본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.
본 연구에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석기법을 이용한 영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 할선법은 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 간략하게 함으로써 역혼합행렬의 경신속도를 빠르게 하기 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 10개 지문영상들로부터 선택된 16×16 픽셀의 20,000개 패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과. 추출된 16×16 픽셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법을 제안하였다. 이렇게 하면 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 더 우수한 학습성능의 독립성분분석이 가능하다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 512$\times$512의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상들을 실험하였다. 실험결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 설정되는 초기값에 덜 의존하는 학습성능이 있음도 확인할 수 있었다.
기존 현장시험법을 이용한 유동성 채움재의 강도 및 강성 특성을 추정하는 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 LWD를 이용하여 CLSM에 대한 강성 특성을 평가하였으며, 일축압축강도시험에서 도출되는 일축압축강도와 할선탄성계수에 대한 상관성을 분석하였다. 5종류의 배합비로 조성된 CLSM시료의 유동성 및 경화특성을 평가하기 위해 플로우시험, 응결시간시험을 수행하였다. 조기 강도 및 강성 특성을 평가하기 위하여, 양생 1일 및 7일이 경과된 시료를 이용하여 일축압축강도시험을 수행하였다. CLSM시료의 회복탄성계수를 추정하기 위하여 LWD 시험도 수행되었다. 실험결과, 양생 1일된 시료에서는 초속경 모르타르의 비율이 증가될수록 일축압축강도와 할선탄성계수가 동시에 증가하였으며, 초속경 모르타르의 비율이 가장 큰 시료에서 양생 7일 후 급격한 일축압축강도와 할선탄성계수의 증가를 보여주었다. LWD 시험결과, 양생 1일된 시료에서는 초속경 모르타르의 비율이 증가할수록 회복탄성계수가 증가되었으나, 양생 7일이 경과되면 초속경 모르타르의 비율이 증가할수록 회복탄성계수가 감소되는 경향이 나타났다. 상관성 분석결과, 일축일축압축강도와 할선탄성계수가 증가할수록 회복탄성계수도 증가되는 선형관계를 보여주었다.
본 논문에서는 침도를 추가한 뉴우턴법과 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 제안하였다. 여기서 첨도의 추가는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이고, 고정점 알고리즘은 학습파라미터와 무관한 빠른 성분분석과 우수한 분석성능을 얻기 위함이다. 제안된 두 가지 독립성분분석 각각을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512\times512$ 픽셀을 가지는 10개의 혼합영상 분리에 각각 적용한 결과, 제안된 두 가지 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 첨도가 추가되지 않은 기존의 기법들에서 알고리즘의 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석들은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있다. 한편 할선법의 제안된 기법이 뉴우턴법의 제안된 기법보다 빠르면서도 우수한 분리성능이 있음을 확인하였다.
본 연구소에서는 할선강성을 사용하여 비탄성 해석 및 설계를 수행하는 새로운 설계방법을 개발하였다. 개발한 설계법은 선형해석을 수행하므로 수치해석이 안정성과 용이성을 갖추고 있으며, 동시에 반복계산으로 구조물의 비탄성 거동을 해석하므로 각 부재의 비탄성 강도 및 연성 요구량을 정확히 예측할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 설계법의 절차를 성립하였고, 이를 고려한 컴퓨터 해석/설계 프로그램을 개발하였다. 또한, 제안된 설계법을 사용한 설계예제를 제시하였으며, 기존의 탄성 및 소성설계법과의 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다. 기존의 비선형설계방법은 일반적으로 초기 설계를 수행하고 비선형해석을 이용하여 초기설계안을 검증하는데 비하여, 제안된 방법은 반복계산을 통하여 비탄성해석과 설계를 동시에 수행하므로 각 부재의 비탄성 강도 및 연성 요구량을 직접적으로 계산할 수 있다. 또한 설계자의 의도에 따라 부재 강도 및 연성능력의 제한, 강기둥-약보 등의 비선형 설계전략을 효과적으로 구현하므로, 경제적이고 안전한 설계가 가능하다.
본 연구에서는 할선강성을 사용하여 반복계산을 수행하는 새로운 비탄성 스트럿-타이 모델인 직접 비탄성 스트럿-타이 모델을 개발하였다. 개발된 설계방법은 기본적으로 선형해석을 사용하므로 해석의 용이성과 안정성을 확보할 수 있으며, 동시에 부재의 비탄성 거동을 고려하여 힘의 평형조건과 변위의 적합조건을 동시에 만족시키는 설계를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 해석/설계법의 절차를 정립하였고, 이를 반영한 해석프로그램을 개발하였다. 제안된 방법을 이용한 설계 예를 소개하였으며, 기존의 스트럿-타이 모델과 비교를 통하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다. 본 설계방법은 해석 및 설계의 일괄시스템으로서 과대 인장균열과 스트럿의 취성파괴를 방지하기 위하여 설계자에 의하여 의도된 설계전략을 직접적으로 반영할 수 있다. 본 스트럿-타이 모델은 비선형거동을 해석할 수 있으므로, 부정정 스트럿-타이 모델을 사용할 수 있으며, 스트럿과 타이요소의 국부변형을 제어할 수 있으므로, 다양한 성능수준에 대한 성능기초설계방법으로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 적응분할의 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 할선법에 기반을 둔 방법으로 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 적응분할의 상호정보 추정은 입력변수의 확률밀도함수 계산에서 동일한 량의 샘플분할을 가능하게 하여 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 구하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 7개의 신호와 특정지역을 대상으로 측정된 각 55개의 샘플을 가진 24개의 환경오염신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 근사화된 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 의한 효율적인 복합영상 분리기법을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 엔트로피 최적화론 위한 목적함수의 판을 구하기 위해, 도함수 계산을 요구하는 뉴우턴법 대신 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법 기초한 고정점 알고리즘이다. 이렇게 하면 뉴우턴법에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 고정점 알고리즘의 독립성분분석이 가지는 학습성능을 더욱 더 개선시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 500개의 샘플을 가지는 4개 신호와 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 복합신호 및 복합영상들을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 선정되는 초기값에 의존하는 학습성능과 대규모의 영상분리에서 발생될 수 있는 비현실적인 학습시간도 함께 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문의 목적은 공간 트러스 비선형 해석기법에 대한 수치해석적 장단점을 비교하고, 효율적인 해석기법을 제안하는 것이다. 사용된 해석기법은 하중 제어법으로 뉴턴-랩슨법, 수정 뉴턴-랩슨법, 할선-뉴턴법, 하중-변위 제어법으로 호장법, 증분일 제어법, 그리고 본 논문에서 제안한 하중-변위의 복합적 제어법으로 복합 호장법 Ⅰ, 복합 호장법Ⅱ, 복합 증분일 제어법이 있다. 공간 트러스에 대한 해석기법의 효율성 평가를 위하여 해의 정확성, 수렴성, 계산시간 등을 제시된 예에 비교한 결과 본 논문에서 제안한 하중-변위의 복합적 제어법의 신뢰성을 입증하였으며, 기하학적 비선형 해석 및 좌굴후 거동의 추적에 있어서 효율적이었다. 특히, 자유도수가 많은 공간 트러스의 좌굴하중 추척에 있어서는 복합 증분일 제어법이 효율적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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