본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.
주가 예측은 상업적인 매력 때문에 많은 이목이 끌리는 분야이지만, 주가의 불확실성과 변동성 때문에 주가 예측은 어려운 작업이다. 최근에는 주가 예측 모델에 어텐션 메커니즘을 사용하여 주가 예측에 많은 인자들이 사용되어 생기는 성능 하락 문제를 해결하여 좋은 성능을 보여주는 연구가 존재한다. 본 연구에서는 그 모델 중 하나인 Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network(DARNN)의 어텐션 메커니즘을 변경해가며 어떤 어텐션 메커니즘이 주가 예측에 적합한지를 알아본다. KOSPI100 지수의 예측실험을 통해 location 스코어함수를 사용한 어텐션 메커니즘이 가장 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였고, 이는 기존의 스코어함수를 사용한 DARNN에 비해 약 10% 향상된 성능으로 스코어 함수가 모델의 중요한 영향을 끼치는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 유체가 채워진 착저식 유연막 구조물과 파와의 상호작용 문제를 유탄성 이론을 사용하여 살펴보았다. 먼저 동역학적 문제를 풀기에 앞서 유체로 채워진 유연막 내부에 일정한 압력이 작용하였을 때, 유연막의 형상과 막에 작용하는 초기장력을 정역학문제를 풀어 구한다. 동역학적 문제를 풀기 위하여 유체영역을 내부영역과 외부영역으로 나누어, 내부영역을 유연막을 경계로 영역 1과 영역 2로 다시 나눈다. 내부영역에서는 경계요소법을 사용하여 파동장을 풀고, 외부영역에서는 고유함수전개법을 사용하여 해를 구한다. 두 영역이 만나는 정합면에서 이미 구한 해를 정합시켜 완전한 해를 구한다. 유연막의 거동은 원주 좌표계를 사용하여 유도된 선형화된 막방정식을 사용하여 이때 외력은 영역 1과 영역 2의 압력차로 주어지므로 영역 1과 영역 2의 해는 막방정식을 통하여 연성된다. 유체가 채워진 착저식 유연막 방파제의 성능에 미치는 중요한 변수로는 유연막의 형상(폭, 높이)과 유연막 내부압력, 유체의 밀도이다. 설계변수들을 바꿔가면서 유연막에 의한 파랑제어 효과를 투과율을 통하여 살펴보았다. 또한 파의 입사각도에 따른 파랑제어 효과를 함께 고찰하였다. 수치계산결과는 Ohyama의 실험결과와 비교하였고 두 결과는 정량적인 값 차이가 나지만 정성적으로 일치하고 있음을 확인하였다. 적절히 설계된 유연막은 소형어항 보호용이나 레저용 방파제로 활용할 수 있는 가능성을 발견하였다.
본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
아이징(Ising)모델화 된 이진 탁본영상을 유연한 선부합 ICM(Iterated conditional modes) 방식으로 영상복원하는 새로운 기법을 제시한다. 기본적으로 탁본영상은 획 구성상 정보 영역과 배경 영역의 두 극단으로 나누어져야 한다. 종래의 ICM적 접근이 부분적 사각구도(四角構圖)의 점처리에 근거하였음에 비해 본 연구의 주된 아이디어는 선처리이다. 기하학적 구조를 구하기 위해 현재고려중인 화소의 배열 위치를 중심으로 다수의 선형부합함수들을 발생시킨다. 부합함수들의 경사도와 크기들의 집합에 베이즈적 판별 논리를 적용하여 현재고려중인 화소의 영역을 판단한다. 영역판별 결과는 이진 색도이다. 이 경우 매 단계별 영역귀속 판단은 영역 안과 밖에서의 차별된 추적 양상에 관한 확률적 반복성에 의존한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 이진 탁본영상에 대하여 본 알고리즘의 효과를 확인하였다.
강성도법에서는 평형상태의 해석을 통해 구조물의 변위를 바로 산정할 수 있다. 그러나 변위형상함수를 사용하여 강성행렬과 부재내력의 계산이 근사적으로 수행되므로 유연도법에 비해 정확도가 낮은 단점이 있다. 종래의 유연도법에서는 변위형상 함수를 사용하지 않고 평형방정식을 만족하는 단면력-절점력 관계를 사용하여 단면력을 산정하므로 요소 내의 모든 단면에서 평형방정식을 만족시킬 수 있다. 그러나 유연도법은 강성도법에 비해 요소상태의 결정이 용이하지 않은 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 강성도법과 유연도법의 장점을 활용하여 강-콘크리트 합성구조물의 비선형해석을 위한 새로운 화이버 유한요소 혼합법(mixed method)을 개발하였다. 제안된 방법은 하중제어를 통한 Newton 방법을 사용하고 수치해석적으로 효과적이고 수렴성이 우수한 증분할선탄성계수법에 기반을 두고 있다. 또한 제안된 방법을 사용하여 강-콘크리트 합성구조물을 해석하였고 그 결과를 상용프로그램인 ABAQUS와 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 강-콘크리트 합성구조물의 비선형 거동을 정확하게 평가하였고 경제성이 매우 우수한 방법으로 입증되었다.
