Super-RENS(super-resolution near-field structure) read-out 신호는 비선형 채널을 겪으면서 ISI(inter-symbol interference)의 영향으로 신호가 변형된다. 본 논문에서는 등화기의 측면에서 super-RENS 신호에 나타나는 비대칭성과 domain bloom 특성에 대해 살펴본다. Domain bloom은 광 레코드의 기록 과정에서 발생한다. 본 연구에서는 비대칭 심벌 변환 방식을 이용하여 비대칭 심벌들을 생성하며, 비선형 심벌과 선형 FIR(finite impulse response) 필터로 read-out 채널을 모델링한다. 이러한 비선형 채널의 등화는 채널의 선형 FIR 필터의 역필터를 찾은 다음 역필터로 등화된 신호를 심볼 변환 방식으로부터 전개된 결정 방식 테이블에 기초하여 판별하는 과정으로 진행된다. 제안하는 등화기를 raw BER(bit error ratio)의 관점에서 모의실험과 실제 super-RENS read-out 신호를 이용하여 분석하였다.
본 논문은 비선형 공정의 퍼지 모델을 동정하기 위해 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하며, 퍼지 모델의 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 공정을 표현한다. 퍼지 규칙에서 전반부 파라미터의 동정에는 입출력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 공간을 분할한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력 공간을 형성한다. 후반부 동정에서 퍼지 추론 방법은 간략 추론 및 선형 추론에 의해 시스템을 표현한다. 또한, 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 후반부 다항식의 계수를 동정하기 위해 표준 최소자승법을 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 사용하며 이 공정에 대해 성능을 평가한다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 고속의 무선 데이터 전송이 가능한 기술이다. 하지만 OFDM과 같은 다중 반송파 시스템은 비선형 왜곡에 매우 민감하다. OFDM 시스템에서는 심볼들을 다중 반송파를 이용하여 변조 후 더하여 전송함으로써 전송 신호 진폭의 변화가 매우 심하다. 이러한 신호 진폭의 변화와 송신기 내에 사용되는 고출력 증폭기 (High Power Amplifier; HPA)의 비선형 특성으로 인해 심각한 비선형 왜곡을 겪게 된다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)과 HPA에 의한 비선형 왜곡을 보상하기 위해 CPWL (Canonical Piecewise-Linear) 모델 기반의 새로운 디지털 사전왜곡기를 제안한다. 모의실험을 통하여 새로운 사전왜곡 기법의 성능을 TD (Total Degradation)와 비트오율 (Bit Error Ratio; BER) 측면에서 평가한 결과, HPA에 의해 발생하는 비선형 왜곡을 효과적으로 보상함으로써, 우수한 성능 향상이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 휠-레일 고속열차에 자기부상열차의 추진방법을 적용한 하이브리드 방식의 고속열차의 주행 동특성에 대해서 연구하였다. 초전도 선형동기전동기를 추진 동력으로 하는 휠-레일 방식의 고속열차는 강력한 추진력을 지니면서도 자기부상열차에 비해 기존 선로와의 호환성 및 경제성 측면에서 유리할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 초전도 선형동기전동기를 기존의 휠-레일 고속철도에 적용하는 두 가지 방안에 대해서, 초전도 선형동기전동기 추진이 휠-레일 고속열차의 동특성에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 초전도 선형동기전동기의 회전자와 고정자의 상호 작용을 검토하고 이를 포함한 차량의 동특성 모델을 구축하였다. 구축된 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 초전도 선형동기전동기의 회전자와 고정자의 상호 작용이 주행 중 고속 안정성, 승차감 및 가이드웨이 불규칙도에 미는 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징 을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
지반의 대표적 동적 물성치중 하나인 감쇠비를 구하기 위한 여러 이론적 비선형모델이 개발되어 왔으나 실제 측정된 감쇠비를 정확히 예측하기는 불가능하다. 공진주/비틂전단 시험기는 미소변형율에서 중간변형율까지 흙의 동적 거동을 표현하는데 자주 이용되어 왔다. 공진주/비틂전단 시험기의 단점중의 하나는 측정된 감쇠비에 상응하는 변형율 산정법이 복잡하다는 것이다. 이를 해결하기 위하여 수정쌍곡선 모델과 Ramberg-Osgood모델을 사용하여 수정등가반경법을 도입하여 보다 정확한 변형율을 계산하였다. 유타지역에서 채취된 시료를 이용하여 공진주/비틂전단 시험기로 측정된 비틂력-비틂각을 이론적 비틂력-비틂각과 비교하고, 맞춤곡선법을 사용하여 각 비선형모델의 매개변수를 구하였으며 적합모델별 매개변수에서의 등가반경을 산정하였다.
퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.
본 연구는 비지도 기계학습 기술과 코퍼스의 각 단어를 이용하여 한국어 단어를 형태소 분석하는 언어 모델을 구축하는데 목적을 둔다. 그리고 이 언어 모델의 단어 형태소 분석의 결과와 언어 심리 실험결과에서 얻은 한국어 언어사용자의 단어 이해/판단 시간이 상관관계을 갖는지를 규명하고자 한다. 논문에서는 한국어 세종코퍼스를 언어 모델로 학습하여 형태소 분리 규칙을 통해 한국어 단어를 자동 분리하는데 발생하는 단어 정보량(즉, surprisal(놀라움) 정도)을 측정하여 실제 단어를 읽는데 걸리는 반응 시간과 상관이 있는지 분석하였다. 이를 위해 코퍼스에서 단어에 대한 형태 구조 정보를 파악하기 위해 Morfessor 알고리즘을 적용하여 단어의 하위 단위 분리와 관련한 문법/패턴을 추출하고 형태소를 분석하는 언어 모델이 예측하는 정보량과 반응 시간 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 선형 혼합 회귀(linear mixed regression) 모형을 설계하였다. 제안된 비지도 기계학습의 언어 모델은 파생단어를 d-형태소로 분석해서 파생단어의 음절의 형태로 처리를 하였다. 파생단어를 처리하는 데 필요한 사람의 인지 노력의 양 즉, 판독 시간 효과가 실제로 형태소 분류하는 기계학습 모델에 의한 단어 처리/이해로부터 초래될 수 있는 놀라움과 상관함을 보여 주었다. 본 연구는 놀라움의 가설 즉, 놀라움 효과는 단어 읽기 또는 처리 인지 노력과 관련이 있다는 가설을 뒷받침함을 확인하였다.
본 교량은 교축방향에 대해 사각 60도인 90m 3경간 연속 완전 일체식 교대교량이다. 이 교량의 상부슬래브 콘크리트 타설후, 7일간의 콘크리트 양생에 따른 H말뚝의 수평거동을 알아보기 위하여, H말뚝 축방향으로 매설형 경사계와 변형률계를 설치하여 계측을 실시하였다. 이때 계측 결과를 수화열 및 건조수축 전용프로그램인 HACOM의 해석결과와 H말뚝의 횡방향 비선형 p-y 모델해석 거동에 비교하였다. 그 결과에 의하면, 실측한 H말뚝의 수평변위는 상부슬래브 콘크리트가 양생함에 따라 발생하는 수화열과 건조수축에 영향을 받았고, 그 크기는 각각 2.2mm, 1.4mm이었다. 말뚝 축방항 수평변위의 변곡점은 교대 기초저면에서 1.3m 위치에서 발생하였다. 이는 이 교량의 교대말뚝은 말뚝머리 고정조건으로 거동하는 것이 아니라 이와 매우 유사한 거동을 보였다. 그리고 실측한 말뚝의 휨응력 거동은 말뚝머리 회전구속과 같은 거동을 보이지 않고, 연직방향의 하중전이와 같은 거동을 나타내었다. 또한 교대말뚝의 비선형 p-y 모델해석으로 구한 최대휨응력 증분량의 크기는 약 300(kgf/$\textrm{km}^2$)이었고, 교대말뚝의 계측기 부착위치와는 무관하게 실측한 값보다 약 2배 크게 발생하였다. 그리고 말뚝의 비선형 p-y 모델해석에서 말뚝의 수평하중, 최대수평 변위, 최대휨응력, 최대휨모멘트는 콘크리트 양생시간에 따라 모두 선형적인 거동을 보였다.
최근에 ICT(information communication technology)의 발달과 더불어 스포츠를 ICT와 융합하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 이러한 대표적인 것이 게임을 들 수 있다. 또한 스크린 골프, 스크린 볼링과 같은 스포츠와 디지털을 혼합한 형태의 디지털 스포츠가 발달하고 있다. 일반 스포츠에도 중독 문제가 있듯이 디지털 스포츠에도 중독 문제가 존재한다. 본 논문에서는 디지털 스포츠에서의 중독 모델을 분수차수(fractional-order)로 제시하고 이 모델로부터 비선형 거동을 시계열과 위상 공간으로 나타내고, 이들 사이의 차이점을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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