• Structural Engineering and Mechanics
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• 제52권5호
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• pp.903-918
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• 2014

Large space structures may have resonant low eigenvalues and often these appear with closely-spaced natural frequencies. Owing to the coupling among modes with closely-spaced natural frequencies, each eigenvector corresponding to closely-spaced eigenvalues is ill-conditioned that may cause structural instability. The subspace to an invariant subspace corresponding to closely-spaced eigenvalues is well-conditioned, so a method is presented to design the feedback control law of intelligent structures with closely-spaced eigenvalues in this paper. The main steps are as follows: firstly, the system with closely-spaced eigenvalues is transformed into that with repeated eigenvalues by the spectral decomposition method; secondly, the computation for the linear combination of eigenvectors corresponding to repeated eigenvalues is obtained; thirdly, the feedback control law is designed on the basis of the system with repeated eigenvalues; fourthly, the system with closely-spaced eigenvalues is regarded as perturbed system on the basis of the system with repeated eigenvalues; finally, the feedback control law is applied to the original system, the first order perturbations of eigenvalues are discussed when the parameter modifications of the system are introduced. Numerical examples are given to demonstrate the application of the present method.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권4호
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• pp.317-329
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• 2014

In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.

• 대한화학회지
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• 제26권4호
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• pp.195-204
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• 1982

n-부탄, n-부틸 라디칼, 그리고 테트라메틸렌 디라디칼(3중항)의 여러 기하학적 구조에 관하여 STO-3G 방법으로 얻은 고유값 및 고유함수 성질들을 반경험적인 MO계산으로 얻은 결과와 비교하여 보기 위하여 EHT, CNDO/2, MINDO/3, 그리고 MNDO계산을 수행하였다. 그 결과 n-부탄의 여러 형태에 대한 안정성 순서는 모든 방법에서 같았으며 일전자에너지항에 의존하였고 ${\pi}$-오비탈에너지 변화는 반경험적 계산에서 훨씬 중요함을 알았다. $(n-{\sigma}^{\ast})_{trans}$에서 $(n-{\sigma}{\ast})_{cis}$로 구조가 바뀔때 수반되는 hyperconjugation 에너지 변화는 EHT, CNDO/2, MINDO/3 계산에서 작게 계산된 반면에 MNDO 계산에서는 크게 계산되었다. 주로 $(n-{\sigma}{\ast})_{trans}$의 구조에 수반되는 매우 큰 핵간 반발에너지 때문에 $(n-{\sigma}{\ast})_{trans}$는 알짜 불안정화 효과를 나타내었다. Through-space 상호작용으로 디라디칼의 $n_1$ 및 $n_2$ 오비탈간의 에너지 차이 ${\Delta}E-{sp}$ 및 ${\Delta}{\varepsilon}={\varepsilon}_0$-${\varepsilon}_{av}$를 작게함을 알았다 : through-space 상호작용은 through-bond 상호작용과 반대의 효과를 나타내었다. 비교적 심하지 않은 NDO 근사를 사용한 MNDO법에서는 이러한 에너지 차이가 작아지는 효과가 확대되어 나타났다. 특히 ${\sigma}-{\sigma}{\ast}$ 및 $n-{\sigma}{\ast}$ 상호작용이 수반되는 경우에서는 일반적으로 반경험적 방법으로 계산한 오비탈 성질들은 STO-3G 방법으로 계산한 결과와 만족스럽게 일치 하였으나 고유값에 관여된 성질들은 만족스럽지 못함을 알았다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제6권2호
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• pp.87-94
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• 1999

