본 논문에서는 퍼지 피드백 선형화 제어 시스템에 대한 체계적인 강인 안정성 해석과 제어기 설계방법을 제안한다. 제어 대상인 비선형 시스템을 모델링 하는데 있어서 Takagi-Sugeno 퍼지 모델 기법을 이용하고, 이때 발생할 수 있는 모델 불확실성과 외란을 고려한다. 모델링을 통해서 얻어진 폐루프 시스템에 대한 안정성 판별은 Diagonal Norm based Linear Differential Inclusions 으로의 구조 변환을 이용하여 강인 안정성 해석을 하였으며, 퍼지 피드백 선형화 제어 시스템을 안정화시키는 제어기의 이득을 얻기 위하여 LMI 최적화 계산법을 기반으로 한 수치 해석법을 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해서 강인 안정성 해석 및 제어 설계에 대한 모의실험을 수행한다.
본 논문에서는 단층 퍼센트론 모델의 학습기능과 신경회로망 형성메모리의 오류정정 능력이 서로 보완적으로 결합된 새로운 적응 패턴인식 시스템의 광학적구현을 실현하였다. 여기서, 단층 퍼센트론 모델은 2차원 LCTV 공간 광변조기를 이용하여 편광인코딩방법과 비전형 양자화 방법으로 구현하였으며, Hopfield 연장메모리는 2차원 모델로 황장하고multifocus holoens를 이용하여 광학적으로 구현하였다. 아리비아 숫자 짝.홀수 판별에 고나한 광학적 실험 결과, 오류 및 부분 입력에 대한 정확한 패턴 분류가 됨을 확인함으로서, 본 논문에서 제시한 새로운 적응 광 패턴인식 시스템이 실제로 영상처리, 패턴인식 등의 분야에서 그 응용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.
본 연구의 목적은 예비 지구과학교사들이 지질도에서 단층을 판별하는 동안 그들이 사용하는 내용 지식과 문제해결 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해 연구자들은 시선 추적기(Tobii Pro Glasses 2 모델)를 활용하여 예비 지구과학교사들(N=12)이 단층 해석에 대한 문제를 해결하는 동안 그들의 시선 고정 시간, 시선 경로에 대한 자료를 수집하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 그들은 정단층, 역단층, 주향이동단층 등에 대한 개념은 인지하고 있지만, 대부분의 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층 해석에 필요한 절차적 지식은 인지하고 있지 않다. 둘째, 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층을 해석하기 위해 지질 단면도를 그리지 않았고, 3차원적 정보가 아니라 지질도에서 수집한 2차원적 정보를 바탕으로 단층을 판별하였다. 그러므로 차후 교육 현장으로 진출하는 예비 지구과학교사들이 자연현상에 대한 이해와 더불어 그 자연현상을 이해하는데 필요한 절차적 지식을 학습할 수 있도록 교수학습환경을 개선할 필요가 있다. 그리고 본 연구의 결과는 차후 새로운 교육과정을 구성하거나 교사 교육에 대한 자료를 개발하는데 실질적으로 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 반사형 펄스와전류 탐상법을 사용하여 두께를 효과적으로 평가하기 위해 여러가지 탐촉자 모델들을 설계하고, 수치해석 방법을 사용하여 피검사체의 두께 변화에 따른 펄스와전류 신호의 특징 변화, 민감도 등을 조사하였다. 반사형 탐상에서는 센서코일이 여자코일 자계보다는 피검사체에 형성된 와전류로 인한 자계를 감지해야 하므로, 구리-페라이트로 차폐한 모델들과 페라이트만으로 차폐한 모델들에서의 펄스와전류 신호를 조사하였다. 이러한 신호들에서 두께 판별에 유용한 특성을 조사하여 신호의 피크값과 zero crossing time을 선정할 수 있었고, 이들의 두께변화에 대한 민감도를 조사하였다. 그 결과, 두 종류의 차폐 모델들에서 모두 피크값 민감도가 zero crossing time 민감도보다 효과적이라는 것을 알 수 있었고, 구리-페라이트로 차폐한 모델 보다 페라이트만으로 차폐한 모델에서의 피크값 민감도가 훨씬 더 높다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 비선형모델인 퍼지이론을 이용하여 화성암 지역의 임도성토사면을 대상으로 붕괴가능성 예측모델을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다. 임도 성토사면 붕괴요인의 중요도는 성토사면길이, 성토사면경사, 사면구성물질, 사면방위, 노선위치 등의 순으로 나타났으며, 붕괴위험도는 성토사면길이 8m 이상, 성토사면경사 $40^{\circ}$ 이상, 풍화암 사면, 북동사면 및 능선부 사면에서 크게 나타났다. 임도 성토사면의 붕괴예측 모델은 퍼지적분값 0.5를 기준으로 할 때, 최적화 계수(c)가 0.15, ${\lambda}$값이 3.1165인 경우에 최적 모델로 산출되었으며, 이때의 판별적중률은 86.8%로 모델의 적합성이 매우 높은 것으로 나타났다.
