본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.
전역 최적화 문제의 해를 유전 알고리즘을 사용하여 얻어 완전파형역산을 수행하고 층상 반무한체의 물성치를 추정하는 기법을 제안한다. 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 동적 응답을 측정하고, 이를 추정 물성치를 사용하여 계산된 응답과 비교한다. 응답의 추정치는 mid-point integrated finite element와 perfectly matched discrete layer를 사용하여 구성된 thin-layer model로부터 얻는다. 전역 최적화 문제의 목적 함수는 응답의 관측치와 추정치의 차이에 대한 L2-norm으로 계산된다. 유전 알고리즘을 사용하여 전역 최적화 문제의 해를 구하여 완전파형역산을 수행한다. 제안된 기법을 기본 진동 모드 뿐만이 아니라 고차 진동 모드도 우세한 다양한 층상 반무한 매질에 적용하여, 측정치가 잡음을 포함하지 않는 경우와 포함하는 경우 모두에 대해서 제안된 완전파형역산 기법은 층상 반무한체의 재료 특성을 추정하는데 적합함을 확인할 수 있다.
An air circuit breaker (ACB) is an electrical protection device that interrupts abnormal fault currents that result from overloads or short circuits in a low-voltage power distribution line. The ACB consists of a main circuit part for current flow, mechanism part for the opening and closing operation of movable conductors, and arc-extinguishing part for arc extinction during the breaking operation. The driving mechanism of the ACB is a spring energy charging type. The faster the contact opening speed of the movable conductors during the opening process, the better the breaking performance. However, there is a disadvantage that the durability of mechanism decreases in inverse proportion to the use of a spring capable of accumulating high energy to configure the breaking speed faster. Therefore, to simultaneously satisfy the breaking performance and mechanical endurance of the ACB, its driving mechanism must be optimized. In this study, a dynamic model of the ACB was developed using the MDO(Mechanism Dynamics Option) module of CREO, which is widely used in multibody dynamics analysis. To improve the opening velocity, the Taguchi design method was applied to optimize the design parameters of an ACB with many linkages. In addition, to evaluate the improvement in the operating characteristics, the simulation and experimental results were compared with the MDO model and improved prototype sample, respectively.
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
강제 진동 실험은 구조물의 수학적 모델과 실제 모델의 상관관계를 입증하여 구조물의 성능을 정확히 평가하기 위해 중요하기 때문에, 동적 및 정적 가진 실험을 통해 구조물의 내진성능을 평가하는 다양한 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 복합 질량형 감쇠기(Hybrid Mass Damper, HMD)를 이용하여 지진하중을 모사하는 실물크기 철골조 구조물의 강제진동실험이 수행되었다. ANSYS를 사용하여 구조물의 유한요소 해석모델을 구축하였고, 강제진동 실험을 통해 얻은 계측데이터를 사용하여 이 해석모델을 갱신하였다. 의사 지진 가진 실험은 HMD에 의해 유도된 층응답이 실험을 통해 갱신된 유한요소모델을 사용한 수치해석 응답과 일치함을 보여준다.
This paper investigates the Synergetics based Damage Detection Method (SDDM) for frame structures by using surface-bonded PZT (Lead Zirconate Titanate) patches. After analyzing the mechanism of pattern recognition from Synergetics, the operating framework with cooperation-competition-update process of SDDM was proposed. First, the dynamic identification equation of structural conditions was established and the adjoint vector (AV) set of original vector (OV) set was obtained by Generalized Inverse Matrix (GIM).Then, the order parameter equation and its evolution process were deduced through the strict mathematics ratiocination. Moreover, in order to complete online structural condition update feature, the iterative update algorithm was presented. Subsequently, the pathway in which SDDM was realized through the modified Synergetic Neural Network (SNN) was introduced and its assessment indices were confirmed. Finally, the experimental platform with a two-story frame structure was set up. The performances of the proposed methodology were tested for damage identifications by loosening various screw nuts group scenarios. The experiments were conducted in different damage degrees, the disturbance environment and the noisy environment, respectively. The results show the feasibility of SDDM using piezoceramic sensors and actuators, and demonstrate a strong ability of anti-disturbance and anti-noise in frame structure applications. This proposed approach can be extended to the similar structures for damage identification.