본 연구는 GIS를 활용하여 미국 EPA에서 개발한 DRASTIC 모델에 구조선 밀도, 토지이용을 추가한 변형된 DRASTIC 모델을 개발하고 경기도 평택군 지역의 지하수 오염 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 부가적인 인자를 사용한 이유는 구조선 밀도의 경우 우리 나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 지하수 및 오염 물질 유동에 있어서 구조선의 역할이 매우 중요하기 때문이며, 토지 이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 연구지역에 적용할 수 있기 때문이다. 통계적인 분석을 위하여 각각의 인자별 벡터 레이어를 격자 레이어로 전환하고 각 인자별 상관계수. 3 방향의 주성분 분석에 의한 공분산. 고유치, 고유벡터 등을 구하여 인자들간의 상관관계를 비교 분석하였다. 또한 일반적인 DRASTIC 레이어와 구조선 밀도 레이어, 토지이용 레이어간의 상관계수를 각각 구하고, 이를 각각의 가중치로 적용하여 최종적인 변형된 DRASTIC 모델을 구축하였다. 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능 지역이 많이 세분화되었고. 그 결과 오염 가능성이 높은 취약 지역을 구체적으로 구분할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.742-751
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• 2011

본 논문에서는 형상 특징자인 열 커널 인증 (Heat Kernel Signature, HKS)를 기반으로 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 키와 매개변수에 의존한 형상 특징자 기반 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 방법에서는 Mesh Laplace 연산자의 고유치와 고유벡터에 의하여 각 꼭지점에 대한 전역 및 국부 타임 HKS 계수를 구한 다음, 이 계수들을 정방형 2D 셀로 군집화한다. 그리고 각 셀에 할당된 HKS 계수 쌍의 거리 가중치 기반으로 정의된 특징계수와 랜덤 계수 키와의 조합에 의하여 중간 해쉬 계수를 생성한 다음, 이진화 과정에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 본 실험에서는 3D 범용 툴을 이용한 다양한 기하하적 공격과 위상학적 공격을 통하여 강인성을 평가하였고, 모델과 키 조합에 대한 해쉬의 유일성을 평가하였다. 또한 인증 범위를 만족히는 공격 세기를 측정함으로써 모델 공간성을 평가하였다. 실험결과로부터 제안한 3D 모델 해싱이 기존 해싱에 비하여 강인성 모델 공간성 및 유일성이 우수함을 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.267-275
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• 2009

Max-Plus 대수란, 선형 대수(linear algebra)에서의 더하기(addition) 연산과 곱하기(multiplication)연산을 최대값(maximization), 더하기(addition)로 각각 대체한 비선형 시스템을 말한다. Max-Plus 대수는 전통적인 의미의 선형 대수에서 다뤄지는 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector), 안전성(stability) 등의 개념이 Max-Plus 대수에서도 그대로 적용되고, 그것의 의미 또한 실제 시스템의 다양한 해석을 가능케 하고 있어, 최대값 연산과 더하기 연산으로 이루어진 이산 사건 시스템(discrete event system)을 분석할 수 있는 유용한 도구가 된다. 이러한 이산 사건 시스템의 대표적인 예가 바로 환승을 고려한 열차 스케줄이다. 현재 수도권에는 1호선${\sim}$8호선, 인천 1호선, 분당선, 중앙선 등 11개 노선의 도시 철도가 운영되고 있다. 각 노선들은 서울 Metro, 서울도시철도공사, KORAIL 등 서로 다른 운영사에 의해 운영되고 있어서 각 노선의 스케줄 또한 노선간의 환승을 고려하지 않은 채 독립적으로 작성되고 있는 실정이다. 이러한 독립적인 열차 스케줄은 승객들의 긴 환승시간으로 이어진다. 본 연구에서는 Max-flus대수 방법론에 대한 자세한 설명을 기초로 1호선과 2호선, 4호선의 주요 환승역인 사당역과 신도림역, 시청역, 동대문역을 중심으로 Max-Plus 대수 방법론의 적용 가능성을 검토해 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권2호
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• pp.285-298
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• 2012

