본 연구에서는 MSC/NASTRAN을 이용하여 플러터, 돌풍응답 등의 공탄성 현상에 대한 해석 및 제어에 필요한 일반화된 비정상 공기력 행렬들을 계산하고, 이를 외부 프로그램에서 활용하기 위해 MSC/NASTRAN의 DMAP ALTER를 이용하여 외부 파일로 추출하는 방법을 제시하였다. 또한, 공탄성 해석 및 제어를 위한 지배방정식 구성을 위해 추출된 일반화된 비정상 공기력 행렬들을 최소상태 근사법을 사용하여 근사화하는 방법을 제시하였으며, 이를 단순화된 항공기 날개 구조물 모델에 적용하여 검증하였다.
본 논문은 도립전자 시스템을 LFR(Linear Fractional Representation)로 표현하여 얻어진 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기법을 적용한다. 먼저, 일반화 제어대상을 얻기 위하여, LFR로 표현한 도립진자의 선형 모델을 유도한다. LFR에서 고려한 구체적인 불확실성은 3개의 비선형 성분과 1개의 진자질량 불확실성이다. 유도된 선형모델에 하중함수를 더하여 LFR 모델을 확대함으로써 일반화된 제어대상을 얻는다. 다음으로, 이 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기를 설계한다. 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기 설계를 위해서 LMI(Linear Matrix Inequalities) 기법을 이요한다. 설계된 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기의 제어성능과 강건 안정성을 평가하기 위해서 모의실험과 실물실험을 통하여 $H_{\infty}$ 제어기와 비교한다. 실험결과, $H_{\infty}$ 제어때 보다 적은 피드백 정보만으로도 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기는 도립진자의 진자각도 측면에서 $H_{\infty}$ 제어기보다 나은 강건 안정성과 제어 성능을 보인다.
본 연구는 물리·역학적 특성을 고려한 점탄성 감쇠기의 수치모델에 의한 강뼈대구조물의 지진응답개선에 관해서 조사하고자 한다. 온도변화에 의한 감쇠기 이력거동에 미치는 영향을 고려하기 위하여, 점탄성 감쇠기의 모델은 온도-주기 등가원리와 더불어 개선된 분수도함수법에 기초하여 정식화하였다. 본 감쇠기 모델의 알고리즘을 일반화된 강뼈대구조물의 비선형 동적 해석 프로그램에 추가하였다. 강뼈대구조물에 대한 해석 예를 통하여, 제시된 모델에 의한 점탄성 감쇠기의 지진응답개선에 관한 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 적응적 정규화 자연기울기 학습법과 자연 프루닝(pruning) 방법의 결합을 통하여 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하고자 한다. 먼저 적응적 정규화 자연기울기 학습을 통하여 신경망의 가중치를 최적화 시키고, 자연 프루닝에 의하여 신경망의 구조를 단순화 시킨다. 이러한 모델들 중 최적의 모델은 베이시안 정보 기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하는 방법을 제안한다 벤치마크 (benchmark) 데이터로 제안하는 방법과 유클리디안(Euclidean) 거리에 기반한 결합 방법과 자연 프루닝만을 적용한 방법을 비교함으로써 우수성을 검증한다.
본 연구에서는 학생들이 모델을 개발하는 과정에서 도구를 활용한 조작활동을 분석한다. 또한, 도구를 조작하는 활동이 내면화되어 내적 활동의 수단으로서의 도구가 사고 과정을 중재하여 일반화 가능한 모델이 개발되는지를 조사한다 이를 위하여 중학교 1학년 학생 3명이 도구를 활용한 모델링 활동에서 모델을 개발하는 과정을 조사한 사례연구를 제시한다. 연구 결과, 학생들은 도구를 조작하는 지각적 활동을 인지적 활동에 통합함으로써 변화하는 양 사이의 관계를 추론하고 모델화 하였다. 또한 도구를 조작하는 지각적 활동을 반성하면서 개발한 모델을 수정하고 정교화하였다. 특히. 학생들은 도구를 조작하는 지각적 활동을 내면화하여 도구를 조작하는 활동을 하지 않고서도 비커의 물부피와 높이의 관계그래프인 일반화 가능한 모델을 개 발하였다.
