최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
이동통신 무선망 설계 시에는 전파강도가 부족하여 발생하는 부분적인 음영지역을 해결하기 위해서 기지국 신호를 재증폭하는 중계기를 이용하게 된다. 이러한 중계기는 입출력 안테나 사이에 충분한 격리도를 확보하지 않으면 증폭된 출력신호가 입력단으로 유입되어 시스템 발진현상이 발생하게 된다. 격리도에 따라 신호의 신호대잡음비를 저하시키는 수준의 미세발진이 발생하거나 출력증폭기의 한계점에 도달시키는 완전발진이 발생 된다. 기지국에 입력된 신호를 복조하여 신호의 상태에 따라 단말기 출력을 증가시키도록 제어하는 상황에서 이러한 중계기의 발진현상은 시스템 성능의 현저한 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 실험적으로 발견된 중계기 발진현상을 수학적 모델링을 통하여 중계기의 특성 및 입출력 안테나 사이의 격리도와 미세발진현상과의 관계를 규명한다. 아울러 실험결과와의 비교분석을 통하여 본 논문에서 제시한 모델링의 타당성을 증명한다.
본 논문에서는 시스템 모델링이 어렵과 복잡한 자동화 설비를 위한 간단한 지능제어방식을 제안하나. 제안된 방식은 시스템 모델링이 불확실한 시스템에 대하여 입력신호와 직접관계되지 않은 비선형 함수의 동정은 퍼지-신경회로망을 이용하고, 입력신호와 관계되는 비선형 함수는 동정을 하지 않고 임의의 양의 실수로 놓으므로 기존의 전체함수 동정보다 적은량으로 동정할 수 있고, 동정된 정보를 이용하여 비선형 제어기를 설계하는 간단한 제어방식이다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 자동화 설비에 액츄에이터로 많이 사용되는 직류 서보전동기를 이용한 역진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션 및 실험을 하고, 제안된 제어방식을 기존의 신경회로망 제어방식과 제어성능을 비교 검토한다.
본 논문에서는 신경망 모델링을 통하여 HDP-CVD를 이용한 실리콘 산화막 형성에 영향을 주는 다섯 가지 공정 장비 변수와 그에 따른 두 가지 출력 파라미터 Deposition rate과 Uniformity와의 관계를 동시에 고려한 특성결과를 분석하고, 최적의 recipe를 Genetic Algorithm을 통해 제시하였다. 실험계획법을 사용하여, 필요한 실험의 횟수를 최소화 하였으며 그 실험결과를 신경망 모델링을 통하여 입력변수와 출력파라미터의 관계를 3차원의 반응표면 곡선으로 분석하였다. 이 과정을 통해 Deposition rate과 Uniformity을 동시에 고려한 두 출력파라미터를 만족하는 최적의 입력변수 값들을 제시하였다.
본 논문에서는 PECVD를 이용하여 증착시킨 실리콘 산화막에 영향을 주는 파라미터 입력에 따른 박막의 특성을 평가하기 위하여 먼저 통계적 실험계획을 통해 산화막 특성에 유의한 영향을 미치는 요인을 분석하고, 분석된 결과를 이용하여 가장 유의한 교호작용을 신경망 모델링에서 입력파라미터로 포함시킴으로서 교호작용을 고려하지 않은 경우와의 학습결과를 비교하여 두가지 모델링 방법 중 교호작용을 고려한 신경망 모델의 경우가 PECVD의 물리적 현상을 더 명확히 설명할 수 있음을 확인했다.
본 논문은 음향 임펄스를 모델링하는데 코사인 변조된 필터 뱅크와 Decimation을 이용하여 수렴 속도를 개선하는 방법을 제안하고 이를 잡음제거에 응용하였다. 제안된 구조는 입력신호를 필터뱅크를 이용하여 각 서브밴드로 분할한 후 필터 입력신호의 고유벡터의 최대값과 최소값의 비를 줄이고 필터의 탭수를 줄이기 위해서 decimation을 행한다. 그리고 서브밴드대역의 샘플링 주파수를 낮추어 신호 스펙트럼을 확장시켜 이를 적응필터에 입력하여 수렴속도를 향상시켰다. 실험 결과, Colored잡음의 경우 LMS 알고리즘보다 제안된 방법이 MSE(Mean Square Error)는 좋지는 않았다. 실제 음향시스템의 모델링에는 거의 같은 MSE을 갖으며, 수렴 속도에는 모두 빠른 성능을 보였으며, 이를 음질향상에 적용하여 향상된 음질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 가정용 직류배전시스템 도입 시 가전기기 입력단 커패시터의 용량 산정 및 최적화 가능성 검증을 위하여 직류배전시스템용 가전기기 입력단 및 PWM 컨버터 출력단 사이의 관계를 전압방정식의 형태로 모델링 한다. 또한 모델링된 전압방정식을 이용하여 대용량 부하변화 시 발생가능 한 Sag 및 Surge 규격에 부합하는 커패시터의 용량을 산정하고 시뮬레이션을 통하여 검증한 뒤 직류배전시스템 가전기기 설계의 가이드라인을 제시한다.
분자모델링 시뮬레이션 도구는 신 물질과 신약개발을 위한 가상 실험을 하는데 사용되는 중요한 도구이다. 이 도구는 분자 물질간의 결합을 통하여 에너지 계산을 하여 가장 낮은 에너지 준위를 보여주는 위치를 탐색한다. 에너지 결과를 빠르게 제공하면 사용자가 분자 물질을 결합하여 안정된 위치를 찾는데 많은 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 에너지 계산을 고성능으로 처리 할 수 있는 분산처리시스템과 실시간 응답성 보장 스케줄링 알고리즘을 적용한 환경에 사용자 입력 예측 시스템을 추가하여 에너지 계산을 기존 시스템 보다. 빠르게 요청하였으며, 에너지 계산 결과의 응답성을 향상 시켰다. 또한 사용자 입력 예측시스템에서 발생하는 오차의 문제를 예측 시스템의 운영 방식을 통해 해결 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 에너지 결과의 응답성 보장을 통하여 사용자가 좀 더 빠르게 안정된 결합 위치를 찾도록 도와준다.
화석연료의 고갈과 환경문제 때문에 신재생에너지원의 이용은 중요한 문제로 대두되고 있다. 또한 신재생에너지원의 안정적인 공급을 위해서는 에너지 저장장치를 사용해야만 한다. 이러한 이유 때문에 에너지 저장장치를 이용하기 위한 회로에 승압을 위한 컨버터를 병렬로 연결하였을 때 충방전기의 제어기 설계시 승압을 위한 컨버터의 영향을 고려해야만 한다. 본 논문은 에너지 저장장치를 포함한 전력조절장치에서 충방전기에서 나타나는 부스트 컨버터의 입력임피던스를 계산하여 충방전기 설계시 어떠한 영향을 미치는지 소신호 모델링을 통하여 알아보고자 하였다. 충방전기와 부스트 컨버터가 연결이 되어 있을 경우 충방전기 설계시 부스트 컨버터의 소자나 제어에 따라 충방전기의 전달함수에 영향을 주는데 이를 부스트 컨버터의 입력임피던스의 계산을 통하여 어떠한 영향을 주는지 수식적으로 분석하고 이를 MATLAB과 PSIM을 통하여 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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