실험실에서의 파랑생성에 흔히 사용되는 피스톤형 조파장치는 수심에 따라 유속이 동일하게 생성된다는 제약이 있어 주로 천해파의 생성에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 제약조건 없이 다양한 유속분포의 파형을 생성하는 수직 다열화된 조파장치가 개발되었다. 우선, 수심방향으로 이산화된 각 패들(paddle)의 스트로크에 대해 선형해석해가 유도되었다. 개발된 해석해는 패들의 수 및 유속분포에 따라 기존의 피스톤형 혹은 플랩형 조파장치 해석해로 근사함이 밝혀짐으로써 포괄적으로 활용될 수 있음이 확인되었다. 즉 개발된 해석해를 활용하면 선택적으로 피스톤형 및 플랩형 조파성능이 구현될 수 있다. 더불어 개발된 해석해는 다상유체의 내부파 생성에도 확정되어 적용가능함이 확인되었다. 다음으로, 개발된 조파장치를 수치적으로 구현하였다. 오픈소스 3차원 수치모형인 OpenFOAM 중, 두 개 이상의 불연속 및 비압축 유체에 대한 Navier-Stokes 방정식을 해결하는 수치 모듈을 사용하여 제안된 수직다열화된 조파장치의 성능이 평가되었다. 이때 동적격자모델(olaDyMFlow)을 결합함으로써 개발된 조파장치 움직임이 물리적 조파장치와 흡사하도록 수치적으로 구현하였다. 모의결과, 여러 개의 다열화된 패들이 층류 흐름 조건에서 심해파를 효율적으로 생성시키고, 중간수심 파랑조건에서는 제안된 조파장치가 상대적으로 덜 유리함을 확인할 수 있었다. 마지막으로 공기, 기름 및 물 등 3상의 흐름조건에서 단 두 개의 패들을 활용하여 각각 내부파 및 표면파를 생성하되었으며, 모의 결과는 해석해과 비교됨으로써 개발된 조파장치의 성능이 검증되었다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성하는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 기억할 수 있다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 그다지 활발하게 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석하였다. 또한 뉴런의 활성화 함수가 완전선형인 경우와 구분선형 근사인 네트워크에 대한 리미트사이클의 안정성을 해석하였다.
본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM)이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
In this paper, a two ports machine(TPM) model for discrete event dynamic systems(DEDS) is proposed. The proposed model is a finite state machine which has two inputs and two outputs. Inputs and outputs have two components, events and informations. TPM is different from other state machine models, since TPM has symmetric input and output. This symmetry enables the block diagram representation of the DEDS with TPM blocks, summing points, multiplying points, branch points, and connections. The graphical representation of DEDS is analogous to that of control system theory. TPM has a matrix representation of its transition and information map. This matrix representation simplifies the analysis of the DEDS.
DEVS(Discrete Event System Specification)형식론은 계층적이고 모듈화 된 형태로 이산사건 시스템을 기술하는 수학적 이론이다. DEVS 형식론에 기반한 모델링과 시뮬레이션은 여러 시뮬레이션시스템에 적용되고 있으며, 보통 단일서버에 단일 프로세스로 구현되고 있다(3). 본 연구는 DEVS 모델을 네트워크기반의 여러 분산서버에 나누어서 모델링하며, 이를 시뮬레이션 하기 위한 처리 기법에 관한 것이다.
연속시간 시스템의 제어 이론은 잘 개발되어 왔다. 컴퓨터 기술의 발달로 인해 디지털 제어 기법이 여러 분야에 적용되어 왔다. 제어 시스템에 시간 지연이 있는 경우는 시스템을 효율적으로 제어하는 것이 어렵다. 제어기와 액츄에이터 그리고 센서와 제어기 간에 있는 지연은 제어 성능을 떨어뜨리고 전체 시스템을 불안정하게 할 수 있다. 본 논문에서는 다중의 상태, 입력 그리고 출력 지연을 가지는 제어 시스템을 위한 새로운 근사 이산화 방법과 디지털 설계 그리고 조정가능한 계수를 가지는 일반화된 쌍선형 변환 방법을 제안한다. 이 방법은 정수의 시간 지연을 가지는 이산 시간 모델을 동일한 연속 시간 모델로 다시 변환할 수 있다. 실제적인 예제를 통해 제안된 방법의 효율성을 증명한다.
