유비쿼터스 환경에서는 다양한 센서로 부터 원거리에 데이터를 전송해야 하는 문제가 제기되어져 왔다. 특히 서로 다른 위치에서 도착한 데이터를 통합하는 과정에서 데이터의 속성 값들이 상이하거나 데이터에 일부 손실이 있는 데이터들도 처리해야 하는 어려운 문제를 가지고 있었다. 본 논문은 이와 같은 데이터들을 대상으로 집락분석 하는 방법을 제시한다. 이 방법의 핵심은 문제에 적합한 목적함수를 정의하고, 이 목적함수를 최적화 할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 있다. 목적함수는 OCS 목적함수를 변형하여 사용한다. 이진 값을 가지는 데이터만을 처리할 수 있었던 MFA(Mean Field Annealing)을 연속 값을 가지는 분야에도 적용할 수 있도록 확장한다. 그리고 이를 CMFA이라 명하고 최적화 알고리즘으로 사용한다.
위상이 2진적으로 변하고 주파수가 계단적으로 변하는 연속펄스 열로 된 FM 신호를 레이다 신호로 전용할 때의 특성을 고찰하였다. 이 목적을 위하여 우선 이런 종류의 신호에 대한 스퍽트럼 및 애요함수에 대한 일반적인 표시식을 구하였으며 다음에 여러가지 2진위상 코딩에 대하여 그 스펙트림과 애요함수의 크기를 콤퓨터에 의하여 프롯터로 그렸다. 이 결과로 부터 위상이 교대로 변하는 경우가 다른 코딩 방식에 비하여 가장 양호한 시간분해능을 가진다는 것과 또 이 경우의 천체함수는 시간-속도의 전평면상에서 다수의 스파이크를 가진다는 것을 알았다.
본 연구에서는 CMAC의 훈련에 관련된 문제점 뿐만 아니라 효율적인 CMAC 훈련 방법의 개발에 관한 문제를 연구하였으며, 학습간섭의 영향을 전혀 받지 않으면서 CM- AC의 학습일반화(learning generalization) 특성을 살린, 일반적으로 응용될 수 있는 이웃간훈련방법을 제안하였다. 이 훈련 방법을 2변수 연속함수를 위한 2차원 CMAC의 훈련모사에 적용하여 전체 입력점 수의 1.3% 정도의 훈련 회수로 그 연속함수의 최대 함수값 1.0에 대해 0.0025의 제곱 평균 제곱근 오차(root mean square error, 이하 RMS error라 함)를 갖는 수준의 훈련성과를 거둘 수 있다.
본 논문은 페달력과 전기 구동력을 동시에 사용하는 하이브리드 3륜 전기자전거의 구동부에서 보조력의 제어에 토크리플이 억제될 수 있도록 역기전력 함수를 이용한 PAS(Power assist system)을 제안한다. 제안된 방식에서는 하이브리드 3륜 전기자전거의 구동력을 제공하는 BLDC(Brushless DC) 전동기의 역기전력 형상과 토크 사이의 상관관계를 바탕으로, 사용자의 요구 토크에 대하여 추정된 역기전력 역함수를 통해 지령 전류를 발생하고, 지령전류의 제어에는 추정된 역기전력함수를 사용하여 제어 성능을 향상시킨다. 연속적인 역기전력의 추정에는 홀센서의 위치각과 추정속도를 통해 연속적인 위치각을 추정하고, 이를 통해 룩-업 테이블의 실제 역기전력 데이터와 위치 보정값을 사용하게 된다. 하이브리드 3륜 전기자전거의 제안된 PAS 제어 방식은 시뮬레이션을 통해 가능성을 검증하였다.
