 축소, 데이터 마이닝 기법의 선택과 적용 및 모형의 평가에 관한 개념과 방법론을 소개하고 수학의 한 분야로서 통계학의 역할과 적용방법에 관하여 연구하고자 한다. 또한 오늘날 관심이 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 역사와 수학적 배경, 통계 및 정보 기술을 이용한 데이터 마이닝의 주요 모델링 기법, 실용적 응용 분야 및 적용 사례 그리고 데이터 마이닝과 통계의 차이점에 관하여 조사하고 논하고자 한다.
본 연구에서는 재킷식 해상풍력터빈 지지구조물의 효과적인 건전성 모니터링을 위하여, 손상에 의한 구조물의 모드 특성 변화 및 군집신경망기법을 이용한 손상추정기법을 제안한다. 실용적 적용을 위하여 제한된 계측자료를 활용하고, 구조적으로 중요하며 손상이 발생될 확률이 큰 것으로 판단되는 중요부재를 대상으로 손상을 추정한다. 즉, 재킷식 지지구조물은 부재 개수가 많기 때문에, 모든 부재를 적절히 식별하기 위해서는 이에 상당하는 많은 수의 계측 데이터 채널 및 센서를 설치해야 한다. 이는 건전성 모니터링의 경제적 및 실용적인 측면에서 적절치 않다고 판단되며, 본 연구에서는 중요 구조부재에 대하여 제한된 계측자료를 활용하여 집중적으로 손상추정을 수행하기 위한 연구를 수행한다. 5 MW 해상풍력터빈에 적용될 수 있는 재킷식 해상풍력터빈 지지구조물을 모델링한 후, 수치 시뮬레이션을 수행하여 신경망의 훈련패턴을 생성한다. 이후, 군집신경망기법을 이용하여 중요부재에 대한 손상위치 및 손상정도를 20가지 손상경우에 대하여 추정한 결과, 모든 손상 경우에 대하여 성공적으로 손상을 판정할 수 있었으며, 군집신경망기법을 적용함으로써 추청결과의 정확성이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 실험연구를 통하여 기법을 검증하였는데, 3가지 손상경우에 대하여 손상을 추정한 결과 합리적으로 손상을 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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