허프변환은 이미지 영역에서 패러미터 영역으로의 변환을 통해 주어진 이미지에서 모델 인스턴스를 추출해내는 방식으로 허프변환된 결과는 패러미터 영역 좌표에 해당하는 Cell 카운터들의 히스토그램 형태가 된다. 다음 단계로 임계값을 정한 후 이를 상회하는 카운터 값에 해당하는 패러미터 값을 통해 모델 인스턴스를 추출하게 되는데 일반적으로 그 임계값은 최고 Cell 카운터 값의 일정 부분에 해당하는 값을 주로 선택하게 된다. 임계점이 너무 낮을 경우 잘못된 모델 인스턴스를 추출할 가능성이 있으며(false positives) 반대로 너무 높은 임계점을 선택할 경우 존재하는 모델 인스턴스를 추출해내지 못하는 오류(false negatives)를 초래하게 된다. 본 논문에서는 일반화된 허프변환(Generalized Hough Transform) 적용 시 패러미터 영역에서의 Cell 카운터 값의 임계점 선택을 위한 방법으로 확률적인 접근방식을 제시하며 이를 위해 Cell 카운터 분포에 해당하는 조건부 확률을 도출하여 과학적인 임계점 선택이 가능함을 입증한다.
In this paper, an extended volumetric error model considering backlash in a three-axis machine tool was proposed and utilized for calculating the volumetric error of the machine tool at any position in three-dimensional workspace. Backlashes are interrelated; i.e. the angular backlash affects the straightness errors which then affect talc calculated squareness errors. Therefore, a new concept was introduced to define the backlash of squareness errors to incorporate the backlash of squareness error into the volumetric error, and the characteristics of the backlash of squareness error were investigated. The effects of backlash errors were assessed, by experiments. for 21 geometric errors of a machine tool. The backlash error was shown to be one of the systematic errors of a machine tool. And a generalized volumetric error model formulator for three-axis machine tools was developed, which allowed us to formulate machine tool synthesis error models far all possible machine tool configurations only with machine tool topology information. Based on these volumetric error model and model formulator, a computer-aided volumetric error analysis system was developed for a three-axis machine tool in this paper. Then the volumetric error at an arbitrary position can be obtained, and displayed in a three-dimensional graphic form.
본 연구의 목적은 규칙기반 모델링을 구성하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 그 동안 지도 일반화에 대한 연구는 제한된 지도요소를 대상으로 선형사상의 형태변형을 위한 알고리즘 개발과 평가에 집중되었다. 규칙 기반 모델링은 지도제작 원리와 공간현상의 분포패턴을 분석하여, 그 결과를 일반화 과정에 적용하기 때문에 기존의 일반화 알고리즘 개선에 도움이 된다. 규칙기반 모델링은 다양한 지도요소들을 대상으로 일반화를 적용할 수 있고, 디지털 환경하에서 다축척 지도제작에 효과적이다. 본 연구에서 개발된 하계망 규칙기반 모델링은 일반화 규칙, 중심선 추출 그리고 선형사상 일반화 알고리즘으로 구성된다. 일반화를 적용하기 앞서, 하계망은 논리적 오류를 최소화하기 위해 저수지와의 연결관계를 분석하였다. 모델을 적용한 결과, 108개의 실폭 하천 중 17개 하천이 중심선으로 추출되었다. 하천의 총길이는 1:25,000에서 17%, 1:50,000에서는 29%로 감소하였다. 선형사상 일반화를 위해 개발된 Simoo 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. Doug]as-Peucker 알고리즘은 자료점 간격과 편각이 커지게 되어 선의 형태가 거칠어지는 반면, Simoo 알고리즘에서 선형사상은 축척이 감소함에 따라 보다 완만해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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