국내에서 사면 붕괴의 직접적인 원인은 강우에 의한 것으로 볼 수 있으며, 강우침투에 따른 지하수위 상승과 간극수압 증가, 강우강도 크기에 직접적으로 영향을 받는 지표면 유출로 인한 사면의 표면토사 유출 및 얕은 사면붕괴로 나타난다. 본 연구에서는 강우로 인한 지반내 침투로 불포화토가 포화토로 변화는 과정에서 침투능을 산정하고자 기존의 침투공식을 검토하고 TDR 센서를 이용한 실내실험을 통한 침투능 산정공식을 제시하였다. 제시한 침투능 산정공식을 검증하기 위한 침투실험을 수행하여 결과를 비교 분석하였으며, 이론적 해석 및 실내실험에 의한 결과는 다음과 같다. 첫째, 포화도 변화에 따른 TDR데이터 변화는 일정했으며 이를 회귀분석을 통하여 함수화하였고, 이 함수를 이용하여 지반의 포화도 및 함수비를 파악할 수 있었다. 둘째, 흡인수두항과 중력수두항이 결합된 연속적인 침투능 산정공식을 새로이 유도하였으며, 이를 이용한 결과와 TDR 센서를 이용한 실험결과와 거의 유사함을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.645-661
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1997
연속형 변수들의 상관관계와 범주형 변수들의 연관성 측도들을 비교 연구하였다. 이 연구를 위하여 연속형 변수들이며 +1에서 -1까지 완벽한 상관관계를 갖고 있는 2 변량 정규분포를 이용하여 2$\times$2 분할표와 확장하여 일반적인 I$\times$J 분할표를 대신하는 3$\times$3 분할표를 생성하였다. 2 차원 분할표에서 정의된 연관성 측도들을 구하여 논의하였는데 2$\times$2 분할표에서는 교차적비 $\alpha$ 통계량과 교차적비의 함수로 표현되는 Yule [1912]의 Q와 Y의 통계량 그리고 상관계수 R 통계량과 R 통계량의 함수인 P 통계량을 설명하고 생성된 분할표에서 구한 통계량값을 분석하였으며, 3$\times$3 분할표에서는 Pearson의 독립성 검정통계량 $X^2$의 함수로 표현되는 P. T. V 통계량과 Goodman과 Kruskal [1954]의 $\lambda_{C/R}$통계량과 Light와 Margolin [1971]의 $\tau_{R/C}$ 통계량을 설명하고 그 값들을 Pearson의 상관계수와 비교 분석하였다.
2차원균열을 포함하고 있는 무한체가 균일한 전단응력을 받고 있는 경우에 대한 복소응력함수를 기존의 응력함수를 이용하여 해석적으로 구하였다. 이는 등각사상과 정칙연속법에 의하여 구하였다. 결과는 극한의 경우에 대하여 검증하였으며 구한 복소응력함수는 맞는다는 것을 보여준다.
영상복원법 중에는 복원하고자 하는 원 영상의 화소밝기분포가 부분적으로 평탄하다는 가정을 한 부가적인 Gibbs 사전정보를 포함하는 방법이 있다. 이 경우 Gibbs 사전정보를 표현하기 위해 원 영상의 화소밝기를 나타내는 실변수 뿐 아니라 경계를 정의하는 이진변수를 포함하는 에너지 함수를 정의하게 된다. 그러나, 이러한 실변수와 이진변수의 복합형태가 존재할 경우 이들을 동시에 추정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 deterministic annealing 방법의 응용을 고찰하기로 한다. Deterministic annealing 방법은 다른 방법과 달리 실수 값을 취하는 변수 및 이진변수가 복합형태로 존재하는 문제를 다루는데 있어서 매우 원리적이고 효율적인 방법을 제공한다. 이 방법에서는 복합형태를 취하는 원 함수에 근접하도록 하는 일련의 함수들을 정의하게 되는데, 이때 새로운 일련의 함수들은 실변수만을 취하도록 변환된다. 일련의 함수 중 개개의 함수는 조종파라미터(냉각시 온도에 해당)에 의해 지정된다. 고온에서의 에너지 함수는 저온에서의 에너지와 유사하나 좀더 완만한 형태를 취하게 된다. 따라서, 온도를 서서히 낮추면서 고온에서의 에너지 함수를 저온에서의 에너지 함수로 변환시켜 감으로써 에너지 함수를 최소화하는 작업이 용이해 진다. 이것이 연속방법의 핵심이다. 본 논문에서는 이러한 연속방법을 Bayesian 영상복원 모델에 적용하여 그 성능을 실험을 통해 검증한다.
Warner(1965)의 확률화 응답 모형을 두 번 연속사용하여 응답자들이 일관성 있는 응답을 했다는 가설을 검정하는 검정통계량을 제안했다. 이것은 양측과 단측 대립가설 모두 검정하는데 이용할 수 있으며, 제안된 검정통계량의 조건분포는 정규분포에 근사한다. 이 검정통계량의 조건부 검정력 함수와 비조건부 검정력 함수를 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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