A new meshfree method for the analysis of elasto-plastic deformations is presented. The method is based on the proposed first-order least-squares formulation, to which the moving least-squares approximation is applied. The least-squares formulation for the classical elasto-plasticity and its extension to an incrementally objective formulation for finite deformations are proposed. In the formulation, the equilibrium equation and flow rule are enforced in least-squares sense, while the hardening law and loading/unloading condition are enforced exactly at each integration point. The closest point projection method for the integration of rate-form constitutive equation is inherently involved in the formulation, and thus the radial-return mapping algorithm is not performed explicitly. Also the penalty schemes for the enforcement of the boundary and frictional contact conditions are devised. The main benefit of the proposed method is that any structure of cells is not used during the whole process of analysis. Through some numerical examples of metal forming processes, the validity and effectiveness of the method are presented.
시간에 따라 순차적으로 들어오는 스트리밍 데이터에서는 전체 데이터 셋을 한꺼번에 모두 이용하는 배치 학습에 기반한 차원축소 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 스트리밍 데이터에 적용하기 위한 점층적 차원 감소 방법이 연구되어왔다. 이 논문에서는 최소제곱오차해를 통한 점층적 선형 판별 분석법을 제안한다. 제안 방법은 분산행렬을 직접 구하지 않고 새로 들어오는 샘플의 정보를 이용하여 차원 축소를 위한 사영 방향을 점층적으로 업데이트한다. 실험 결과는 이전에 제안된 점층적 차원축소 알고리즘과 비교하여 이 논문에서 제안한 방법이 더 효과적인 방법임을 입증한다.
이동 통신 시스템에서 DSP 기능을 수행하는 적응필터를 설계하기 위한 방법으로는 최소-제곱조정(Least-squares adjustment) 알고리즘. Fast-Kalman 알고리즘 그리고 적응 격자(adaptive lattice) 알고리즘이 있다. 최소-제곱 조정 알고리즘은 적응 등화의 신호처리를 위해 고속 수렴하고이동 통신 시스템의 다중 경로 페이딩 채널에서 발생되는 심볼간 간섭을 제거하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 최소-제곱 조정 알고리즘의 계수를 몇 가지 새로운 데이타 순서에 대한 샘플링 된 신호 벡터의 대수학적인 특성을 적절히 조정하여 구하는 방법을 제시하였고 컴퓨터 시물레이션 결과 기존 알고리즘들보다 고속 수렴하고 반복 수행 속도가 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 간섭을 정렬시키는 조건을 선형 결합하고 채널과 빔형성 벡터로 행렬화하여 간섭을 제어하고자 한다. 또한 선형 결합 계수를 갱신함으로써 최적의 빔형성 벡터를 찾고자 한다. 이는 기존의 최소 제곱 기반의 간섭 정렬과 비슷한 형태를 가지지만 행렬화하는 과정을 단순화시켜 곱셈 연산을 없앴기 때문에 직관적으로도 충분히 해결할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 모의실험 결과 제안하는 기법이 기존의 최소 제곱 기반의 간섭 정렬 기법보다 4bps/Hz정도의 이득을 가졌으며, 송수신 안테나 수가 증가하여도 이에 따른 행렬의 크기가 기존 기법보다 줄어들기 때문에 곱셈 연산이 증가하지 않아 복잡도가 낮아짐을 확인하였다.
본 논문에서는 선형추세를 갖는 모집단의 평균을 추정하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 변형계통추출에 의하여 표본을 뽑은 뒤 표본의 단순평균이 아니라 조정된 추정량을 사용하여 모평균을 추정하는 방법이다. 조정된 추정량을 정하는 데에 최소제곱법을 사용하였다. 제시된 방법은 선형 추세가 강할수록 효율적이라는 것이 밝혀졌으며, 무한초모집단 모형의 랜덤오차항의 분산인 $\sigma$$^2$이 매우 크지만 않다면 전통적인 방법들에 비해 상대적으로 효율적인 것으로 나타났다.
본 연구는 근거리 수치사진의 카메라 렌즈방사왜곡의 보정에 있어서, 기존 상용 소프트웨어의 최소제곱법에 의한 좌표변환방법인 기하보정툴을 사용하지 않고, 주변환식으로는 카메라 검정자료에서 제공되는 고차다항식을, 역변환에 있어서는 Newton-Raphson의 비선형 방정식의근의 해법을 직접 사용하여 렌즈방사왜곡을 보정함으로써 기하학적 정확도가 최소제곱법에 의한 좌표변환방법에 비하여 약 0.04∼0.08화소 향상된 수치 사진화상을 얻을 수 있었다. 또한 기존 소프트웨어에 있어서는 고차다항식의 최소제곱법 적용을 위해서 동일한 경중률의 많은 기준점의 선정작업을 필요로 하나, 본 연구에서 제시한 기법은 이 작업이 필요 없으므로 작업의 효율성을 높일 수 있었다.
본 논문은 레이다로 다중경로 상황에서 고각 추정을 할 때 고각 추정 오차가 커지는 문제를 극복하기 위한 방법을 제시하였다. 다중경로 상황 이란, 동일한 표적에서 반사된 레이다의 수신신호가 여러경로에서 오는 것을 의미한다. 다중경로 상황이 아닐 때는 모노펄스 방식이 정확하고, 그 반대 상황이면 최소 제곱 오차 추정 방식이 정확하다. 다중경로 상황이면서 고각이 매우 낮을 경우, 최소 제곱 오차 추정이 발산하는 특이 경우가 발생한다. 이 특이경우를 전파 인자 기반으로 판별하여, 모노펄스와 최소 제곱 오차 추정 방식을 선택적으로 운용했다. 그 결과, 고각 추정의 정확도를 높이는 데 성공했다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 매트랩 시뮬레이션을 수행했다.
본 논문에서는 밀도 데이터로부터 다양한 벡터장 패턴을 시각화하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 물리 기반 시뮬레이션과 기하학적 처리에서 사용되는 이동최소제곱(Moving least squares, MLS)을 이용한다. 하지만 일반적인 MLS는 벡터기반의 제약조건을 통해 고차 보간되기 때문에 밀도의 특성을 고려하지 못한다. 본 논문에서는 입력 데이터에 내포되어 있는 밀도의 특성을 효율적으로 고려하기 위해 몬테카를로 기반의 가중치를 MLS에 통합하여 다양한 형태의 백터장을 표현할 수 있도록 알고리즘을 설계한다. 결과적으로 일반적인 MLS와 발산제약 기반의 MLS 같은 기존 기법으로는 표현하기 힘든 디테일한 벡터장을 실험을 통해 보여준다.
본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 RGB-D 카메라 캘리브레이션의 결과를 개선하는 새로운 기법을 제안한다. 멀티 뷰 카메라 캘리브레이션은 카메라를 통해 획득한 이미지에서 특징점을 찾아 다른 카메라에서 촬영된 동일한 특징점을 기준으로 캘리브레이션을 진행하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라를 통해 획득된 RGB-D 영상은 필연적으로 렌즈와 Depth senor에 의한 오차가 포함되기 때문에 정확한 캘리브레이션 결과를 획득하는 것은 어려운 과정이다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 획득한 특징점을 기반으로 캘리브레이션을 진행한 후, 최소제곱법을 통해 각 특징점간의 거리가 최소가 되는 카메라 파라미터를 획득하여 결과를 개선하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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