본 논문에서는 카오스 현상을 나타내는 수식을 변형하여 암호시스템이나 PN(pseudo-noise)시퀸스에 적용하기 위하여 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 하이퍼카오스 VP 사상(HVPM, Hyper chaos Volume Preserving Maps)과 이들간의 카오스 동기화를 제안한다. 단계별 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 이산시간(discrete-time) HVPM 모델을 설정하고, 수치해석 실험으로 아날로그 카오틱시퀸스(CAS. chaotic analog sequence)의 특징을 분석한다. 그리고 HVPM의 신호를 기존의 단순한 PC(Pecora, Carroll)방법을 응용한 치환동기화 (synchronous substitution)를 이용하여 구동 및 응답시스템간의 카오스 동기화(chaos synchronization) 제어를 한다. 수치실험에서 카오스 신호가 갖는 특징들을 확인할 수 있었으며, 치환동기시스템에서 효과적인 카오스 동기화가 수행됨을 증명할 수 있었다.
가돌리니아 첨가 우라니아에 대한 점결함 모델이 순수 우라니아의 점결함구조를 바탕으로 하여 개발되었다. Gd 도펀트는 금속이온자리에 -1 유효전하를 지니고, 주위의 산소침입형을 밀어내어 산소침입형의 자리를 감소시킨다. 산소 공공 농도가 증가하면 Gd 도펀트는 산소공공과 집합체를 형성하게 된다. 이 점결함 모델은 Gd 도펀트의 양의 증가에 따른 산소포텐샬의 증가와 산소 대금추비율이 2일때 급속한 산소포텐샬 변화를 설명하여, 현존하는 실험값과 좋은 일치를 보였다.
현대 생활에서 대부분의 사람들은 90%이상을 실내(가정, 일반사무실, 실내작업장, 공공건물, 지하시설물, 상가, 음식점, 자동차, 지하철 등)에서 생활하기 때문에 실내공기질(indoor air quality)은 개인이 오염물질에 노출되는 주요한 요인이다. 이산화질소($NO_2$)는 고온의 연소과정에서 발생되는 부산물로써 차량, 발전소와 산업장 등에서 발생되고 있다. 실내에서 이산화질소의 농도는 가스레인지, 케로센(kerosene) 난방기, 흡연에 주로 영향을 받는다. $NO_2$는 호흡기 증상과 관련된 각종 질환을 유발시키는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 한국의 서울에서 직장인 95명의 시간활동도가 조사되었으며, 호주 브리스베인에서 직장인 57명의 시간활동도와 동시에 각 가정의 실내.외 및 직장의 $NO_2$ 농도를 측정하였다. 또한 개인 $NO_2$ 노출을 예상하여 각 도시의 빈도분포를 예상하였다. 본 연구의 결과를 보면 다음과 같다. 1. 서울의 95명의 직장인들은 실내에서 약 83.8%의 시간을 보냈으며, 브리스베인의 57명의 직장인들은 실내에서 약 88.3%의 시간을 보냈다. 2. 브리스베인에서 측정된 실내의 NO2 평균농도는 10.5ppb(${\pm}5.6$), 실외의 NO2 평균농도는 14.5ppb(${\pm}5.8$), 직장에서의 $NO_2$ 평균농도는 18.2ppb(${\pm}5.0$)였다. 개인의 $NO_2$ 노출은 평균 15.0ppb(${\pm}5.2$)였다. 개인의 $NO_2$ 노출은 실외의 $NO_2$ 농도(r=0.42)보다 실내의 $NO_2$ 농도(r=0.42)보다 실내의 NO2 농도(r=0.49)에 상관성이 더 높았다. 3. 시간 가중치 모델을 이용한 개인 $NO_2$ 노출은 측정된 개인 NO2 노출과 통계학적으로 상관성을 가지고 있었다(r=0.58). 예측된 개인 $NO_2$ 노출은 측정된 $NO_2$ 노출보다 낮게 나타났으며, 이것은 출퇴근 등에 의한 교통의 이동에 따른 노출 때문인 것으로 생각되었다. 4. $NO_2$ 농도 분포를 log-normal 분포, 시간활동도를 Normal 분포로 가정하고 Monte-Carlo 시뮬레이션을 했을 때 서울의 직장인의 개인 노출은 평균 36.7ppb(${\pm}10.9$)였으며, 브리스베인의 직장인의 개인 노출은 평균 13.7ppb(${\pm}4.1$)였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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