본 논문은 집중 질량 구조물의 천이응답에 대한 시간영역 민감도 해석의 기본 개념을 설명한다. 외부 가진에 따른 구조물의 응답에 미치는 설계변수 변화의 영향을 구하기 위해 시간영역 민감도 함수를 구하는 방법을 제시하였다. 시간영역에서 구조물의 설계변수 민감도는 1차 표준 민감도 함수와 백분율 민감도 함수를 통해 확인하였다. 이러한 민감도 함수와 그 계산은 설계변수에 대한 시스템 상태변수의 편미분에 의한 것이다. 또한, 직접 미분법에 의한 해석적 방법의 편미분 결과와 수치적 방법에 의한 결과를 비교하였다.
한 쌍의 주파수 영역 적응 디지탈 필터를 이용하여 두 신호간의 magnitude squared coherence(MSC) 함수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이와 같은 방법은 시간 영역에서 한 쌍의 적응디지탈 필터를 이용하는 LMS-MSC(least mean square-MSC)알고리즘에 비하여 적은 양의 계산으로 MSC 함수를 구할 수 있다. MSC함수 추정을 위하여 대표적인 주파수 영역 적응 필터링 알고리즘인 CFLMS(constrained frequency-domain LMS)와 UFLMS (unconstrained frequency-domain LMS)알고리즘을 사용하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 LMS-MSC 알고리즘과 성능을 비교하였다.
2011 교육과정 개정 시안연구에서는 중학교 수준의 함수는 현실 세계의 상황을 이해하는 도구로서 초점을 맞추고, 중학교에서의 함수를 토대로 고등학교 함수에서 여러 영역을 통합하는 아이디어로서의 대응의 관점에서 정의된 형식화된 함수 개념으로 확장하는 것을 제안하고 있다. 교육과정을 개정할 때에 국제적 표준 교육과정과도 발맞추기 위하여 다른 나라의 상황을 고려하지 않을 수 없다. 본고에서는 독일에서의 함수 도입과 교수학습 측면에서의 특징을 살펴보기 위하여 독일의 여러 학교 형태 중 우리나라의 교육제도와 비슷한 학교 형태인 게잠트슐레(Gesamtschule, 종합학교)의 교과서를 선택하여 우리나라의 교과서와 비교 분석하였다. 함수영역을 중심으로 우리나라의 교과서의 구조적인 부분인 체제와 내용을 비교 분석한 결과, 독일 교과서에서는 함수 개념 도입과 내용 전개 방식, 그래프의 지도 방식 등에서 2007년 개정 교육과정과는 차이점을 보였다. 이는 우리나라의 개정 교육 과정 및 교과서의 개발에 참고가 될 만한 자료를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
이 연구는 별 관측을 통해 점 퍼짐 함수(PSF)를 측정하고 나이퀴스트 주파수에서 변조 전달 함수(MTF)을 계산하여 주파수 영역에서 저궤도 광학 위성의 영상품질 평가방법을 도출하였다. 가상 별 영상을 생성하고 IRAF로 2차원의 점 퍼짐 함수를 얻었고 MATLAB으로 점 퍼짐 함수를 2차원 푸리에 변환하여 변조 전달함수를 계산하였다. 공간 영역에서는 점 퍼짐 함수의 모양을 통해서도 영상품질을 검증할 수 있다. Along/Across-Track의 모양이 일치하고 중심에서 좌우대칭이며 델타함수에 가까울수록 좋은 품질의 영상을 의미한다. Along/Across-Track의 점 퍼짐 함수 모양차이는 Line Rate나 Time Delay and Integration(TDI)의 오차에서 기인한다. 별을 점광원으로 본다면 점 퍼짐 함수를 정의하기 쉽고 Along/Across 방향을 동시에 측정 가능하다는 장점이 있다. 궤도상에서 별을 관측하는 것은 지상을 관측하는 것보다 대기 환경의 효과가 크지 않기 때문에 영상 품질 평가에 유리하다. Yaw Steering이나 Nadir Pointing과 같은 자세제어의 효과를 배제할 수 있으므로 자세제어의 효과가 상당 부분 제거된 영상품질을 분석할 수 있다. 지상관측시간이나 배터리 충전시간이 아닌 지구 본영에서 별을 관측하므로 임무에 방해받지 않는다. 지상관측과 같은 효과를 내고 TDI를 사용하는 환경을 구현하기위해 Line Rate를 고려한 자세 기동 방법에 대해 연구하였다. 큰 각도의 자세 기동이 예상되어 쿼터니안을 이용하여 Inertial Pointing하도록 자세 제어하였고, 자세 Slew Rate 구속조건 하에서 제어가 필요하다.
