차량용 연료전지의 부하 변동시 열관리는 성능과 내구성에 직결되기 때문에 매우 중요하다. 본 연구에서는 작동 부하 조건 내에 온도를 유지할 수 있도록 하기 위한 열관리 시스템용 선형 상태 궤환 제어기를 설계하였다. 차량용 연료전지 열관리 모델은 레저버, 라디에이터, 바이패스 밸브, 팬 그리고 냉각수 펌프 등으로 구성하였으며, MATLAB/SIMULINK$^{(R)}$으로 개발하였다. 시스템 모델의 비선형성으로 인해, 부하 조건 $0.5A/cm^2{\sim}0.7A/cm^2$ 에서 온도 제어 지령을 정상적으로 달성하기 위해 PWM(Pulse Width Modulation)과 수정된 상태 궤환 제어기를 적용하였고 제어 알고리즘의 성능은 ITAE(Integral time weighted error)로 평가하였다. 수정된 상태 궤환 제어기가 저 부하 구간에서 다른 알고리즘에 비해 더 효율적으로 온도를 제어하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다차원 인접화소 간 명암차 기반 극좌표의 비선형 양자화 히스토그램을 이용한 서명인식을 제안한다. 다차원 인접화소 간 명암차는 기준화소를 중심으로 횡방향, 종방향, 대각 방향, 역대각 방향 각각의 이웃화소 간 명암차이고, 극좌표는 횡과 종 방향 및 대각과 비대각 방향 각각의 직교좌표로부터 변환된 좌표이며, 비선형 양자화 히스토그램은 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘에 의해 극좌표 값을 비균일 양자화한 히스토그램이다. 여기서 4방향 명암차의 극좌표 히스토그램은 대응하는 화소간의 상관성을 좀 더 많이 고려할 뿐만 아니라 히스토그램의 수를 감소시켜 계산부하를 줄이기 위함이다. 또한 비선형 양자화는 화소간의 명암변화의 속성을 더욱 더 잘 반영할 뿐만 아니라 저차원의 히스토그램 레벨을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 256*256 픽셀의 90개(3인*30개) 서명들을 대상으로 city-block거리, Euclidean 거리, 순서값, 그리고 정규상호상관계수 각각의 정합척도에 기반 한 실험결과, 선형 양자화 기반 히스토그램에 비해 우수한 인식성능을 가지며, Euclidean 거리가 가장 우수한 정합척도임을 확인하였다.
P파는 심장의 전기적, 생리적 특성을 나타내는 파라미터로써 심방성 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. 하지만 R파에 비해 신호의 크기가 작고 그 형태가 다양하여 검출에 많은 어려움이 있다. P 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 방실 차단과 같은 전도 이상이나 심방성 부정맥의 경우에는 검출 정확도가 낮아진다. 이는 심장 상태에 따라 다양한 모양의 P파의 패턴이 존재하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 피크 변화에 따른 P파의 패턴을 분류하고 적응형 문턱치를 이용하여 P파를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 피크 변화에 따른 P파의 3가지 패턴을 분류하고 적응형 윈도우와 문턱치를 통해 P파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 P파의 평균 검출율은 92.60%의 성능을 나타내었다.
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.
동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.
자유표면하에서 움직이는 임의의 형상의 3차원 물체로 인한 비선형 유체력을 준 Lagrangian 방법을 사용하여 해석하였다. 경계치 문제는 경계 적분 방법(Boundary Integral Method)을 이용하여 해결하였으며, 물체와 자유 표면의 형상은 곡면 Panel로 표현하였다. 이들 표면은 hi-cubic B-spline 방법을 사용하여 유한개의 작은 표면 요소로 나뉘어지게 되며, 또한 \phi와 (equation omitted) 표면 요소상에서 bi-linear하다고 가정한다. 특이점에 의한 유기 포텐시얼의 계산시 1/R에 비례하는 부분은 제거하고 해석적으로 처리하였다. 물체로부터 멀리 떨어진 곳에서의 유체 유통은 좌표계의 원점에 위치한 Dipole로 표현하였으며, Time Stepping시 Runge-Kutta의 4차 방법을 사용하였다. 3차원인 경우에 대한 적분 방정식과 포텐시얼의 시간 미분간에 대한 경계 조건이 유도되었으며, 이러한 식들을 사용하여 자유표면의 형상과 물체의 운동을 동시에 계산하였다. 대진폭을 가지고 규칙적으로 진동하는 물체에 작용하는 힘과 이때의 자유 표면 형상을 계산하고 기 발표된 자료와 비교하여 보았으며, 자유표면 근처에서 운동하는 물체에 작용하는 비선형 효과를 관찰하였다.