본 연구는 프로야구 선수들의 경기력을 세분화하고 섬세하게 측정 할 수 있는 세이버메트릭스 기법을 적용하여 한국 프로야구 8개 구단의 타자들을 대상으로 세이버메트릭스 지수를 통해서 알아본 선수들의 경기력과 연봉간의 패턴을 분석하고자 한다. 연구 방법으로는 한국 프로야구 8개 구단의 2009년, 2010년도 타자들의 경기 기록과 차년도 연봉 자료를 수집한 후, 세이버메트릭스 지수를 계산하여 연봉과의 관계를 주성분분석을 통해 살펴보았다. 각 구단별로 일부 상이한 결과도 있었지만 전반적으로는 경기력이 높은 선수들에게 많은 연봉이 지급되고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 각 구단 및 타자들이 연봉협상에 임할 때 중요한 참고 자료가 될 수 있다고 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.27-31
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• 2010

본 논문에서는 하이퍼그래프의 고유벡터를 척도로 하여 fMRI기반 Brain Network를 분석하여 중요한 허브노드를 찾는 방법론을 제시한다. 이 방법을 비디오게임을 수행하면서 촬영한 기능적 자기뇌영상(fMRI) 데이터인 PBAIC 2007 데이터셋에 대하여 그 유용성을 검증하였다. 이 데이터는 각 20분씩 세 세션을 촬영한 것이며 처음 두 세션에는 13가지의 감정 항목의 평가치가 각 스캔마다 주어진다. 한 피험자의 첫번째 세션 데이터로부터 13가지 감정 항목에 대하여 상관관계가 높은 각각의 복셀(voxel)들을 추출하였다. 이 13가지의 복셀들의 집합들을 각각 하이퍼에지로 보고 하이퍼그래프를 구성하였다. 하이퍼그래프로부 터 인접 행렬(adjacency matrix)를 구성한 후 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 구하였다. 여기서 고유치가 가장 큰 고유벡터의 원소들은 각 복셀들의 중앙성(centrality), 즉 중요성을 나타내며 이로부터 감정과 관련된 중요한 허브 복셀들과 그들의 국소적 집합인 모듈을 찾았다. 모듈들은 감정 및 작업기억(working memory)과 관련된 뇌 영역들의 클러스터(cluster)로 추정된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.433-442
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• 2010

본 논문에서는 멀티베이스라인 인터페로미터 방향 탐지 시스템에서 진폭 및 위상 부정합 오차를 보정할 수 있는 공분산행렬 기반 자체 교정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 비용함수를 정의한 후 제한 조건을 갖는 비선형 최소화 방법으로서, 공간 섹터를 이용하여 부정합 오차를 획기적으로 교정하는 알고리즘이다. 다만 공간 섹터를 선정하기 위하여 초기 추정각을 요구하는 단점이 있으나, 이는 일반적인 비선형 최소화 문제의 공통적인 단점이다. 적절한 공간 섹터 간격을 선정하여 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 기존 인터페로미터 방식보다 표본바이어스, 표본표준편차, 평균제곱오차면에서 획기적으로 우수한 통계적 성능을 보여주었다. 더구나 섹터 간격이 도래각과 $5^{\circ}$ 이내일 경우에, 30 dB의 진폭 부정합 및 $50^{\circ}$ 이상 큰 값의 위상 부정합이 발생하는 경우에도 획기적인 보정 능력을 보여주었으며, 신호대 잡음비에도 덜 민감한 특징을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.17-23
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역에 존재하는 특정영역인 분할된 머리, 이마, 눈, 귀, 코, 입, 턱의 슈퍼 상태에서 임베디드 데이터를 이용하여 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 정규화된 크기(92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 분할된 슈퍼 상태의 내부요소인 임베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬으로 얼굴인식을 수행한다. 제안된 방법에서는 원래영상을 모두 학습하는 것이 아니라 분할된 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제안된 영상의 크기(92×112)에서 특정 데이터를 받아들일 수 있다. 그리고 평균적으로 92×112 크기의 영상에서는 99.05%, 단계1은 99.05%, 단계2는 98.93%, 단계3은 98.54%, 단계4는 97.85%의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상됨을 보였다.