일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱의 형태로 선형화되며, 시스템의 근은 1차 시스템의 근과 2차 시스템의 중근, 서로 다른 두 실근, 복소근으로 구성된다. 그리고 LQ(Linear Quadratic) 제어는 성능지수함수를 최소화하는 제어법칙을 설계하는 방법으로 시스템의 안정성을 보장하는 장점과 가중행렬 조정으로 시스템의 근의 위치를 조정하는 극배치 기능이 있다. 가중행렬에 의해 LQ 제어는 시스템의 근의 위치를 임의로 이동시킬 수 있지만 시행착오 방법으로 가중행렬을 설정하는 어려움이 있다. 이것은 해밀토니안(Hamiltonian) 시스템의 특성방정식을 이용하여 해결 할 수 있다. 또한 제어가중행렬이 상수의 대칭행렬이면 제어법칙을 반복적으로 적용하여 시스템의 여러 근을 원하는 폐루프 근으로 이동시킬 수 있다. 이 논문은 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 이용하여 조단 블록을 갖는 시스템의 중근을 두 실근으로 이동시키는 상태가중행렬과 제어법칙을 계산하는 방법을 제시한다. 삼각함수로 표현된 상태가중행렬로 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 구한다. 그리고 이동된 두 실근이 특성방정식의 근이라는 조건에서 중근과 상태가중행렬의 관계식(${\rho},\;{\theta}$)을 유도한다. 상태가중행렬이 양의 반한정행렬이 될 조건에서 중근의 이동범위를 구한다. 그리하여 이동범위에서 선택한 두 실근을 관계식에 대입하여 상태가중행렬과 제어법칙을 계산한다. 제안한 방법을 간단한 3차 시스템의 예제에 적용해본다.
In this paper, a direct adaptive pole placement controller for an unknown linear time-invariant single-input single-output nonminimum phase plant is proposed. To design this direct adaptive pole placement controller, the auxiliary signals are introduced. Consequently, a linear equation error model is formulated for estimating both the controller parameters and the additional auxiliary parameters. To estimate the controller parameters and the additional auxiliary parameters, the exponentially weighted least-squares algorithm is implemented, and a method of selecting the characteristic polynomials of the sensitivity function filters is proposed. In this method, all the past measurement data are weighted exponentially. A series of simulations for a nonminimum phase plant is presented to illustrate some features of both the parameter estimation and the output response of this adaptive pole placement controller.
A general scheme for a discrete adaptive observer having exponetial weighting properties is presented for a single-input single-output linear system. In this scheme, all the past measurement data are weighted esponetially both with the weighting factor and the stable matrix F. This observer is then implemented in the design of an indirect adaptive pole placement contoller. To increase nemerical stability in getting the controller parameter, a recusive algorithm is introduced. It is shown that the overall control scheme is globally stable with the persistent excition
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1065-1074
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2011
1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 역학적 특성이 우수하여 다양한 구조에 적용되고 있는 복합적층판에 대한 추계론적 유한요소해석 정식화를 제안한다. 정식화의 제시는 추계론적 수치해석기법 중 그 정확도가 매우 높은 것으로 알려져 있는 가중적분법에 기초하였다. 공간적 불확실성을 가지는 인수로는 두 재료축에 대한 탄성계수와 면내 전단탄성계수가 고려되었다. 이들 재료인수들은 독립적인 추계장함수로 모델링 되었으며, 이들 추계장이 구조거동에 미치는 영향은 지수함수형태의 자기 및 상호상관함수를 적용하여 산정하였다. 수치예제를 통하여 복합적층판이 등방성 및 이방성의 재료에 의한 판 구조에 비하여 거동의 변동계수가 낮음을 보여주었으며, 제안된 해석법의 검증을 위하여 몬테카를로 해석을 동시에 수행하고 그 결과를 상호 비교하였다.
