중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.
This paper presents yield surfaces and hardening laws for describing the state of an unsaturated soil under isotropic compression and suction changes. The yield surface is formulated within the framework of hardening plasticity using two independent sets of stress variables : the excess of total stress over air pressure and the suction. And the application of the yield surfaces and hardening laws are confirmed from the result of the experiment. To this end a series of suction-controlled isotropic tests are conducted on clayey soils. Matric suction is controlled by the axis translation technique using high air entry ceramic disk. The specimens are compacted using a half of Proctor compaction energy with 5 % lower of water content than the optimum moisture contents. From test results, existence of the yield surfaces and an application of hardening laws to samples are confirmed by comparison between test and predicted results. And it is confirmed that LC yield locus is extened with the total plastic deformations induced by suction or stress changes, however, SI yield locus is only extended with the plastic deformations by induced suction changes.
The objective of this experimental study is to grasp an influence of moisture state of aggregate on the characteristics of the recycled aggregate concrete. The moisture states of the aggregates were controlled at prewetted, oven-dried and saturated surface-dried states prior to use. To maintain the designed mix proportioning unchanged, the amounts of water and aggregates used in mixing were adjusted according to the actual moisture contents of the aggregates. Test results showed that the saturated surface-dried state aggregate concretes exhibited the highest compressive strength.
본 연구에서는 장기전원구성의 수립에 있어서 가정한 시나리오에서 최적해를 찾는 기존의 방법을 탈피하여 건설단가나 연료단가의 변동과 같은 경제성의 변동 및 최대부하의 예측의 불확실성에 대한 외부충격등에 견딜 수 있는 유연성을 정량적으로 고려할 수 있는 새로운 방법을 제안한다.그 수법으로 Fuzzy 동적계획법을 이용하여 각 대표년도별로 최적전원구성안을 결정하므로써 년도별 전원 구성의 추이를 쉽게 알 수 있고 비선형 멤버쉽함수도 용이하게 고려할 수 있도록 하였다. 여기서는 경제성, 신뢰성, 부하불확실성 및 유연성에 대한 멤버쉽 함수치를 각상태별로 계산하고 Bellman-Zadeh의 최대화 결전과정에 따라 처리하므로서 그 안을 결정하도록 하였다. 본 수법을 우리나라 KEPCO 계통에 적용하여 그 유용성을 검토하였다.
전력계통의 과도 안정도 해석의 접근방법에는 SI(Simultaneous Implicit)법과 PE(Partitioned Explicit)법 두 가지방법을 사용해오고 있다. SI법에는 Trapezoidal법 등이 있고, PE법에는 Runge-Kutta법, Euler법등이 사용되고 있다. SI법인 Trapezoidal법은 PE법의 Runge-Kutta법 또는 Euler법에 비해 시간간격을 크게 해서 계산속도를 줄일 수 있다는 장점이 있지만, 정화도면에서는 신뢰한 수 없는 단점이 있다. 이 논문에서는 포물선 사법을 이용하여 Trapezoidal법의 정확도를 개선학 수 있는 방법을 제시하고 명확한 수학적 증명을 통해 타당성을 보여준다. 연속함수와 불연속함수에 대해서 Runge-Kutta법과 Trapezoidal법과 제안한 방법을 적용시켜서 제안한 방법의 정화함을 보여준다.
본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 ATM 망의 ABR(Available Bit Rate) 트래픽 제어를 위한 효과적이고, 안정적인 피드백 제어 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘들의 단점을 보완하면서, 망 내의 상황이 변하더라도 자가 학습 기능(self-learning capability)을 이용하여 파라미터 값들을 상황에 맞게 변화시키는 퍼지 로직을 이용한 새로운 제어알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Projection algorithm을 이용하여, 과거의 데이터로부터 다음 순간의 ABR 버퍼의 크기를 예측하며 퍼지 제어기의 출력 함수 파라미터들은 성능함수를 최소화하도록 학습된다. 제안된 알고리즘은 안정성(stability)이 보장되며, Upstream bottleneck 환경등의 특수하고, 제한된 상태에서도, 요구되는 QoS와 max-min fairness가 만족되고, 링트 효율을 극대화 할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 입증한다.
도래할 B-ISDN 환경하에서 중추적 역할을 할 ATM의 실현을 위해서는 다중매체의 통화유량을 최적하에 제어할 수 있는 방법이 제시되어야 한다. 그러나 다중매체 통화유량의 특성이 완전히 밝혀지지 못한 상태에서 ATM의 제어, 특히 최적한 폭주제어의 실현은 난제로 남아있다. 그러므로 본 논문에서는 다중매체 통화유량 모델을 시변비선형함수라 가정하고 이를 실시간 추정하기 위해 병렬로 연결된 3중의 신경망 모델을 제시하며 모의실험을 통해 시변비선형함수를 추정하여 ATM의 폭주제어에 이용될 수 있는 가능성을 보인다.
Q-학습은 최근에 연구되는 강화학습으로서 환경에 대한 정의가 필요 없어 자율이동로봇의 행동학습에 적합한 방법이다. 그러나 다개체 시스템의 학습처럼 환경이 복잡해짐에 따라 개체의 입출력 변수는 늘어나게 되고 Q함수의 계산량은 기하급수적으로 증가하게 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 다개체 시스템의 Q-학습에 적합한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 제안하였다. 연속적인 Q-학습 알고리즘은 개체가 가질 수 있는 모든 상태-행동 쌍을 하나의 Q함수에 표현하는 방법으로서 계산량 및 복잡성을 줄임으로써 동적으로 변하는 환경에 능동적으로 대처하도록 하였다. 제안한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 벽으로 막힌 공간에서 두 포식자와 한 먹이로 구성되는 먹이-포식자 문제에 적용하여 먹이개체의 효율적인 회피능력을 검증하였다.
최근 생체정보, 위치정보 등이 다양한 디바이스 인증에 활용되고 있다. 그러나 이러한 인증정보 템플릿들은 평문형태로 안전한 저장공간(Trust Zone)에 저장 되거나 또는 인증서버에 암호문으로 저장된 인증정보를 인증요청시 복호화하여 평문형태에서 인증에 사용된다. 따라서 해킹에 의한 인증정보의 유출시 치명적인 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 함수암호를 이용하여 암호화된 상태에서 인증정보의 노출 없이 안전하게 인증할 수 있는 방법을 제안한다.
블라인드 등화기법은 별도의 훈련신호없이 효율적인 데이터 전송을 위한 등화기 탭 수정을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 이중 모드를 갖는 SCS-MMA 방법을 제안한다. 기존의 CMA와 MMA 기법들은 자승평균 오차함수(mean squared error function)를 기반으로 하는 포물선을 이루지 않는 비용함수를 사용하므로, 부적절한 국부 최소값으로 수렴할 수 있다. 제안하는 방법은 정규화된 MMA 등화 방법을 기반으로 수렴 속도의 개선과 요구되지 않은 국부 최소값으로의 수렴진행을 방지위해 SCS(soft constraint satisfaction) 알고리듬을 구현하였다. 또한, 입력 신호에 신뢰도를 주어 결정지향 알고리듬으로 자동 전환하는 방법을 적용한다. 이를 통해, 보다 빠른 수렴과 정상상태에서 결정지향 알고리듬에서와 같은 평균 오차값을 보장할 수 있다. 실험 결과 제안된 알고리듬이 기존의 방법들보다 수렴속도와 안정성에 있어 우수한 성능을 갖음을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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