FIR형은 하드웨어 규모가 커져서 구성이 어렵다는 단점을 가지고 있으나, IIR형은 적은 차수로써 큰 차수의 FIR필터를 대신할 수 있다. IIR형은 적은 계산량과 간단한 하드웨어 구성이라는 장점을 갖고 있으나 수렴성에 있어서는 어려움이 있다. 본 연구에서는 적은 차수로 양호한 수렴특성을 갖는 IIR 필터를 구성하기 위하여 연속시간영역의 직교필터를 이산시간영역으로 변환하고 직교성을 유지하도록 정규화한 정규직교함수계에 의해서 설정된 전달함수를 적응 디지틀필터에 적용하였다. 이 방법을 확인하기 위하여 FIR형에 비교해서 적은 차수로 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 양호한 수렴특성을 확인하였다.
저자는 등각사상을 추하기 위한 기존의 여러 Theodorsen 방정식의 해법 중 가장 유효한 해법으로 알려져 있는 Wegmann의 방법을 다룬바 있다. Wegmann의 방법으로 수치실험을 한 결과 난이도가 높다고 예상되는 문제에 있어 수렴했다가 발산을 하는 불안정현상이 나타났으며 수렴하지 않는 불안정현상의 원인을 분석하여 저주파필터를 적용한 새로운 반복법을 제안하여 Wegmann 방법으로는 발산하는 모든 문제에 있어서 수렴하는 수치실험 결과를 얻었다[1]. 본 논문에서는 저주파필터를 적용한 해법에 의해 수치적으로 수렴한 결과를 이론적으로 증명한다.
중립면은 셸 (솔리드 모델) 유한 요소 생성, 로보트 이동 경로 계산, 특징 형상 판별 등에서 사용될 수 있다. 그러나 기존 중립면 계산 알고리즘들은 연립 방정식을 수렴성이 보장되지 않는 수치 해법으로 풀어야 했기 때문에 발전이 미비했다. 본 논문은 복셀-이등분 면의 교자성을 이용한 중립면 계산 알고리즘을 제시한다. 교차성은 보로노이 영역을 사용, 단순한 기하학적 요소간의 거리 비교로 판별한다. 이런 기하학적인 접근 방법은 기본적으로 수렴성 문제가 배제된다.
Newton-Raphson 기법은 구조물의 비선형 해석에 널리 쓰이는 반복계산기법이다. 비선형 해석을 위한 반복계산기법은 컴퓨터의 발달을 감안해도 상당한 계산시간이 소요된다. 본 논문에서는 신경회로망 예측을 사용한 Predicted Newton-Raphson 반복계산기법을 제안하였다. 통상적인 Newton-Raphson 기법은 이전스텝에서 수렴된 점으로부터 현재 스텝의 반복계산을 시작하는 반면 제시된 방법은 현재 스텝 수렴해에 대한 예측점에서 반복계산을 시작한다. 수렴해에 대한 예측은 신경회로망을 사용하여 이전 스텝 수렴해의 과거경향을 파악한 후 구한다. 반복계산 시작점이 수렴점에 보다 근접하여 위치하므로 수렴속도가 빨라지게 되고 허용되는 하중스텝의 크기가 커지게 된다. 또한 반복계산의 시작점으로부터 이루어지는 계산과정은 통상적인 Newton-Raphson 기법과 동일하므로 기존의 Newton-Raphson 기법과 정확히 일치하는 수렴해를 구할 수 있다. 구조물의 정적 비선형 거동에 대한 수치해석을 통하여 modified Newton-Raphson 기법과 제시된 Predicted Newton=Raphson 기법의 정확성과 효율성을 비교하였다. 제시된 Predicted Newton-Raphson 기법은 modified Newton-Raphson 기법과 동일한 해를 산출하면서도 계산상의 효율성이 매우 큼을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 방향성을 갖는 새로운 공간적응 조절연산자와 비선형필터를 이용한 제한 반복적 영상복원 알고리듬을 제안하고 제안한 알고리듬의 수렴성에 대하여 분석을 하고 있다. 일반적인 제한반복적 영상복원 기법에서는 열화된 영상을 복원하는 과정에서 에지 및 경계부분의 재번짐이 지나친 잡음성분의 증폭에 의한 고리현상 등이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 기법을 도입하고 있다. 첫째는, 방향성을 갖는 새로운 공간적응 조절연산자를 적용하여 에지 등의 재번짐을 막고 고주파수 영역의 복원성능을 개선하고 있다. 둘째로, 적응적인 비선형필터를 사용하여 잡음성분과 같은 고주파수 영역의 지나친 증폭에 따른 문제를 해결하고 있다. 그리고, 제안한 논문의 안정성과 수렴성을 보장하기 위한 조건을 분석하고 있다. 열화된 영상에 대하여 실험한 결과, 기존의 다른 결과보다 우수한 성능이 있었고, 특히, 에지의 복원성능 및 고리현상의 제거에 두드러진 특징을 나타내었다.