이 연구는 수자원 환경을 전반적으로 객관화, 계량화하는 새로운 방법이 성공적임을 소개한다. 기존의 계량법이 일강수량, 월 강수량, 년 강수량 등등, 단순한 수학적 합계에 치중한 결과 가중 중요한 강수의 시간 분포를 간과하였다. 이 단점을 해결하여, 1) 구체적으로 매 시간, 매일 남아 있다고 추정되는 물의 양 만을 합산하는 방법을 택했다. 시간적 감소함수를 이용하여, 강수 후 유출과 증발 등으로 사라지는 물의 양을 고려한 것이다. 2) 합산기간을 객관화하였다. 기본 합산 기간을 365일로 하고, 물 부족 또는 물 과잉이 지속될 경우는 지속되는 기간만큼, 합산기간을 늘이는 방법을 택했다. 따라서 다른 지수들이 임의로 3개월 또는 12개월 등등으로 기간을 결정하는 단점을 해결했다. 이렇게 계산되는 4차원 강수지수(4-Dimensional Rain Index, 4RI)는 1) 일별유효강수지수 (AWRI), 2) 일별가뭄지수(EDI), 3) 일별 홍수지수(FI), 4) 시간별 장기 물지수(LWI), 5) 시간별 단기 물지수(SWI) 등 5개가 기본지수이다. AWRI는 매일 남아 있는 물의 양이다. 이로 인해, 전 지구의 수자원과 재해위험의 시공간적 분포의 정량화 분석이 정밀해졌다. 지구상에서 물 집중이 가장 강한 곳은 캄보디아 내의 한 지점이며 시기는 7월 말이고, 가장 약한 곳은 사하라 사막의 한 지역임이 확인되었다. 또 한국에서 발생하는 갈수기와 풍수기가 정의되었고, 이들의 각 지역별 특성과 차이가 정량적으로 드러났다. 시간적 분포 또한 명확하게 드러나, 각종 저수지의 물 관리나 농?임산물의 생산관리에 획기적 전환점이 마련되었다. 각 국가별로, 각 지역별로 이런 분석은 향후도 무수히 시도되어야 할 것이다. EDI는 매일의 AWRI를 그 날짜의 평균치와 비교한 값이다. 장기가뭄 및 단기가뭄의 강도를 모두 가장 정밀하게 표현한다. FI는 일별로 홍수, 산사태, 침수, 토사 (이하 홍수 등이라 칭함)의 위험을, LWI는 장기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을, SWI는 단기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을 잘 반영한다. 이들은 모두 시간적으로 산발적인 호우에 의한 홍수 등의 위험을 한 개의 지수로 표현해 주는 장점이 있다. 강수 후 홍수가 발생하기 까지는 시간차이가 있기 때문에, 특히 호우 경보에는 SWI가, 홍수 경보에는 LWI가 아주 효과적이다. 결론적으로 5개의 4차원 강수지수는 물환경의 시공간적 분포진단과 예측, 그리고 조기경보에 혁명적 진화를 초래함이 확인되었다. 따라서 추후 모든 강수기후와 연관된 연구는 연강수량 등의 단순 합산보다, 4차원 강수지수를 먼저 사용하는 것이 바람직 할 것임이 제안되었다.
