본 연구는 공간적 정보를 수집할 수 있는 영상검지기를 이용하여 주어진 대기행렬길이를 기반으로 하는 최적주기 알고리즘을 개발함으로써 교통신호 제어에 대한 새로운 신호계획을 제공한다. 본 연구에서는 교통수요의 공간적인 정보를 획득하는 방안으로서 영상검지기 기반의 대기행렬길이를 사용한다. 전략적 측면에서 다양한 교통상태를 적용하였으며, 주요 결과는 아래와 같다. 1. 영상검지기 기반의 대기행렬길이 계산방안을 제안한다. 이 방법은 한 링크의 상류부와 하류부에 2대의 영상검지기를 설치하여 대기행렬길이를 산출하는 방안이다. 2. 신호제어 변수인 주기 계산모형이 개발된다. 이 방법 역시 영상검지기를 기반으로 하는 대기행렬길이를 사용한다.
SMI 방법은 수치적인 불안정성과 아울러 많은 계산량을 갖는다. 본 논문에서는 역 공분산 행렬의 Cholesky 분할을 이용하여 SMI 방법보다 효율적인 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 적응 빔 형상과 검출이 하나의 구조로 실현되며 이에 피룡한 역 공분산 행렬의 Cholesky factor는 secondary 입력으로부터 GS 프로세서를 이용하여 추정한다. 제안한 구조의 중요한 특징은 공분산 행렬과 Cholesky factor를 직접 구할 필요가 없다는 점이며, 또한 GS 프로세서의 장점을 이용한 systolic 구조를 사용함으로써 효율적인 계산을 수행할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 성능과 SMI 방법의 성능을 서로 비교하였다. 또한 nonhomogeneous 환경에서 동작하기 위한 방법이 제시되었으며, 아울러 계산량이 많은 GS 구조의 단점을 극복하기 위해 lattice-GS 구조를 이용하는 방법을 제안하였다.
본 논문은 카메라로부터 획득한 컬러 비디오 영상에서 컬러 색상과 에지 그래디언트의 공분산 행렬에 기반한 영상의 변화영역을 검출하는 방법을 제안한다. 컬러 비디오 영상은 RGB 영상 대신에 밝기정보와 색상정보가 분리된 YCbCr 컬러비디오 포맷을 사용한다. CbCr-채널로부터 컬러의 색상분포를 알 수 있는 컬러 공분산 행렬을 계산하며, Y-채널로부터는 영상의 에지 그래디언트 분포를 알 수 있는 공분산 행렬을 계산한다. 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬은 배경영상으로부터 적분영상을 사용하여 사각영역의 합계와 제곱 합계, 곱셈 합계를 효과적으로 계산하여 각 화소에서 빠르게 계산된다. 또한 시간에 따른 변화를 반영하기 위하여 배경영상과 입력영상의 가중평균에 의해 배경영상을 갱신한다. 현재 프레임에서의 배경영상으로부터의 변화영역은 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬을 사용한 통계적 거리측정인 마하라노비스 거리를 이용하여 검출한다. 고속도로의 컬러 비디오 영상의 실험결과에서 컬러색상과 그래디언트의 변화영역을 효과적으로 검출할 수 있었다.
행렬 연산은 계산 과학을 사용하는 공학 물리, 화학, 생명 과학, 경제학 등에서 다양하게 사용되고 있으며 이 행렬은 크기가 크고 대부분의 원소가 0 값을 갖는 희소 행렬일 경우가 많다. 본 논문에서는 희소 행렬의 연산 중, 회로 설계 시 최적화 과정에 사용되는 연산에서 문제가 되는 희소 행렬 A 와 블록 대각 행렬 H에 대하여 AH$A^{T}$ 의 연산을 효율적으로 행하는 방법들을 검토하고 메모리 접근 횟수를 모델링하여 수행 속도와 메모리 사용량 면에서 비교한다.
본 연구에서는 자동차 현가장치의 정적설계인자를 계산하기 위한 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 기호계산기법을 사용하여 구속방정식의 자코비언에 대한 편미분을 계산하여 자코비언의 변형률 행렬을 유도하였다. 상용프로그램에서는 자코비언의 변형률 행렬을 계산하기 위하여 유한차분법 등을 사용하기도 하지만 본 연구에서는 이를 정확하게 고려하기 위하여 기호계산기법을 사용하여 계산하였다. 계산된 구속방정식 자코비언의 변형률 행렬을 사용하기 쉽도록 모듈화해 프로그램을 구성하였다. 계산된 자코비언 행렬을 사용한 결과를 1/4차량 더블위시본 현가장치에 대한 시뮬레이션을 통해 상용프로그램의 결과와 비교하여 정확성을 검증하였다. 향후 계산된 자세정보로부터 정적설계인자를 자동으로 추출하는 모듈과 함께 이를 이용하여 가상 테스트를 수행할 수 있는 융합 모듈을 추가할 예정이다.
