본 논문에서는 항내에서 저속으로 운동(항해)하는 선박의 운동제어문제에 대해 고려하고 있다. 항내에서는 특히 그 운동속도가 느리므로 일반 항해에서와는 달이 저주파대역에서의 운동특성이 중요하다. 대부분의 중대형선박이 항내에서 터그보트에 의해 접안시설로 이동하게 된다. 이러한 사실을 고려하여 대상선박이 4기의 터그보트에 의해 제어되는 선박의 제어계 설계문제에 대해 고찰하고 있다. 주요 연구내용은 크게 두가지로 구분된다. 첫째 비선형특성이 강하게 포함되어있는 선박운동특성을 고려하여 비선형관측기를 설계한다. 이것은 특히 저주파수 대역에서 선박의 위치와 속도 등 제어신호를 계산하는데 필요한 정보를 추정하는데 유효한 방법으로 잘 알려져 있다. 이를 기반으로 외란 등에 강인한 슬라이딩모드 제어기를 설계한다. 결과적으로 비선형관측기를 포함한 슬라이딩모드제어기의 유용성을 시뮬레이션을 통해 검증하였으며 이 결과는 실험을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것이다.
본 연구에서는 금강유역을 대상으로 GIS기법에 의해 1:5,000 NGIS자료로부터 DEM과 하천망을 생성하였고, 이를 이용하여 하천차수별 하천수, 하천연장과 평균하천연장의 하천특성인자와 유역면적, 유역평균폭, 최원유로연장, 하천총수, 총하천연장, 수계밀도, 수계빈도, 형상인자, 평균표고, 평균경사, 최대하천차수, 유역내 최고표고, 기복비 등의 유역특성인자들을 추출함으로써 수자원단위지도 기반의 단위유역별 지형학적 특성을 파악하였다. 또한 대상유역을 금강권역상류, 금강권역중류, 금강권역하류유역으로 구분하여 지형학적 인자를 추출하고 그 특성을 분석하였으며, 선형 및 비선형 회귀곡선을 이용하여 인자들 간의 상관관계를 분석함으로써 각 유역을 특징짓는 주요 인자들을 추출하였다.
본 논문에서는 초고속 위성통신 시스템의 채널 특성에 대한 성능 분석을 하였다. 고속 데이터 전송의 열화요인으로 작용하는 군지연과 비선형 분석을 통하여 다양한 전송 서비스를 제공하는 Ka 대역의 초고속 전송 시스템의 채널 성능 영향을 고찰하였다. 전송 데이터가 증가할수록 군지연과 비선형에 의한 영향은 증가하며, 군지연 선형 성분과 비선형의 AM-AM 성분이 시스템 성능 열화에 지배적으로 작용하는 것을 알 수 있었다. 고속 데이터에 따른 광대역 전송 대역폭으로 낮은 군지연과 이득 평탄도를 얻기가 어려우므로 주요 열화 요소를 등화하여 수십 Mbps에서부터 수백 Mbps 의 넓은 범위의 서비스를 동일 시스템에서 효과적으로 제공하여야 한다. 분석된 결과는 최적의 동작점을 갖는 초고속 위성통신 시스템을 설계하고 운용하는데 활용될 수 있다.
선사가 운영하는 노선에서 최적선형의 선박을 결정하는 것은 선사가 해운시장에서의 경쟁력을 가지는데 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 해운시장이 가지고 있는 이러한 특성 아래 경쟁관계에 있는 여러 선사들과 연구자들은 최적의 선형을 도출하기 위하여 많은 연구를 해왔었다. 본 연구는 선사들이 주요노선 상에 운영하고 있는 선형들에 대한 총 비용 분석을 통하여 노선별 최적의 선형을 도출하는데 그 목적이 있다. 총 비용을 산출하기 위하여 투입되는 비용변수들은 자본비용, 운영비용, 항해비용, 항만비용 및 기타비용이 포함되며, 대상이 되는 주요노선은 '유럽-극동 노선', '극동-북미 노선', '유럽-극동-북미 노선'으로 구분된다. 분석 결과 '유럽-극동 노선' 및 '유럽-극동-북미 노선'의 경우 6,500TEU급 선형이 최적으로 나타났으며, '극동-북미 노선'의 경우 8,200TEU급 선형이 최적으로 나타났다.