본 연구는 우리나라 산업간에 Technology 수렴가능성에 대한 기존 선형(Linearity) 설정 관계식보다 비선형(Nonlinearity) 설정관계식에서 실증분석하는 데 연구목적이 있다. 본 연구목적을 위하여 장기적 시계열자료를 이용하여(1970∼2000), 우리나라 제조업과 총 산업(Grand Total)간에 Technology Gap에 대한 정상성(Stationarity)을 검증함으로써, Technology수렴 가능성을 검토하였다. 본 연구결과는 Technology수렴가설에 대한 두 가지 중요한 실증분석방향을 제공하고 있다. 첫째, 우리나라 산업간에 Technology 수렴가능성은 비선형관계에서 분석해야 한다는 결론을 얻었다. 따라서 우리나라 산업간에 Technology 수렴가능성은 단순 선형관계를 기반으로 할 경우, 설정오류에 따른 Technology 수렴가능성이 성립하지 않을 가능성이 높게 나타날 수 있었다. 둘째, 우리나라 경제의 경우, Technology 수렴가능성에 대한 분석결과는 비선형관계에서 Technology Regime별로 Technology 수렴가능성이 다르게 나타나고 있음으로 실증분석방법론 및 그 결과에 대한 시사점도출에 유의해야 한다.
유전체기판 위에 놓여있는 안테나를 엄밀히 해석하기 위해서는 파원의 위치를 따른 각 매질에서의 Green함수를 도출하여야한다. 그런데 이와 같은 Green함수는 Sommerfeld적분식으로 표현되기 때문에 적분의 수렴성이 좋지 않아서 수치계산시간이 길어지는 등 곤란한 점이 많다. 본 논문는 접지면이 없는 유전체 슬라브에 위치한 안테나를 해석함에 필요한 3층매질 Green함수를 도출하고, 파수공간에서의 Sommerfeld적분의 수렴성을 개선하는 방법으로 피적분함수로부터 수렴이 늦는 부분을 해석적으로 해결하는 Extraction법을 적용하여 수치계산시간을 단축하였다. 또한 파수공간의 무한적분을 함에 있어 적분로상에 존재하는 표면파 모드를 분석하고 이를 처리하는 방법을 제안 한다.
집속이온빔장치(FIB: Focused Ion Beam System)에 사용하는 액체금속이온원(LMIS: Liquid Metal Ion Source)은 고 전류밀도, 고 휘도, 낮은 에너지퍼짐 등 많은 장점이 있다. 집속이온빔장치는 주로 표면 분석, 집적 회로의 수정, 마스크 교정(Repair) 및 잘못된 부분의 분석(Failure Analysis) 등에 사용되고 있는데 최근에는 고 분해능의 이온빔 리소그래피와 이온 주입의 기술 및 미세가공 기술 등의 분야에 집중되고 있으며 이를 위해서는 집속이온빔장치의 수렴성(Convergence)을 개선해 나가는 것이 중요하다. 집속이온빔장치의 수렴성은 이온빔의 에너지 퍼짐(Energy Spread)과 각 분포(Angular Distribution)에 많은 영향을 받으며 에너지퍼짐 특성은 색수차에 직접적인 영향을 준다. 수렴성을 개선하기 위해 기존의 에미터(Emitter), 저장소(Reservoir), 추출극(Extractor)으로 제작된 액체금속이온원에 서프레서(Suppressor)라는 새로운 전극을 사용하여 이 전극의 유 무에 따른 각 분포의 변화에 대해 연구하였다.
기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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