군집 적응형 시스템(Collective Adaptive System, CAS)은 다수의 에이전트를 포함하는 적응형 시스템으로, 에이전트들 간의 헙업을 통해 목표를 수행한다. 협업을 기반으로 시스템의 목표를 수행하는 CAS는 복수의 에이전트들 간의 상호작용에 대한 테스트가 필수적이다. 본 연구에서는 CAS를 테스트하기 위한 하나의 방법으로 태스크 기반의 테스트 모델을 적용하여 모델 기반 테스팅을 하는 것에 대한 타당성을 분석한다. 분석을 위해 CAS의 한 사례로 스마트 홈 시스템을 적용하였고, 그 결과 태스크 모델을 수정 및 확장하면 CAS의 목표 달성 여부를 판별할 수 있는 체계적인 테스트 케이스 생성이 가능한 것을 확인하였다.
본 논문은 공유형 전동킥보드 시스템 운영 시, 관리 상 발생할 수 있는 주차 문제를 해결하기 위해 반납 인증사진으로 주차, 비주차 구역을 판단하는 AI모델을 제시한다. 본 연구에서는 주차/비주차 구역 배경 관련 객체를 판별하기 위해 ADE20K에 Pre_trained된 Segfomer_b0 모델과 점자블록, 전동킥보드에 Fine_tuning한 Segfomer_b0 모델을 통해 주차/비주차에 관련된 객체의 Segmentation map을 추출하고, Swin 모델을 통해 주차/비주차 구역을 이진 분류하는 방법을 제시하였다. 최종적으로 총 1,689장을 직접 라벨링한 후 진행한 Fine_tuning SegFomer 모델은 mAP가 81.26% 수준으로 전동킥보드와 점자블록을 인식하였으며, 총 2,817장을 훈련한 Classification 모델은 92.11%의 정확도와 91.50%의 F1-Score로 주차구역과 비주차 구역을 분류하는 것이 가능하였다.
우리나라는 동북아지역에서 아시아 허브항만의 위상을 유지하기 위해 항만시스템의 업그레이드에 막대한 예산을 투입하고 있다. 그 결과로 우리나라 대표항만인 부산항은 세계 5위 수준의 컨테이너 물동량 처리 수준을 보이고 있다. 그러나 부산항을 제외한 다른 항만은 낮은 순위에 자리하고 있다. 이 연구는 자료포락분석(DEA) 모델과 Malmquist 생산성지수(MPI)를 이용하여 국내 주요 항만의 효율성과 생산성을 분석하는데 목적이 있다. 특히 변수의 수가 의사결정단위(DMU) 수를 초과할 경우 판별력이 약해지는 DEA모델을 보완하기 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)을 DEA모델에 결합한 PCA-DEA모델을 이용하였다. 그리고 MPI는 다년간의 항만의 생산성을 측정하기 위하여 적용하였다. 그 결과로 우리나라 주요항만의 효율성과 생산성 순위를 결정할 수 있었으며, 광양항과 울산항 2010년과 2018년 비교시 효율성 측면에서 상위권을 보였으며, 생산성 분석 결과에 있어서 대산항과 목포항이 다른 항만에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이 연구결과는 항만별 경쟁력을 객관적으로 평가하고 전략을 마련하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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