공학이나 과학에서 다루는 거의 모든 현상이나 물체는 시공간적으로 연속성을 지니고 있으며, 지형이나 지하수위분포가 대표적인 사례에 해당한다. 강수량 분포 또한 지역적인 스케일을 고려할 때 연속성을 지니고 있다고 가정될 수 있다. 이러한 연속성을 지닌 현상이나 물체를 연구 대상으로 취할 경우, 모든 위치에서의 관찰 값이나 계산 값을 얻기란 불가능하므로, 불연속적이거나 이산적인 위치에서 불연속적인 값을 얻게 된다. 이러한 시공간적으로 이산적이고 불연속적인 자료를 바탕으로 어떠한 작업을 수행하고자 할 때 자료의 연속성을 가정하게 되며, 따라서 연속성을 가정하고 내삽 처리된 근사값을 이용하게 된다. 따라서 불연속적인 자료의 내삽 처리 과정이 연구 결과의 성패를 좌우할 만큼 매우 중요할 수 있다. 하지만 대다수의 연구자나 실무자들은 내삽 처리의 중요성을 간과하고 있으며, 자료처리나 준비 과정에서 거쳐야하는 하나의 단순한 단계로만 여길 뿐이다. 따라서, 본 연구에서는 역거리 가중치법(Reciplocal Inverse Distance method), 역거리 제곱 가중치법(Inverse Square Distance method), Dual Kriging법, Hardy의 Multiquadric법, Completely Regularized spline법, 삼각망법(TIN) 등 기존에 알려진 공간자료 보간법에 대해서 소개하며, 알려져 있는 공간함수를 이용하여 다양한 경우에 대한 비교, 분석을 수행한다. 보간법의 종류에 따라 내삽 결과는 매개변수 값에 지대한 영향을 받을 수 있기 때문에, 매개변수에 따른 내삽 결과를 분석하고, 정확성과 적용성 등 다양한 내삽기법들에 대해서 평가한다.
본 논문에서 화자공간모델 evolution에 기반한 continuous density hidden Markov model (CDHMM)의 online 적응에 대한 새로운 기법을 제안한다. 학습화자의 a priori knowledge을 나타내는 화자공간모델은 factor analysis (FA) 또는 probabilistic principal component analysis (PPCA)와 같은 은닉변수모델(latent variable model)에 의해 효과적으로 나타내어진다. 은닉 변수모델은 화자공간모델뿐아니라 CDHMM 파라메터의 ajoint prior분포를 표시함으로, maximum a posteriori(MAP)적응기법에 직접 적용되어진다. 화자공간모델의 hyperparameters와 CDHMM파라메터를 동시에 순차적으로 적응하기 위해 quasi-Bayes (QB)추정 기술에 기반한 online 적응기법을 제안한다. 연속숫자음 인식과 관련된 화자적응 실험을 통해 제안된 기법은 적은 적응데이터에서 좋은 성능을 나타내며, 데이터가 증가함에 따라 성능이 지속적으로 증가함을 보여준다.
먼저 Erdos-Renyi의 새로운 강대수 법칙을 소개하고, 여러 가지 형태로 발전된 Erdos-Renyi 형의 법칙과 그 응용을 보여준다. 보다 더 일반적인 Erdos-Renyi형의 법칙과 그 응용을 보여준다. 보다 더 일반적인 Erdos-Renyi 형 법칙을 찾기 위해 Csorgo-Revesz 증분형태의 극한정리들을 소개하여 종속 mixing 조건이 주어진 정상 Gauss 확률변수들의 부분합에 대해 Csorgo-Revesz 증분형태의 새로운 극한정리들을 얻는다. 끝으로, 유한차원 벡터공간, ι(sup)p-공간, ι(sup)$\infty$-공간에서 각각 값을 갖는, 연속 Gauss 과정에 대해서 필자에 의해 최근에 발표된 몇 편의 논문을 소개한다.