목적: N-13 암모니아 PET 동적영상에 포함된 순수 한 혈액풀 입력함수와 심근 조직함수를 추출하며 각 조직 인자영상을 생성하는 인자분석 방법을 개발하고자 하였다. 또한 인자분석 방법으로 추출된 입력함수와 조직함수를 사용하여 혈류량을 측정하여 구현한 인자분석 방법의 정확도와 유용성을 고찰하였다. 대상 및 방법: 다섯 명의 관상동맥질환 환자에 20 mCi N-13 암모니아를 안정상태와 부하상태에서 주사한 후, 23분간 26프레임의 PET 동적영상을 얻었다. 인자분석을 수행하기 위해 첫째, N-13 암모니아 PET 동적영상을 3차원 행렬화 한 후, 부분영상을 추출하여 딕셀을 생성, 규격화하였다. 두 번째 주 대각성분분석 단계에서는 공분산행렬을 계산하여 인자부하량을 구하며, 세 번째 단계에서는 인자부하량이 양의 구속조건을 만족할 때까지 인자함수를 사갈 회전시켰다. 네 번째 단계에서는 인자영상과 시간-방사능 곡선을 추출하였다. 인자분석 방법의 효율성과 정확성을 검증하고자 인자분석과 관심영역설정 방법으로 구한 혈액풀 입력함수의 곡선 아래 면적을 비교하고, 두 가지 방법으로 구한 입력함수와 조직함수를 이용하여 심근 혈류량을 측정하여 선형 회귀분석하였다. 결과: 관심영역 설정 방법과 개발된 인자분석 방법을 이용하여 구한 혈액풀 입력함수의 $0{\sim}1$분 사이의 평균 곡선 아래 면적 비는 1.02, $0{\sim}2$분 사이는 0.98, $1{\sim}2$분 사이는 0.86이었다. 또한 인자분석과 관심영역 설정 방법으로 얻은 입력함수와 관심영역 설정 방법으로 얻은 조직함수로 구한 심근 혈류량의 선형 회귀곡선 기울기는 0.91, 상관계수는 0.82로 서로 잘 일치하였다. 결론: N-13 암모니아 PET 동적영상을 인자분석 하는 방법을 구현하여 각 조직 인자영상과 이에 대응하는 시간-방사능 곡선을 추출하였으며, 인자분석과 관심영역 설정 방법으로 얻은 혈액풀 입력함수가 서로 잘 일치됨을 검증하였다. 또한, 인자분석 방법과 관심영역 설정방법으로 얻은 시간-방사능 곡선으로 구한 심근 혈류량 값들이 서로 좋은 상관관계를 나타내는 것으로 관찰되어 인자분석 방법으로 추출된 혈액풀 입력함수와 심근 조직함수가 순수한 생리적 함수들과 잘 일치된다고 판단할 수 있었다. 그러므로 N-13 암모니아 PET과 인자분석 방법을 이용하면 혈액 채취, 관심영역 설정, 흘러넘침 보정없이 심근 혈류량을 비침습적으로 간단하고 정확하게 정량화 할 수 있다.
본고에서는 함수 영역에서 학생들이 가장 배우가 어려워하는 삼각함수와 지수함수 및 로그함수를 대부분의 학생들이 아주 좋아하는 소리와 음악을 통한 새로운 학습과 교수 환경을 제공하고자 한다. 먼저, 소리와 음악을 통하여 학생들의 흥미를 유발시킨다. 두 번째로 초월함수의 성질을 듣고, 볼 수 있게 함으로써 학생들이 이를 쉽게 이해하고 기억할 수 있도록 하였다. 마지막으로 학생들로 하여금 초월함수를 사용하여 그들이 가장 좋아하는 음악을 직접 작곡해보게 함으로서 초월함수들의 실용성을 직접 경험해 보도록 하였다.
