본 논문은 제어 공정의 파라미터의 동정과 축소모델을 이용하여 선형 및 비선형 특성을 고려한 PID 제어기 설계를 제안하였다. 제어기 파라미터값은 2차의 지연시간을 갖는 축소 모델의 파라미터값에 의해 결정되며, 외란 및 제어 공정의 파라미터 값이 변할 때에는 실제 모델의 동정을 통해 구하며, 또한 실제 공정과 축소 모델의 관계식을 통해 제어 파라미터 값을 실시간으로 보정하여 제어한다. 시뮬레이션을 통하여 실시간 모델 동정 및 제어 파라미터 값이 보정됨을 확인 할 수 있다.
본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.
본 논문은 $0.13{\mu}m$ 기술의 디자인을 10% 축소하는데 기존의 로직 디바이스만의 축소와는 달리 로직뿐 아니라 입, 출력 회로의 축소에 관한 것이다. 게이트 산화막(1.2V)을 decoupled plasma nitridation(DPN) oxide로 변경함으로써 flicker 노이즈를 축소 전 공정에 비해 1/3-1/5배 감소됨을 확인하였다. 또한, 축소에 의한 피할 수 없는 문제는 일반적인 metal insulator metal(MIM)의 캐패시터 문제이다. 이를 해결하기 위하여 20% 높은 MIM 캐패시터($1.2fF/{\mu}m^2$)를 개선하고 그 특성을 평가하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1271-1280
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2010
인간의 질병과 가축의 특성에 영향을 주는 유전자들의 상호작용을 규명하는 방법으로 전통적인 통계방법들이 사용되었지만, 유전자와 같은 고차원의 데이터에는 적합하지 않았다. 따라서 다중인자 차원축소방법이 제안되었다. 다중인자 차원축소방법은 모형에 대한 가정이 필요하지 않는 비모수적 방법으로 이분형 자료에 적용 가능 하지만, 연속형 데이터에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 일반화 분류 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 연속형 자료를 가공하여 다중인자 차원축소방법에 적용하였다. 아울러 한우의 6번 염색체내 6개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 연속형 자료인 실제 한우의 경제형질에 서포트 벡터 머신을 이용한 다중인자 차원축소방법을 적용함으로써 한우의 경제형질에 연관된 우수 유전자 상호작용의 조합을 규명하였다.
시간이 지남에 따라 건물의 수직부재가 수축하는 것을 기둥축소라고 한다. 건물의 고층화 및 비정형화 추세 때문에 수직부재들에 작용하는 축하중 크기 간의 차이를 피할 수 없게 되며, 이의 영향으로 인접 수직부재 간의 축방향 축소량이 차이가 나게 된다. 이러한 부등축소량은 수직부재와 수평부재의 접합부에 추가적인 응력을 유발시키거나 슬래브의 기울어짐 또는 간벽이나 창호 등 비구조재의 사용성에 문제를 초래하게 된다. 이러한 부등축소량의 영향을 감소시키기 위하여 시공 중 수직부재의 설치 시 예측된 보정을 하게 된다. 보정의 합리성은 각 부재별 축소량의 정확한 예측과 예측된 축소량을 이용한 각 부재들의 합리적 보정량 산정에 있다. 부등축소량의 예측은 점점 더 정확해지고 있으나 보정 기법에 관한 연구는 거의 없다. 따라서 본 논문에서는 이동 평균법을 사용한 보정 기법과 보정하면서 발생하는 오차에 대한 합리적인 제한조건을 제시하였으며, 제한조건의 변화와 보정 그룹 수의 관계를 살펴봄으로써 제한조건 설정의 객관적인 판단 기준이 되었다. 그리고 이전에 연구되어진 SA 알고리즘을 사용한 최적 보정 기법과 결과를 비교해 봄으로써 이동 평균법 보정 기법의 효과를 검증하였다.
본 연구에서는 1/5 축소모형 철근콘크리트 기둥을 이용하여 철근의 노출길이 및 수직하중과 발파공수와의 관계에 대해 연구하였다. 축소모형 철근콘크리트 기둥에 수직하중을 재하하여 철근의 노출 길이와 발파공수와의 관계를 비교하였다. 또한 발파된 축소모형 기둥의 무게와 철근이 노출된 축소모형 기둥의 무게를 발파공수와 비교하였다. 축소모형 철근콘크리트 기둥에 대한 시험결과로부터 철근의 노출길이 및 수직하중을 바탕으로 축소모형 철근콘크리트 기둥의 발파공수를 산정할 수 있으며, 이를 축소모형 구조물에 적용할 수 있음을 확인하였다.