본 논문에서는 대칭 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 평활화를 이용한 영상의 화질개선을 제안하였다. 여기서 히스토그램 평활화는 영상의 명암도를 조정하여 화질을 개선하는 간단하고 효과적인 공간영역 기반 처리기법이다. 또한 대칭 로지스틱 함수는 s-자 형의 비선형 변환함수로 영상의 명암도 발생빈도수에 따라 밝기개선 정도를 비선형적으로 조정하기 위함이다. 특히 영상의 히스토그램에서 최대 발생빈도수를 가지는 명암도와 전체 픽셀수만을 이용한 유연한 대칭의 로지스틱 함수를 제안함으로써, 기존 로지스틱 함수에서의 지수함수 계산 부담을 감소시켰다. 제안된 평활화 기법을 크기와 히스토그램 분포가 다른 5개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 원 영상이나 기존의 전역 히스토그램 평활화의 결과영상보다 우수한 화질개선 성능이 있음을 확인하였다.
치열한 글로벌 경쟁에서 기업의 경쟁력이 제품 측면에서 점차 서비스 측면으로 옮겨가고 있다. 이는 치열한 경쟁 상황 등으로 인해 제품 생산 비용이나 제품의 품질에서 차별화를 확보하기 힘들어지고 수요의 불확실성과 동적인 시장 상황으로 인해 점차 유연성과 대응성 등 서비스 측면이 차별화 요인으로 대두되고 있기 때문이다. 기업의 유연성과 대응성은 기업의 판매주문처리를 통해 다른 기업들에게 평가된다. 따라서 기업은 판매주문처리에 관심을 가져야 한다. 그러나 기존의 판매주문처리 관련 연구들은 주로 생산 비용을 최소화하기 위한 납기 결정과 생산 일정 수립 및 납기 준수를 위한 리드타임 결정에 비중을 두고 있다. 이는 지금까지 판매주문처리 관련 연구들이 대상으로 하는 목적함수가 비용 관련 요소에 비중을 두고 있었으며, 유연성과 대응성 향상을 위한 고객과의 유연하면서 긴밀한 연결 비용과 실시간 주문 관련 정보 취득 비용이 높았기 때문이다. 그러나 정보 기술(IT)과 유비쿼터스 기술(UT)의 발전으로 점차 연결성과 가시성 확보와 관련한 비용이 줄었으며 기술적으로 구현 가능해지고 있다. 본 연구에서는 정보 기술과 유비쿼터스 기술의 발전으로 인해 변화된 기업의 판매주문관리에서의 유연성과 대응성 향상을 위해 납기를 재협의하는 프로세스와 이를 지원하기 위해 로제타넷 PIP(Partner Interface Process) 기반의 비즈니스 통합 모델을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 지반상태가 교량의 지진응답에 미치는 영향을 분석하기 위해 다양한 지반모델 상의 교량모델에 대한 지진해석을 수행하고 그 결과를 비교.분석하였다 이를 위해서 기존의 교량시방서에서 분류된 네가지의 서로다른 지반종류를 대상으로 보다 세분된 지반모델 상에 위치하는 대표적인 교량에 대한 지진해석을 수행함으러써 첫째로는 각 지반 종류 상호간의 지진응답 차이의 정도를 시방서 값과 비교.분석하였으며 둘째로는 동일 지반으로 분류되는 상이한 두 지반간의 응답차이의 정도를 확인하였다 해석을 위해서는 시방서에서 제시된 두가지 방법 즉 단일모드 스펙트럼해석법과 다중모드 스펙트럼해석법을 사용하였으며 이들 결과를 별도로 작성된 인공시간이력을 입력으로 하는 시간이력해석법을 사용한 결과와 비교.분석하였다 시간이력해석법에서는 진동수에 무관한 지반임피던스함수를 이용하는 시간영역해석법을 사용하였다 해석결과 시방서에서 제시한 단일모드 및 다중모드 스펙트럼해석방법은 일반적으로 안전측의 지반-구조물 상호작용 해석결과를 주는 것으로 확인되었다 그러나 유연성이 큰 지반 상의 구조물에대한 지진해석을 위한 해석모델 작성시에는 지반의 유연성이 반드시 고려되어야 하며 특히 낙교방지를 위한 변위는 지반의 유연성을 고려한 정밀해석법에 의한 계산이 필수적으로 요구됨을 확인하였다.
맡고 있는 일에 문제가 발생했을 때 문제의 원인을 아는 정도로 분석성을 측정하고, 회사의 전체 업무를 이해하는 정도로 포괄성을 측정하고, 본인의 일에 예외적인 상황이 발생하는 정도로 유연성을 측정한다. 기업의 고정효과 또는 임의효과와 연령, 근속, 직위 직급 등 전통적인 인적자본 변수들을 통제한 후 이 특성들은 통계적으로 유의하게 임금을 높인다. 맡고 있는 일에 문제가 발생할 때 문제의 원인을 거의 모르는 자보다 대부분 정확히 아는 자가 임금이 5.2% 높다. 맡고 있는 팀(부서)의 업무만을 어느 정도 이해하고 있는 자보다 회사의 전반적인 업무를 이해하고 있는 자가 임금이 2.52% 높다. 일상적이고 반복적인 일을 하는 자보다 하나하나가 새로운 일을 하는 자가 임금이 2.98% 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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