포텐셜을 기저로 하는 판요소법을 사용하여 자유 표면이 존재하는 유동장에서 일정 속도로 전진하는 3차원 물체의 형상을 설계하였다. 설계 방법으로는 원하는 압력 분포를 경계 조건으로 부여하고 이를 만족하는 물체 형상을 찾아내는 역해석법(inverse method)을 사용하였다. 즉, 주어진 압력으로부터 물체 표면에 분포된 법선 다이폴의 세기인 포텐셜 값을 결정하게 되며, 이는 물체 표면에 대한 Dirichlet형태의 경계 조건으로서 Green의 정리로부터 유도된 적분 방정식을 해석하게 된다. 전체 속도 포텐셜은 기본 유동인 선속에 대한 성분과 선제에 의하여 교란되는 성분으로 구성되어진다고 가정하였으며, 교란 포텐셜을 사용하여 선형화된 자유 표면 경계 조건을 적용하였다. 적분 방정식에 대한 수치 해석을 위해 물체 표면에 법선 다이폴과 Rankine 쏘오스를 분포하였으며, 자유 표면에는 Rankine 쏘오스를 분포하고 4점 유한 차분법을 사용하여 자유 표면 경계 조건이 만족되도록 하였다. 해로서 얻어지는 각 판요소에서의 Rankine 쏘오스의 세기는 가상의 유동 출입량으로서 형상 수정항으로 사용되었다. 몰수 회전 타원체의 형상 설계에 대하여 본 설계법을 적용한 결과 무한 수심에서나 조파 상태에서 $4{\sim}6$회의 반복 계산으로 충분히 수렴된 해를 얻을 수 있었다. 또한 자유 표면을 가르고 전진하는 Wigley 수학적 선형에 대한 형상 설계를 수행하여 만족스러운 결과를 얻어내었으며, 얻어진 수치해는 매우 안정적이고 빠른 수렴성을 보였다. 선형의 우열 비교를 통해 조파 저항을 감소시킬 수 있는 압력 분포의 형태를 파악하였으며, 이를 바탕으로 조파 저항의 관점에서의 5500TEU급 콘테이너 운반선의 설계를 수행하였다. 설계되어진 새로운 선형은 조파 저항의 관점에서 기존의 선형보다 계산과 실험에서 모두 우수하게 개량된 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to construct an outlook model that is consistent with the "Fisheries Outlook" monthly published by the Fisheries Outlook Center of the Korea Maritime Institute(KMI). In particular, it was designed as a partial equilibrium model limited to abalone items, but a model was constructed with a dynamic ecological equation model(DEEM) system taking into account biological breeding and shipping time. The results of this study are significant in that they can be used as basic data for model development of various items in the future. In this study, due to the limitation of monthly data, the market equilibrium price was calculated by using the recursive model construction method to be calculated directly as an inverse demand. A model was built in the form of a structural equation model that can explain economic causality rather than a conventional time series analysis model. The research results and implications are as follows. As a result of the estimation of the amount of young seashells planting, it was estimated that the coefficient of the amount of young seashells planting from the previous year was estimated to be 0.82 so that there was no significant difference in the amount of young seashells planting this year and last year. It is also meant to be nurtured for a long time after aquaculture license and limited aquaculture area(edge style) and implantation. The economic factor, the coefficient of price from last year was estimated at 0.47. In the case of breeding quantity, it was estimated that the longer the breeding period, the larger the coefficient of breeding quantity in the previous period. It was analyzed that the impact of shipments on the breeding volume increased. In the case of shipments, the coefficient of production price was estimated unelastically. As the period of rearing increased, the estimation coefficient decreased. Such result indicates that the expected price, which is an economic factor variable and that had less influence on the intention to shipments. In addition, the elasticity of the breeding quantity was estimated more unelastically as the breeding period increased. This is also correlated with the relative coefficient size of the expected price. The abalone supply and demand forecast model developed in this study is significant in that it reduces the prediction error than the existing model using the ecological equation modeling system and the economic causal model. However, there are limitations in establishing a system of simultaneous equations that can be linked to production and consumption between industries and items. This is left as a future research project.
분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.
인두는 구강과 식도, 비강과 폐의 중간에서 능동적으로 구강을 통해 섭취되는 음식물과 비강을 통해 흡입되는 공기의 통로역할을 하는 주요한 기관이다. 본 연구는 유한요소기법을 이용한 인두의 3차원 구조의 재구성 과정을 거쳐 인두의 생체역학모델을 구현하였으며, 연하곤란환자의 인두근육의 주요부분에 대한 구조적 변형특성을 3가지로 분류하여 유한요소기법을 이용하여 인두내의 압력에 대한 형상의 변형을 관찰 후 최적화 과정을 거쳐 각 부분에서의 추정 압력 구배를 측정하여 연하과정에서 내부에 생성되는 압력의 연속적인 압력분포를 추정하였다. CT에 의한 인두의 변형 형상을 추정하여 임의 압력에 의한 인두구조의 변형 형상을 유한요소 해석에 의해 계산한 후 비교하여 실제 인두강 내에 형성되는 압력을 추정하였다. 재료적 특성은 인두의 기능이상 시 근조직경화가 발생, 즉 stiffness 가 증가하는 것으로 가정하여 응력-변형률 관계에 있어서 각각 $25\%,\;50\%,\;75\%$씩 증가시켜 분석하였다. 이러한 인두의 생체역학모델은 인두기능장애를 가진 환자의 치료 계획 수립에 도움이 되는 유용한 자료를 제공 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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