대형 구조물의 지진응답을 실험적으로 연구할 경우, 실험장비의 용량과 실험모형의 크기 제약으로 인하여 축소모형이 일반적으로 적용되고 있다. 그러나 구조물의 지진응답은 비탄성 거동을 나타내기 때문에 거동예측이 복잡함에도 불구하고, 축소모형의 지진실험 결과로부터 원형구조물의 지진응답을 유추하기 위한 상사법칙의 연구는 미비한 실정이다. 철근콘크리트 구조물의 축소모형 제작 시 상사율이 커지면 상대적으로 부가질량이 증가하며, 또한 굵은 골재 크기의 영향으로 원형구조물과 축소모형의 제작에 동일한 재료를 사용하지 않는 것이 바람직하다. 따라서 동일한 재료를 사용하지 않을 경우, 상사법칙은 기하학적인 상사율과 재료적인 등가탄성계수비에 의존하게 된다. 본 연구에서는 원형구조물과 축소모형에 각각 적용되는 normal-concrete와 micro-concrete의 재료 비선형성을 파악하기 위해 압축강도시험을 수행하여, 재료의 거동구간을 극한 변형률을 기준으로 등가의 다단계로 나누어 등가탄성계수비를 적용시킴으로써 지진손상의 정도를 고려할 수 있는 equivalent multi-phase similitude law를 유도하였다. 유도된 상사법칙을 고려한 유사동적실험 알고리즘을 구성하였으며, 실험적인 검증을 위하여 철근콘크리트 column에 대하여 원형구조물과 1/5축소모형을 재료시험에서 정의한 등가탄성계수비를 고려하여 설계, 제작하였다. 검증실험에서는 constant modulus ratio와 variable modulus ratio를 적용하여 준정적실험과 유사동적실험을 수행한 결과, equivalent multi-phase similitude law를 고려한 유사동적실험 알고리즘에 의한 축소모형의 응답결과가 원형구조물의 거동을 비교적 정확히 재현함을 확인하였다.
라벨 없이 진행되는 비지도 학습 중 하나인 군집분석은 자료에 어떤 그룹이 내포되어 있는지 사전 지식이 없을 경우에 군집을 발굴하고, 군집 간의 특성 차이와 군집 안에서의 유사성을 분석하고자 할 때 유용한 방법이다. 기본적인 군집분석 중 하나인 K-means 방법은 변수의 개수가 많아질 때 잘 동작하지 않을 수 있으며, 군집에 대한 해석도 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 고차원 자료의 경우 주성분 분석과 같은 차원 축소 방법을 사용하여 변수의 개수를 줄인 후에 K-means 군집분석을 행하는 Tandem 군집분석이 제안되었다. 하지만 차원 축소 방법을 이용해서 찾아낸 축소 차원이 반드시 군집에 대한 구조를 잘 반영할 것이라는 보장은 없다. 특히 군집의 구조와는 상관없는 변수들의 분산 또는 공분산이 클 때, 주성분 분석을 통한 차원 축소는 오히려 군집의 구조를 가릴 수 있다. 이에 따라 군집분석과 차원 축소를 동시에 진행하는 방법들이 제안되어 왔다. 그 중에서도 본 연구에서는 De Soete와 Carroll (1994)이 제안한 방법론을 확률적인 모형으로 바꿔 군집분석을 진행하는 확률적 reduced K-means를 제안한다. 모의실험 결과 차원 축소를 배제한 군집분석과 Tandem 군집분석보다 더 좋은 군집을 형성함을 알 수 있었고 군집 당 표본 크기에 비해 변수의 개수가 많은 자료에서 기존의 비 확률적 reduced K-means 군집분석에 비해 우수한 성능을 확인했다. 보스턴 자료에서는 다른 군집분석 방법론보다 명확한 군집이 형성됨을 확인했다.
본 논문에서는 이차원 위상-교정 디지털필터를 이용한 고화질 디지털 영상축소기에 관한 알고리듬과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 축소기는 수직방향으로 1/32 line과 수평방향으로 1/64 pixel의 정밀도를 가진 비선형 위상 필터를 사용하여 고화질의 축소 화상을 제공한다. 최적화된 하드웨어 구조를 달성하기 위하여, 디지털필터는 shifter와 adder를 이용하여 구성한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 기존의 1/32scale[1]의 결과와 비교하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.
임의의 입력 해상도와 출력 해상도의 비율로 주어지는 영상 축소 스케일러를 구현하려면 축소된 영상에 대한 화소의 좌표를 계산하기 위해서 범용 제산기의 사용이 요구된다. 이 범용 제산기는 매 화소마다 동작해야하기 때문에 처리속도를 높이기 위하여 LUT로 구현되나, LUT의 정밀도에 따라서 하드웨어의 규모가 비대해지는 문제가 야기된다. 본 논문에서는 제산기나 LUT 기반의 제산 연산을 수반하지 않는 영상 축소 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비교기와 가산기 만으로 구성되어 있으며, 임의의 유리수로 표현되는 축소 비율을 허용함에도 불구하고, 기존 방식에 비해서 1/10 이하로 하드웨어 규모를 줄이는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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