이 연구의 목적은 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환(Unscented Transformation)을 사용한 후처리 배치 알고리즘을 소개하고, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치 필터와 반복 UKF 스무더(Iterative Unscented Kalman Filter Smoother)들과 비교하여 추정 방법 간의 성능비교와 장단점을 분석하는 것이다. 연구에 사용된 위성 궤도 결정시스템의 동역학 방정식은 지구의 비대칭 중력장의 영향, 대기항력, 태양복사압 및 달과 태양의 중력으로 구성되었다. 관측 데이터로는 지상국으로부터 측정한 위성의 거리, 방위각과 고도각이 사용되었다. 특히, 비선형성의 영향에 대한 추정 방법 간의 성능과 장단점의 비교를 위해 위성의 포기 궤도오차별, 관측데이터의 관측 잡음의 크기별 테스트를 수행하였다. 이 연구를 통해 소개된, 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환 기반의 후처리 배치 필터는, 비선형성의 특징이 증대된 상황에서 기존의 후처리 배치 알고리즘들에 비해 초기 궤도오차별, 관측데이터 잡음의 크기별 테스트 시 평균적으로 각각 약 5%와 12%정도의 정밀도 향상결과를 보였다. 또한, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치필터가 발산한 상황에서도, 수렴성을 확보하는 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 그러므로 Unscented 변환 기반의 후처리 배치필터가 인공위성 궤도 결정 시스템에 효율적으로 사용할 수 있음을 제시하였다.
본 연구에서는 촬상단면내의 평행이동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하는 새로운 방법을 제안한다 임상 진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다 종래의 발견적인 반복위상탐색 처리법과는 달리, MRI 촬상과정과 화장 특성의 해석에 근거한 MRI 신호내의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다 MRI 신호에 대해서 x 방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 y 방향 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다 한편 두뇌부위 등의 단층상에 있어서 주위의 피하지방 부분의 밀도는 거의 균일하다고 알려져 있어, 이 부위상에 있는 y 방향의 한 라인의 말도분포는 대칭모양으로 간주할 수 있다 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화한다 따라서 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 새로운 아티팩트의 제거방법이 본 연구에서 제안된다 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 방 법의 유효성을 나타낸다.
본 논문에서는 Nondominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II)를 이용한 Zipper를 가진 역V형 중심가새골조의 다목적 최적내진설계기법을 제시한다. 부재의 단면성능을 설계변수로 사용하는 제시된 최적화기법은 내진설계를 위해 부재의 강도조건, 구조물의 층간변위조건, 부재의 변형조건 등을 만족시키면서 구조물의 물량과 구조물의 최대 층간변위율을 동시에 최소화하는 문제로 정식화된다. 구조물의 물량과 최대 층간변위율을 최소화하는 이유는 구조물의 비용과 성능을 각각 최적화하기 위해서 이다. 선형 정적해석을 통해 구조물의 강도 및 층간변위 제약 조건을 검토하며, 비선형 정적해석을 통해 구조물의 변형 조건 및 내진성능을 평가한다. 제안된 기법을 검증하기 위해 3층과 6층 Zipper를 가진 역V형 중심가새골조 예제를 사용한다. 이를 통해 얻은 설계안을 초기 설계안과 비교분석하여 제안된 기법의 적용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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