In multibody dynamics, differential and algebraic equations which can satisfy both equation of motion and kinematic constraint equation should be solved. To solve these equations, coordinate partitioning method and constraint stabilization method are commonly used. In the coordinate partitioning method, the coordinates are divided into independent and dependent and coordinates. The most typical coordinate partitioning method are LU decomposition, QR decomposition, and SVD (singular value decomposition). The objective of this research is to find an efficient coordinate partitioning method in the dynamic analysis of flexible multibody systems. Comparing two coordinate partitioning methods, i.e. LU and QR decomposition in the flexible multibody systems, a new hybrid coordinate partitioning method is suggested for the flexible multibody analysis.
본 논문은 MP3 오디오 바이너리 파일을 일련의 컬러 QR 코드로 생성하여 종이에 인쇄할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이 방법이 상당한 압축효과를 가져올 수 있음을 기술한다. 이 방법은 먼저, 한 개의 MP3 파일을 QR코드가 바이너리로 표현할 수 있는 최대용량으로 나눈다. 그런 다음 각각의 분할된 파일들을 흑백 QR코드들로 변환한다. 최종적으로, 분할된 파일을 3개씩 중첩하여 1개의 컬러 QR코드를 만든다. 중첩 시에 3개의 흑백 QR 코드는 각각 적색, 녹색, 청색으로 간주된다. 이 방법에서 한 개의 컬러 QR코드는 2개의 흑백 QR코드 영역이 겹쳐지는 부분은 시안(Cyan), 마젠타(Magenta), 노란색(Yellow)로 표현되며, 3개의 흑백 QR코드가 겹쳐지는 부분은 흑색, 전혀 겹쳐지지 않는 부분은 백색으로 표현한다. 실험결과 약8.5Mb의 MP3파일은 A4용지 9페이지에 인쇄될 수 있다. 부수적인 효과로서 인쇄하지 않은 컬러 QR코드의 크기는 원래의 MP3파일보다 약 15.7배의 압축효과를 가질 수 있음을 보였다. 제안된 방법은 인터넷 액세스가 불가능한 환경에서 사용될 수 있는 장점이 있다.
최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, 질의 인덱스 (QR-tree)를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, R*-트리를 본 논문의 구존에 맞게 개량한 것이다. 이러한 처리 결과, 우리는 센서 네트워크의 전체 에너지에서 약 20% 가량의 에너지를 보존할 수 있었다.
최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 질의 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, QR-트리 기반의 질의 인덱스를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, $R^*$-트리를 본 논문의 구조에 맞게 개량한 것이다.
The quick response(QR) system is very popular in Korean apparel companies. However, the usage of QR system was not known well. The purpose of this study is to identify the usage of the quick response decision support system(QR DSS) and postponement manufacturing in the Korean apparel company. The researched company was the only one which used the QR DSS. The researchers carried out the depth interview with the QR decision makers of the company. This company had 14 brands, and had used the QR DSS since January, 2008. The results are as follows: The QR DSS was supportive computer software program, and it helped the staffs to make agile decision about QR repeat production of clothing. The QR DSS automatically calculated the related data, and suggested the expected sales volume and the proper supply amounts of the styles. There were four functions in QR DSS : 'QR Alert', 'Proper Supply Amount Simulation', 'Sensible QR', and 'Supply/Sales Simulation by Item'. The men's clothing brands effectively used 'Supply/Sales Simulation by Item' function. And the women's clothing brands effectively used 'QR Alert' function. This company also used the postponement production system for QR repeat production. The postponement production was conducted with four methods : the yarn stocking, the grey fabric stocking, the dyed fabric stocking, and the fabric sourcing. The men's clothing brands usually used of the yarn stocking methods and the dyed fabric stocking methods. The women's clothing brands usually used the grey fabric stocking methods. By using QR DSS and postponement production system the company was able to shorten the lead time for QR decision making.
현재 스마트 폰의 대중적인 보급으로 QR코드는 다양한 부가 서비스를 가능하게 하고 있다. 그러나 곡면에 부착된 QR코드는 불균일한 조도로 인해 인식률 저하를 초래한다. 그래서 본 논문에서는 QR 코드와 같은 응용에 적합하도록 블록 적응적 이진화 방법을 도입하여 최적의 이진화 임계치를 구하는 방법을 도입한다. 즉, 큰 블록에 대해 히스토그램을 구하여 초기의 임계치를 구하고, 그 블록을 분할하여 히스토그램에 따른 블록의 특성이 반영된 세분화된 임계치를 구하는 방법으로 이진화를 수행한다. 또한, 모폴로지 연산을 도입하여 QR코드와 같은 이웃 화소들의 특징이 반영되도록 하는 방법으로 적용된다. 주어진 정품 칼라코드와 입력 코드를 다수의 방법으로 비교하여 정품을 구별하는 판별 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 QR코드를 검출함에 있어 제안한 방법은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하며, 또한, 기존의 방식에 비해 40도까지의 높은 곡률에서도 우수한 인식률을 유지함을 보인다.
본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.
본 연구에서는 PVC를 분류하기 위하여 웨이브렛 계수를 기반으로 하는 fuzzy-ART 네트워크를 설계하였다. 설계된 네트워크는 feature를 추출하는 부분과 fuzzy-ART 네트워크를 학습시키는 부분으로 구성된다. 우선 feature의 문턱치 구간을 설정하기 위하여 심전도 신호의 QRS를 검출하였고, 검출된 QRS는 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환에 의해 주파수 분할하였다. 분할된 주파수 중에서 입력 feature를 추출하기 위하여 저주파 영역의 6번째 계수(D6)만을 선택하였다. D6신호는 입력 feature를 구성하기 위한 문턱치를 적용하여 fuzzy-ART 네트워크의 2진수 입력 feature로 전환하였고, PVC를 분류하기 위하여 fuzzy-ART네트워크를 학습시켰다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 PVC가 포함된 MIT/BIH 데이터 베이스가 사용되었으며, fuzzy-ART 네트워크의 분류성능은 96.25%이었다.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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