콘크리트 라이닝의 안정성을 검토하기 위해 지난 수년간 많은 연구가 이루어졌으며, 많은 비파괴 조사 기법들이 개발되고 발전하였다. 이러한 비파괴 조사 기법들은 그 신호 해석 과정에서 대부분 푸리에 이론을 근간으로 하고 있다. 그러나 진동신호에 대하여 푸리에 해석을 적용할 경우 결과는 단지 주파수 영역상에서 확인될 뿐이며, 이러한 결과로는 정확한 대상 신호의 분석을 기대할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 충격하중으로 인하여 발생한 비정상 파의 해석을 위하여 웨이블릿 이론을 적용하였으며, 웨이블릿 변환의 적용성을 확인하기 위하여 콘크리트 라이닝을 모사한 모형을 대상으로 실험을 수행하고, 제안된 이론을 바탕으로 콘크리트 라이닝의 두께를 추정하였다. 본 연구로부터 푸리에 변환에 비해 웨이블릿 변환이 뛰어난 분해능을 제공함을 확인할 수 있었으며, 분산성을 갖는 파를 해석함에 있어서도 웨이블릿 변환이 뛰어난 신호 해석법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 상세 부밴드에서의 PSNR과 웨이블릿 계수의 계층적 데이터 구조 측면에 초점을 맞추어 웨이블릿 영역에서의 신호 해석을 통한 잡음 제거를 연구하였다. 제안된 방식은 기존의 방식들과는 달리 수직 또는 수평 방향의 고주파 성분에 의한 상세 부밴드에서의 에너지 편중을 고려하여 이들의 에너지의 편중에 따른 분해 필터를 적응적으로 설계하고 부밴드의 에너지를 재분배시켜 성능을 향상 시켰으며, 웨이블릿 계수의 상호 의존성을 고려한 지역윈도우 사용해 기존의 방식을 개선하였다.
본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 Haar 웨이블릿 다중분해능 시간영역 해석법과 유한차분 시간영역 해석법을 이용하여 집중소자가 연결된 비선형회로의 해석방법을 제시하였다. 집중소자가 연결된 구조체 해석 방법으로써 집중소자를 제외한 부분에는 Haar 웨이블릿 MRTD 차분방정식을 적용하고 집중소자 부분에는 국부적으로 FDTD 알고리즘을 적용하였다. 종단에 집중소자가 연결된 마이크로스트립 구조체와 단일 다이오드 혼합기를 해석하여 기존의 유한 차분 시간영역 해석법과 비교하였다.
본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다.
다중 분해능 웨이블릿 해석법을 마이크로스트립 패치 안테나의 산란해석에 적용하였다. 다충구조에 대한 스펙 트럼 영역 그린 함수(spectral domain Green's dyad)의 특성올 공간-스펙트럼 영역 표현법을 이용하여 살펴보고, 스펙트럼 영역 웨이블릿을 주어진 문제에 적용하는 것이 유용함을 관찰하였다. 적분방정식에 모멘트법을 이 용하여 행렬방정식을 얻고, 그 풀이에 CG(conjugate gradient)법과 스펙트럼 영역 웨이블릿올 결합하여 효율 적으로 문제를 풀이할 수 있다. 단충구조 위에 놓인 정방형 패치에 대하여 기폰의 모멘트법 결과와 다충 분해능 웨이블릿 해석법올 적용한 결과를 비교하였다.
산업기술의 발전은 자연현상에서 발생되는 다양한 형태의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있게 되었으나, 자연현상의 신호는 그 정보량이 상당할 뿐만 아니라 디지털 신호로 변환하는 과정에서 발생되는 계통오차 및 동역학적 노이즈 등이 포함되어 있어 신호 해석에 많은 어려움이 있다. 최근 유량조사 분야에서도 최첨단 유량측정 기술인 초음파 유량계 설치를 통하여 기존의 유량조사 방법으로 불가능했던 감조하천과 대하천에서의 실시간 유량자료를 생산하고 있으며, 이에 근거하여 홍수예보 및 하천관리 업무에 효과적으로 활용하고 있다. 본 연구에서는 초음파 유량계가 설치된 여주지점의 2009년도 자동유량측정성과 중 동역학적 노이즈이라 판단되는 신호에 대하여 노이즈저감에 관한 방법론을 검토하고자 한다. 이를 위해 노이즈저감과 시간과 주파수 영역에서 유연한 분해능을 갖는 웨이블릿 변환을 적용하였으며 다양한 웨이블릿 변환함수 중 'db4'를 이용하였다. 여주지점의 자동유량측정성과에 대한 웨이블릿 변환함수 'db4'를 적용한 결과, 30분 이하의 단주기 성분(D1 등)은 동역학적 노이즈으로 판단되었으며, 최종파형분해단계의 근사성분은 원자료에 근사한 결과값을 얻을 수 있었다. 또한, 최종 분해된 자료는 충주조정지댐 방류량과의 상 하류 유출량 분석과 유출률 분석에서 물리적으로 해석이 가능한 결과 값을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 광학 디스크 기기의 주기적인 외란인 편심 보상을 위해 웨이블릿 신경 회로망 기반 외란 모델로 구성된 순방향 오차 제거(feedforward error rejection) 방법을 제안한다. 신호 모델링 방법으로 사용되어진 신경 회로망 모델의 단점인 실시간 처리 능력 및 국부 최소치로의 가능성 등을 극복하며 주파수와 시간 영역에서의 우수한 신호 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 가진 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 디스크의 외란을 모델링 한다. 웨이블릿 신경회로망은 경사 강하법 (gradient descent method)을 이용하여 학습하며, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 실제 광학 디스크 기기의 외란 데이터를 이용한 컴퓨터 모의 실험을 수행한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
본 논문은 이미지 처리나 신호처리 및 정보압축 등에 사용되는 웨이블릿 급수를 이용하여 4계 타원형 미분방정식을 풀때 그 방법에 대하여 논의하고자 한다. 본 논문에서 사용한 Hat 웨이블릿 함수는 $H^1$-공간에 속한 급수로서 일반적으로 2계 타원형 미분방정식에 적용하기에는 무리가 없으나 4계 타원형 미분방정식에 적용하기에는 불충분한 미분가능회수를 가지고 있다. 따라서 이 문제를 극복하기 위해 모멘트와 처짐을 미지수로 하는 선형방정식을 순차적으로 구성하고 풀어내는 방법을 사용하였다. 모멘트와 처짐을 미지수로 하는 순차적 해석법은 탄성하중법(모멘트면적법)의 응용으로 생각할 수 있다. 또한 그 정식화과정에서 무요소법과 동일한 점과 차이점을 언급하였다. 예측한 바와 같이 Hat 웨이블릿 함수의 항을 많이 고려할수록 수치해석의 해가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 응력특이를 갖는 오일러보 문제의 경우 제안된 해석법은 종래의 유한요소 해석값과도 비교되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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