본 논문은 SUMT와 유전자알고리즘을 근거한 연속 및 이산최적설계 알고리즘에 의한 최적설계 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 최적설계는 단동온실 구조물의 단면 연속 및 이산 최적설계가 각각 동시에 수행된다. 본 연구에서 목적함수는 구조물의 중량이고, 제약조건식은 한계상태설계기준에 대한 설계 제한식이다. 설계변수는 원형단면의 직경과 두께이다. 그리고 본 연구의 SUMT 및 유전자 알고리즘에 의한 연속 및 이산화 최적설계 프로그램의 적용을 위해 설계 예를 들었다.
본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.
연속 수축 사전분포는 spike and slab 사전분포와 더불어, 희박 회귀계수 벡터 또는 공분산 행렬에 대한 베이지안 추론을 위해 널리 사용되고 있다. 특히 고차원 상황에서, 연속 수축 사전분포는 spike and slab 사전분포에 비해 매우 작은 모수공간을 가짐으로써 계산적인 이점을 가진다. 하지만 연속 수축 사전분포는 정확히 0인 값을 생성하지 않기 때문에, 이를 이용한 변수 선택이 자연스럽지 않다는 문제가 있다. 비록 연속 수축 사전분포에 기반한 변수 선택 방법들이 개발되어 있기는 하지만, 이들에 대한 포괄적인 비교연구는 거의 진행되어 있지 않다. 본 논문에서는, 연속 수축 사전분포에 기반한 두 가지의 변수 선택 방법들을 비교하려 한다. 첫 번째 방법은 신용구간에 기반한 변수 선택, 두 번째 방법은 최근 Li와 Pati (2017)가 개발한 sequential 2-means 알고리듬이다. 두 방법에 대한 간략한 소개를 한 뒤, 다양한 모의실험 상황에서 자료를 생성하여 두 방법들의 성능을 비교하였다. 끝으로, 모의실험으로부터 발견한 몇 가지 사실들을 기술하고, 이로부터 몇 가지 제안을 하며 논문을 마치려 한다.
불연속면이 발달한 암반 내에서 터널을 굴착하는 경우 불연속면을 고려한 터널의 역학적 안정성을 검토하는 것이 중요하다. 불연속 암반 내에 터널을 굴착하게 되면 대부분의 거동은 불연속면에서 발생하게 된다. 이는 암반블록보다 암반 내 불연속면의 강성이 현저하게 작기 때문이다. 불연속면을 고려한 터널의 안정성 해석은 암반을 연속체로 가정할 때 필요한 입력변수 외에 여러 종류의 입력변수가 추가로 필요하다.(중략)
동적 문제에 대한 공간-시간 유한요소법을 제시하였다. 이 방법은 공간과 시간을 동일한 변수로 취급하였으며 공간-시간 영역에서의 유한요소 전개에 있어서는 연속적 갤러킨 방법에 근거하여 가중여분법을 이용하였다. 이 방법은 조건부 안정을 주는 고차원적 정확성을 주는 해법인 것이다.
본 논문은 통계적 Regression방법인 Alternating Conditional Expectation(ACE) 방법을 적용하여 다중계측기를 이용한 공간 변수의 분포에 대한 추정 혹은 재구성 문제를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 한다. 계측기 설치 비용 및 설치 위치의 한계로 인해 완벽하게 이루어지기 힘든 공간 변수의 연속적인 분포 추정은 공정 시스템이나 안전성 관련 변수의 감시분야에 많이 응용되고 있다. 본 논문은 계측기 추가에 따르는 비용을 줄이거나 동일한 수의 계측기로 측정오차를 감소시킬 목적으로 가상계측기의 개념을 도입하고 이를 적용하기 위한 통계적 추정 방법론을 기술하고 있다. 수치모사를 통한 분석결과 본 방법은 비선형성이 큰 변수분포에 대해서도 Robust한 결과를 주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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