일반적인 홍채 인식 방법은 홍채 근육이 형성하는 고유 패턴에 기초하여 사용자를 식별한다. 홍채의 주요 기능은 자연광의 양에 따라 동공의 크기를 제어하는 것이다. 그러므로 홍채 패턴은 조명 조건의 변화에 따라 팽창 및 수축한다. 홍채 패턴의 변형에도 불구하고 강력한 인식의 정확도를 보장하기 위해 이전의 연구에서는 홍채 근육은 선형적으로 변형된다고 가정하여, 홍채의 트랙을 선형적이고 균일하게 할당하였다. 그러나 홍채 패턴은 실제로 특정 홍채 근육의 복잡한 움직임으로 인해 비선형적으로 변형된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 Dynamic Warping 방법을 사용하여 비선형성을 고려한 새로운 매칭 방법을 제안한다.
본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.
문서 분류나 여과 문제에서 양의 학습 데이터의 부족은 성능 저하의 주요 원인이 된다. 이런 경우 여러 학습 알고리즘이 문제의 특성을 제대로 파악하지 못한다. 본 논문에서는 부스팅 기법을 도입하여 이 문제를 접근해 보았다. 부스팅 기법은 약한 능력을 보유한 학습 알고리즘을 부스팅 과정을 통해 궁극적으로 강력한 성능을 얻을 수 있게 해준다. 간단한 선형 퍼셉트론에 부스팅 기법을 도입하여 문서 여과에 적용하였다. 제안된 알고리즘을 Reuters-21578 문서 집합에 적용한 결과, 재현률 측면에서 다층 신경망보다 우수한 성능을 보였고 특히 양의 학습 데이터가 부족한 문제의 경우 탁월한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 귀의 주요한 특징인 주파수가중특성과 Bark-scale이라는 비선형주파수특성을 선형주파수축상에서 고려한 거리함수를 정의하고, 이 거리함수로부터 새로운 LPC cepstrum 계수를 제안한다. 귀의 특성은 선형주파수축에서 로그 스펙트럼에 대한 가증함수로서 표현되며, 이 가중함수는 cepstrum 영역에서 콘볼루션으로 표현되어 콘볼루션적으로 가중되는 LPC cepstrum을 정의하게 된다. 제안된 cepstrum 계수에서 정의된 가중함수는 A-weighting의 영향과 비선형주파수축의 영향을 하나의 가중함수로 통합하여 사용된 것이다. 제안된 파라미터의 성능을 음성인식 실험을 통하여 검증하였다.
본 연구는 도심 선형 여가공간 내 보행자의 행태를 추적하고, 그들의 행태특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 행태추적 방법의 하나인 직접관찰법을 도입하였고, 대표적인 선형 도시재생 사례인 서울 청계천을 연구대상지로 선정하였다. 주요 연구결과를 요약해 보면 대상지내 보행자들의 체류시간과 이동거리는 매우 짧았고, 도보를 제외한 주요 행태는 동전던지기, 안내판 읽기, 휴식 등의 소극적인 특성을 보였다. 또한 보행자들의 주요 행위지점을 살펴보면 30개 지점으로 종합되었으며, 랜드마크, 교량, 결절점의 세 유형으로 구분되었다. 추후 도시 보행자들의 행태에 대해 다양한 행태추적 방법이 융합된 연구들이 진행되기를 고대한다.
최근 개발된 유한차분법의 하나인 선형특성 (LC) 법을 절단오차의 분석을 통하여 계단형 차분 (SD)법, 다이아몬드형차분 (DD)법, 그리고 계단형특성 (SC) 법과 비교했다. 제시된 4가지 방법들이 선속 계산문제, 유효증배계수 계산문제, 그리고 임계평판 두께 계산문제에 적용되었으며, 그때 계산된 결과들은 몇몇의 절단오차 측정 기준들에 의해 평가되어졌다. 본 연구의 주요 결론으로, 모든 경우에 있어서 어느 정도 기대했던 바와 같이 선형특성법이 가장 우수하다는 것이 밝혀졌으며, 특히, 선형특성법은 유효증배계수와 임계평판두께 같은 적분 인자들을 정확하게 계산하는데, 이는 선형특성법이 다른 방법들에 비해 오차소거(Error Cancellation)작용이 효과적으로 일어나기 때문으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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