자기 충전형 콘크리트의 배합물 설계는 전형적인 다기준의사결정의 과정이다. 본 연구에서는 실험설계법과 반응표면법을 이용하여 SCC 배합물 전산 설계가 가능하도록 재료성능 및 비용모델을 생성하고, 요구조건을 반영한 여러 성능 사이의 상대적 중요도를 산정하여 가중 다목적 설계문제로 정식화하여 수치최적해를 계산함으로써 비용효율을 고려한 SCC최적설계를 수행하였다. 실험비용과 시간을 고려하여 SCC의 수많은 요구성능 중 압축강도, 철근충전성, 재료분리저항성, 비용정보 등을 다목적 최적화의 목적함수로 설정하였다. 재료경제성을 최적재료설계프로세스에 합리적으로 반영함으로써 경제적 콘크리트배합설계를 수행할 수 있었으며, 본 연구 결과 실험점 계획에서부터 최적해 산출에 이르는 과정을 객관적인 프로세스로 구성함으로써 콘크리트 범용 최적재료설계기술 및 전산화를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 개선된 2D QPS(Quadrature polar separable) 필터의 설계와 조직 프로세싱에 대한 응용이 논의된다. 필터의 커넬쌍은 이산 PSS에 근거한 라디얼 가중 함수와 방향각을 위한 지수 감쇄 함수의 적으로 구성되며 주파수 평면상에서 퀴드래처 극분리형이 된다. 필터는 방향각 함수를 이산 PSS에 근사화시키므로 에너지 손실면에서 최적화된다. 필터의 주파수 특성은 대역폭, 방향각, 감쇄 정수, 그리고 주파수 변이 정수와 같은 설계 명제 조건에 의존하므로 제어가 용이하다. 조직 프로세싱에 대한 필터의 응용으로 조직 영상의 생성, 방향각의 평가, 그리고 합성 조직 영상의 세그멘테이션이 고찰된다. 결과는 넓은 대역폭을 갖는 필터가 강한 방향성 조직의 생성 및 식별에 사용될 수 있다는 것과 세그멘테이션 결과도 효과적임을 보였다.
본 연구는 연도별 은행의 투입요소와 산출요소의 생산가능집합을 순차적인 방법으로 구성하고 이 프런티어에 의해 비방사형 순차적 가중평균 러셀 방향거리함수로 비효율성을 측정한 후, 거리함수 값을 기초로 은행별 루엔버거 생산성 지수와 각 투입산출요소별 생산성 변화의 기여도를 분석하였다. 분석결과 첫째, 은행의 생산성은 글로벌 금융위기 이후 기술변화의 영향으로 생산성이 증가하였다. 둘째, 선행연구에서 글로벌 금융위기 전까지 기술진보의 변화를 보였으나 그 이후 기술변화는 정체 상태임을 실증적으로 제시하였다. 본 연구에서도 2009년부터 2014년까지는 기술변화의 침체로 생산성은 마이너스 성장을 하였다, 그러나 2014년 이후 생산성이 증가하였는데, 그 원인은 정체상태에 있었던 기술변화가 투입요소와 무수익여신의 감소로 인하여 기술진보로 전환된 데 있으며 이로 인해 생산성이 증가된 것으로 추론된다. 셋째, 과거 10년간 은행의 생산성 지수는 연평균 3.6% 증가하는 변화를 보였는데, 각 투입 및 산출요소별 생산성 기여도는 가계대출액 1.77%, 기업대출액 0.67%, 유형자산 1%, 인력 0.98%, 무수익여신 1.18%, 증권투자액과 총수신액 각각 -1.25%, -0.5%로 생산성을 증가시키는 데 무수익여신의 감축이 중요한 비중을 차지하고 있다. 본 연구의 한계점으로 분석모형의 방향성 거리함수 측정과정에서 자본구조 위험, 유동성 위험 등 환경변수의 방향성 설정이 어렵기 때문에 모형 내에서 통제하지 못함에 따라 환경변수의 영향을 고려하지 못하였다.
본 논문에서는 스펙클 잡음으로 열화 된 영상을 복원하기 위하여 에지 영역을 고려한 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터를 제안한다. 제안된 방법에서는 스펙클 잡음이 섞인 영상을 로그 영역으로 변환한 다음 호모모르픽 방향성 MMSE 필터로 복원된 영상에 DIP 연산자를 적용하여 각 화소를 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한다. 평탄 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링을 수행하고 에지 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링의 결과와 호모모르픽 방향성 MMSE 필터링의 결과를 가중하여 합하는 가중 평균 필터링을 수행한다. 그런 다음 지수 함수를 이용하여 공간 영역으로 역 변환하여 복원된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법으로 복원된 영상은 기존의 호모모르픽 평균 필터와 메디안 필터에 의하여 복원된 영상에 비하여 3.3-4.0 ㏈의 ISNR 성능 향상을 보였다. 또한 0.0103-0.0126의 에지 보존도 측정 파라미터 $\beta$ 성능 향상을 보이고, 에지가 잘 보존되면서 잡음이 잘 제거된 우수한 주관적 화질을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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