본 논문은 단백질 동정에 이용하는 펩타이드-매스 핑거프린팅 툴 중 하나인 Mowse의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. Mowse에서 빈발 요소 행렬은 단백질과 펩타이드 질량에 대하여 일정한 간격으로 생성되어 행렬의 각 원소의 값은 펩타이드의 빈발횟수에 따라 계산된다. 현재 이러한 행렬을 생성하는데 있어서 정해진 간격으로 생성되는데 이러한 간격의 값이 작아질수록 스코어링 값은 정확해진다. 그러나 이러한 간격의 값이 작아질수록 행렬의 크기는 증가하게 되며 이에 따라 스코어링 계산의 복잡도도 증가하게 된다. 본 논문에서는 행렬의 크기를 현재와 같이 유지하면서 스코어 링 값을 정확하게 계산하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 현재 Mowse에서 검색 대상이 되는 단백질 데이터베이스의 분포를 고려하여 비선형적으로 행렬의 간격의 값을 정하는 방법 즉, 임의의 단백질 질량 값이 많은 곳에서는 행렬의 간격을 작게 결정하는 반면 단백질 질량 값이 적은 곳에서는 행렬의 간격을 크게 결정하는 방법을 새롭게 제안하였다. 또한, 성능평가는 Mowse 스코어링 방법과 본 논문에서 제안한 새로운 스코어링 방법에 관하여 수행하고 분석결과를 제시하였다.
Self-calibration에서 3차원 좌표의 복원은 호모그래피 행렬 H를 계산하면 얻을 수 있다. 이 호모그래피 행렬을 얻는 방법은 dual absolute quadric, Kruppa Equation(dual conic), plane at infinity(modulus constraint)를 사용하는 방법과 같이 세 가지 방법이 일반적으로 사용된다. 제안하는 방식은 dual absolute quadric을 사용한다. 카메라 내부 속성이 모든 뷰에서 동일하고 비틀림이나 영상의 원점이 중심이라는 가정을 두고 호모그래피 행렬 H를 계산한다. 실험을 통해서 주어진 가정으로 정밀한 복원이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 다양한 음향 가진에 따른 음향 응답을 유한 요소법을 통하여 효과적으로 계산하기 위한 새로운 모델 축소법을 제안한다. 일반적인 유한 요소법을 통한 기계구조물의 응답을 구하기 위해서는 음향 방정식의 강성 및 행렬을 구한 뒤 이들의 조합을 통한 동적 강성행렬을 구한 뒤 역행렬을 구하여 다양한 주파수 응답을 구하게 된다. 현재 컴퓨터 하드웨어의 발전과 소프트 웨어의 발전에 의하여 더 많은 유한 요소를 사용할 수 있게 되었고 이로 인하여 더욱 정확하고 넓은 대역의 음향 응답을 구할 수 있게 되었다. 그러나, 아직까지도 아주 복잡한 구조물의 음향 응답을 구하기 위하여 유한 요소를 무한정으로 증가할 수 없는 경우가 많다. 이를 해결하기 위하여 일반적으로 모델 축소법(Model order reduction) 기법을 사용한다. 이 모델 축소법은 기본적으로 전체 행렬을 아주 작지만 효율적인 작은 행렬로 바꾸어 응답을 예측하는 기법으로 mode superposition method, ritz vector method, quasi-static ritz vector method등이 있다. 기존의 모델 축소법은 기본적으로 질량 및 강성행렬이 가진 주파수에 영향을 받지 않는 행렬이라 가정한다. 그렇기 때문에 경계조건이나 다공성 재료를 모델링할 경우 가진 주파수에 영향을 받는 강성행렬과 질량행렬이 만들어지게 되어 기존의 모델 축소법은 효과적이지 못하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 Quasi-static ritz vector method의 기본적인 개념을 확장하여 여러 개의 중심 주파수(Center frequency)에서 기저를 계산하고 이를 동시에 이용하는 Multi-frequency quasi-static ritz vector method를 제안한다.
자성체를 포함하는 자기 시스템을 해석하는데 있어 비선형과 히스테리시스(Hysteresis)는 매우 중요한 역할을 한다. 특히 재질의 히스테리시스 특성을 유한요소법(FEM)을 이용하여 계산하기 위해서 많은 방법들이 소개되었다. 단순 반복법이나 Fixed Point Technique(FPT), M-iteration 법. 뉴튼 랍슨 (Newton-Raphson) 법 등이 그 예이다. 이 방법들 중에서 뉴튼 랍슨법은 빠른 수렴 특성으로 가장 많이 사용되고 있다. 하지만 뉴튼-랍슨법을 이용하여 히스테리시스 재질을 해석할 때는 매 반복 계산 때마다 계 계수행렬(System Stiffness matrix)이 변화하기 때문에 요소의 수가 매우 많을 경우 역행렬을 계산하기 위한 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 특히 히스테리시스 해석의 경우에는 주로 time-step법을 이용하여 계산하므로 가장 시간이 많이 소요되는 행렬 계산 시간을 단축함으로써 전체 계산 시간을 크게 줄일 수 있다. 최근 비선형 해석에서 TLM(Transmission Line Modeling)법이 도입되어 비선형 해석 시의 계산 시간을 크게 단축할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 비선형 해석에 적용된 TLM법을 히스테리시스 해석에 적용하는 방법을 새로 제안한다. TLM법은 뉴튼-랍슨법과 달리 각 반복 계산 때마다 계수행렬식이 변화하지 않고 단지 구동항만 변하기 때문에 행렬의 LU를 한 번 저장해 두면 forward와 backward substitution만 시행하면 된다. 따라서 요소의 수가 증가할 경우 TLM법을 사용하면 뉴튼-랍슨법에 비해 매우 큰 계산 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 TLM법을 히스테리시스에 적용하는 방법을 기술하고 간단한 모델에 이 방법을 적용하여 뉴튼-랍슨법과의 비교를 통해 TLM법의 효용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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