반도체 집적 기술의 발달과 컴퓨터에서 멀티미디어 기능의 사용이 많아지면서 보다 많은 기능들이 하드웨어로 구현되기를 원하는 요구가 증가되고 있다. 그래서 현재 사용되는 대부분의 32 비트 마이크로프로세서는 정수 곱셈기를 하드웨어로 구현하고 있다. 그러나 나눗셈기는 기존의 알고리즘인 SRT 알고리즘의 방식이 하드웨어 구현상의 복잡도와 느린 동작 속도로 인해 특정 마이크로프로세서에 한해서만 하드웨어로 구현되고 있다. 본 논문에서는 'w bit $\times$ w bit = 2w bit' 곱셈기를 사용하여 $\frac{N}{D}$ 정수 나눗셈을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 즉, 제수 D 의 역수를 구하고 이를 피제수 N 에 곱해서 정수 나눗셈을 수행한다. 본 논문에서는 제수 D 가 '$D=0.d{\times}2^L$, 0.5<0.d<1.0'일 때, '$0.d{\times}1.g=1+e$, $e<2^{-w}$'가 되는 '$\frac{1}{D}$'의 근사 값 '$1.g{\times}2^{-L}$'을 가칭 상역수라고 정의하고, 상역수를 구하는 알고리즘을 제안하고, 이렇게 구한 상역수 '$1.g{\times}2^{-L}$'을 피제수 N에 곱하여 $\frac{N}{D}$ 정수 나눗셈을 수행한다. 제안한 알고리즘은 정확한 역수를 계산하기 때문에 추가적인 보정이 요구되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 곱셈기만을 사용하므로 마이크로프로세서를 구현할 때 나눗셈을 위한 추가적인 하드웨어가 필요 없다. 그리고 기존 알고리즘인 SRT 방식에 비해 빠른 동작속도를 가지며, 워드 단위로 연산을 수행하기 때문에 기존의 나눗셈 알고리즘보다 컴파일러 작성에도 적합하다. 따라서, 본 논문의 연구 결과는 마이크로프로세서 및 하드웨어 크기에 제한적인 SOC(System on Chip) 구현 등에 폭넓게 사용될 수 있다.
히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.
사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.
강도로교(鋼道路橋)에 있어서 가장 보편적으로 사용(使用)되고 있는 강교(鋼橋)(구형(矩形)보, 판항(鈑桁), 합성항(合成桁))에 대한 신뢰성설계규준(信賴性設計規準)을 제안(提案)하고, 또 하중(荷重)-저항계수(抵抗係數) 및 공칭안전율(公稱安全率)에 대한 이론적(理論的)인 근거를 제시(提示)하는 것이 본(本) 연구(硏究)의 주요(主要) 내용(內容)이다. Cornell의 MFOSM과 Lind-Hasofer의 AFOSM을 포함하는 주요 2차(次)모멘트 신뢰성(信賴性) 이론(理論)을 비교(比較) 분석(分析)함으로써 Lind-Hasofer의 근사식(近似式)과 대수정규형(對數正規型) 근사식(近似式)을 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)하는 신뢰성(信賴性) 해석(解析) 및 설계규준(設計規準)의 유도에 사용함이 적절하다는 것을 알 수 있었다. Galambo의 이론(理論)에 의해 강구조부재(鋼構造部材)의 불확실량(不確實量) 산정(算定) 알고리즘을 유도하여 저항(抵抗)의 불확실량(不確實量)을 LRFD Format 및 SGST Format로 산정(算定)했으며, 하중(荷重)의 불확실량(不確實量)은 우리의 실정(實情)을 고려한 적절한 값을 택했다. 현행(現行) 강도로교(鋼道路橋) 설계규준(設計規準)에 따라 calibration함으로써 목표신뢰성지수(目標信賴性指數) ${\beta}_0=3.5$를 우리의 현실(現實)을 반영하는 최적치(最適値)로 선택하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 강도로교(鋼道路橋)의 LRFD 신뢰성(信賴性) 설계규준(設計規準)은 일정(一定)한 신뢰성(信賴性)을 주는 보다 합리적(合理的)인 설계(設計)가 됨을 알 수 있었다.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
최근 하이브리드 전기자동차의 보급 확대에 따라 전기에너지 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 전기에너지 수요에 대응하기 위해 에너지 하베스팅 기술을 이용해 자가발전이 가능한 3가지 구조의 현가장치 적용 선형 발전 시스템을 ANSYS MAXWELL을 사용하여 전자기 시뮬레이션을 통해 각 구조의 발전 특성을 비교 분석 하였다. 다음으로 각 모델에 대해 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization)툴인 PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)을 사용하여 최적설계를 수행하였다. 3가지 설계변수를 선정하여 실험계획법 기법 중 직교 배열표(Orthogonal Array)를 이용해 도출한 18개의 실험 점에 대해 전자기 해석을 통해 완성한 실험계획법을 바탕으로 근사 모델을 생성하였으며 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용한 최적 설계를 수행하였다. 마지막으로 초기 모델과 동일한 해석 조건을 사용해 최적 설계 결과 모델에 대한 전자기 시뮬레이션을 통해 최적설계 결과를 검증 하였다. 각 선형 발전기 모델에 대해 최적의 구조에 대한 발전 특성을 비교한 결과 8pole-8slot, 12pole-12slot, 16pole-16slot 구조에서 최대 발전량은 각각 366.5W, 466.7W, 579.7W로 slot, pole 조합 수가 많아질수록 발전량이 증가하는 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.
본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
기하학적 오차와 전기적 오차는 배열센서 시스템의 성능을 심각하게 저하할 수 있다. 이러한 문제를 완화시키기 위해 다양한 보정 기술이 개발되었다. 본 논문에서는 배열센서의 위치오차, 이득오차, 위상오차를 보상하는 두 가지 기술을 비교하였다. 그 중 하나의 방법은 1차 테일러급수 전개를 통해 배열센서의 명목상 값으로부터 실제 조향 벡터를 예측한 후 MUSIC 알고리즘의 null 특성을 이용하여 형성되는 몇 가지 식을 이용하여 센서의 실제 위치, 이득, 위상을 추정한다. 또 다른 하나의 방법은 기준신호원의 공분산 행렬을 이용하여 이러한 오차들을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 두 가지 보정기술 모두 성공적으로 오차를 보정하였고, 10dB~50dB SNR 범위에서 Fistas and Manikas의 알고리즘이 Ng and Lie의 알고리즘 보다 노이즈에 더 강건하다는 것을 증명하였다.
Multidisciplinary design optimization (MDO) for a suspension component of the vehicle front suspension was performed in this research. Shapes and thicknesses of the subframe were optimized to satisfy multi-disciplinary design requirements; weight, fatigue, crash, noise, vibration, and harshness (NVH), and kinematic and compliance (K&C). Analyses procedures of the performance disciplines were integrated and automated by using the process integration and design optimization (PIDO) technique, and the integrated and automated analyses environments enabled various types of analytic design methodologies for solving the MDO problem. We applied an approximate optimization technique which involves sequential sampling and metamodeling. Since the design variables for thicknesses should be dealt as discrete variables. the evolutionary algorithm is selected as optimization technique. The MDO problem was formulated three types of problems according to the order of priorities among the performance disciplines, and the results of MDO provided design alternatives for various design situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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