본 논문에서는 하이퍼볼릭 평면에서 임의의 분산 데이터 보간을 지역적으로 제어하는 새로운 방법을 개발하였다. 지역적 제어와 관련된 주제는 상호대화형식의 디자인분야에서 매우 중요하다. 특히 본 논문에서 제안한 방법은 하이퍼볼릭 평면상에서 형성되는 genus-N 객체 모델을 상호대화형식으로 디자인하는데 유효하게 적용될 수 있다. 특 변화된 데이터가 미치는 영향이 일정한 지역에만 국한되므로 일반 사용자가 genus-N객체를 상호대화형으로 디자인하기가 훨씬 편리하다. 따라서, 본 연구은 genus-N 객체를 형성하는데 사용한 하이퍼볼릭 평면상에서의 전역적 보간법을 발전시켜 하이퍼볼릭 평면에서의 지역적 보간법개발 및 구현을 목적으로 하고 있다. 이는 다음과 같은 주요 과정을 통하여 구현된다. 먼저, 보간 함수를 지역화하기 위하여 하이퍼볼릭 영역을 임의의 삼각형 패치로 세분화하고 각 데이터에 인접한 삼각형 패치들의 모임을 부 영역이라고 정의한다. 각 부 영역에서 가중치 함수가 설정된다. 마지막으로 중첩된 삼각형 영역의 세 개의 가중치를 혼합함으로써 지역적 보간 함수가 완성된다. 그 결과로서, 여러 개의 샘플 데이터 및 함수를 사용하여 전역적MQ 보간법과 비교한다.
본 연구에서는 파랑의 변형을 예측하는 방법 중 하나인 고유함수전개법을 이용하여 축대칭 형태의 지형 위를 통과하는 파랑의 소멸파 성분을 검토하였다. 기울기와 곡률이 변하는 지역에 고유함수 전개법을 적용하여 해석할 때 필요한 적절한 구간의 수와 소멸파 성분의 개수를 산정하였다. 고유함수전개법을 이용하여 파랑의 변화를 예측하는 연구는 Bremmer(1951)가 전자기파에 적용하면서 처음 제시한 후 Takano(1960)가 파랑 변형 연구에 적용하면서 본격적으로 진행되었다. 이밖에 Kirby and Dalymple(1983), Liu et al.(1992), Cho and Lee(2000), Bender and Dean(2003), 조용식과 이창훈(1998) 및 강규영 등(2007)에 의해 국내 외로 많은 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 연구의 대부분이 연직 2차원 지형에 대하여 수행되어 왔다. 3차원 지형에 대한 고유함수전개법은 Bender and Dean(2005)에 의해 처음으로 시작되었다. 그러나 그들의 연구에서는 수렴해를 얻기 위한 구간 및 소멸파 개수에 관한 구체적인 검토가 이루어지지 않았다는 한계가 있다. 그러나 실제 해저 지역은 다양한 지형의 영향을 받게 된다. 따라서 본 연구에서는 축대칭 지형에 대하여 수렴해를 얻기 위해 구간을 나누어 해의 수렴성을 확인하여 적절한 구간의 수를 결정한 후 소멸파의 수를 변화시키면서 소멸파가 파랑의 변형에 미치는 영향을 검토하였다. 천해역 및 중간수심 영역을 구간의 수와 소멸파 성분의 수에 변화를 주면서 수렴성 검사를 한 결과, 천해 영역에서는 소멸파 성분의 영향이 적게 나타났으나 중간수심 영역에서는 적절한 개수의 소멸파를 고려해야 보다 정확한 예측을 할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.
철도차량의 승차감은 승객이 느끼는 감정이므로 물리적인 진동의 크기뿐만 아니라 인간의 감응도(느낌)도 고려하여야 하며, 이러한 진동에 대한 인간의 감응도를 나타낸 것이 주파수 보정곡선이다. 주파수 보정곡선은 라플라스 변환형태의 전달함수이기 때문에 이 전달함수를 직접 사용하여 시간 영역에서의 승차감의 평가가 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 라플라스 변환형태의 전달함수를 시간 영역에서 사용할 수 있는 전달함수로 변환하는 방법을 제시하고 다양한 예제를 통해 이 방법에 대한 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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