사진측량에서 단사진의 후방교회법은 이미 알고 있는 카메라의 내부표정요소, 지상좌표, 사진좌표를 이용하여 촬영당시 카메라의 위치와 자세에 해당하는 외부표정요소를 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 코사인 법칙과 선형식기반의 3차원 좌표변환식을 이용하여 카메라의 외부표정요소를 결정할 수 있는 단사진의 공간후방교회법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 렌즈왜곡이 보정된 정규좌표를 코사인 법칙을 이용하여 지상좌표와 이에 대응되는 정규좌표간의 축척을 계산하였다. 그리고 나서 축척을 고려한 정규좌표와 지상좌표를 이용하는 선형방정식 기반의 3차원 좌표변환식을 적용하여 외부표정요소를 결정하였다. 제안한 알고리즘은 비선형방정식으로 편미분이 필요하나 지상좌표의 조합 중 가장 긴 거리를 구하여 각 지상좌표에 나누는 방법을 이용하여 초기값에 민감하지 않은 장점이 있었다. 또한, 세 점을 이용하여도 외부표정요소를 결정할 수 있기 때문에 기준점의 기하학적 배치에 안정적인 장점이 있었다.
동적 지진해석 수행 시 적절한 입력지진파를 선정 생성하는 것은 매우 중요하다. 현재 국내에서는 일반적으로 국외에서 계측된 강진 기록이나 인공지진파가 입력지진파로 사용된다. 계측지진기록은 지진파의 고유성질인 시간에 따라서 주파수 특성이 변이하는 비정상(Non-Stationary) 특성을 가지고 있지만 설계 응답스펙트럼과는 일치하지 않으며 주파수영역에서 생성된 인공지진파는 설계 응답스펙트럼과는 일치하지만 정상(Stationary) 특성을 가지고 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 계측기록의 Non-stationary 특성을 보존하되 동시에 설계 응답스펙트럼에 상응하는 지진파를 생성하였다. 적용된 기법은 Impulse 함수를 이용하여 시간영역에서 지진기록을 목표 스펙트럼에 상응하도록 보정하는 알고리즘이다. 적용 결과, 시간영역 변화 알고리즘은 성공적으로 계측 지진기록을 설계 응답스펙트럼와 일치하도록 조정할 수 있으며 원 지진기록의 Non-stationary 특성을 보존하는 것으로 나타났다. 나아가 계측 지진기록과 보정된 지진기록을 적용한 비선형 지반응답해석을 수행한 결과, 보정된 지진파를 이용한 결과가 보다 합리적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 변환된 지진기록은 기존 기록의 문제점을 보완하는 진보된 입력지진파인 것으로 나타났으며 추후 지진해석 시 이를 준용하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.
탄소성 구성방정식은 주로 미분방적식(rate equation)으로 이루어져 있기 때문에 유한요소법 등을 이용한 지반구조물 해석시 미분방정식들에 대한 수치적분을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 구조물의 거동을 해석할시 미분방정식들을 위한 적분방법은 해석결과의 정확성과 유한요소법 모델링의 안전성에 큰 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 최근에 개발되어 사용되고 있는 흙에 관한 구성모델인 "Two-surface soil plasticity model (Manzari and Dafalias 1997)"을 Implicit return-mapping 수치적분방법을 이용하여 실행하는 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 수치적분방법은 Closest-Point-Projection Method(CPPM) 방법으로 탄성 예측자-소성 교정자(elastic predictor-plastic corrector) 개념을 Implicit Backward Euler방법으로 체계화 시킨 알고리듬이다. 본 연구에서 수행한 "Two-surface soil plasticity model"은 조립토의 비선형거동을 해석하며, Bounding surface 개념 및 비선형 등방경화와 이동경화법칙을 사용하는 모델이다. 본 연구는 CPPM 방법이 정확하고 안정되며 유용한 수치적분을 수행할 수 있는 알고리듬이라는 것을 제시한다. 또한, CPPM 알고리듬은 구성방정식의 해를 반복적으로 해석하는 동안 "Consistent tangent operator $d{\sigma}/d{\varepsilon}$"를 제공하므로, 비선형 유한요소 해석이 2차(quadratic convergence rate)의 수렴 조건을 만족하는데 기여한다는 것을 보여준다.
최근의 정보통신기술 발전에 기반한 무인 항공 전자탐사는 효율적인 광역 탐사가 가능하다는 장점으로 인해 다양한 활용이 시도되고 있다. 이 연구에서는 무인 항공 전자탐사의 실제 적용을 위한 이론 연구의 일환으로 한국지질자원연구원에서 개발된 무인 비행선 전자탐사 시스템에 대한 고찰을 수행하였다. 이 시스템은 기존의 항공 전자탐사 시스템들과는 다른 송수신루프의 배치로 인해 측정되는 자기장을 해석하기 위한 새로운 기술이 필요하다. 따라서, 임의의 모양을 갖는 송신원에 의한 전자기장 반응을 계산할 수 있는 방법을 제안하였으며 원형루프에 의한 이론해와의 비교 검증을 통해 그 타당성을 확인하였다. 또한, 3차원적으로 분포한 지하의 전도성 이상체에 의한 자기장 반응을 모사하기 위하여 변유한요소법 기반의 3차원 주파수영역 전자탐사 모델링 알고리듬과 결합하였다. 개발된 알고리듬을 바탕으로 지하 이상체에 의한 자기장 반응분석을 수행한 결과, 기존 항공 전자탐사 시스템들과 마찬가지로 탐사고도가 높아지거나 이상체의 심도가 깊어짐에 따라 이상체에 의한 반응이 줄어듦을 알 수 있었고 이상체의 전기비저항이 증가함에 따라서도 반응이 작아지는 것을 확인하였다. 그러나, 이상체의 심도 및 전기전도도와 사용 주파수에 따라 이상성분의 반응양상이 비선형적인 경향을 나타내는 구간이 존재하여, 자료해석 시 반응의 크기를 통한 단순 해석이 어려워지며 겉보기 비저항 계산 시에도 해의 비유일성을 야기시킬 수 있다는 것을 확인하였다. 따라서 실제로 시스템을 활용하여 탐사를 수행할 시, 탐사목적 및 현장 조건을 고려한 사전 모델링을 통해 적합한 주파수 대역 및 탐사고도를 설정하여 탐사를 수행하는 것이 선행되어야 한다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 이동함에 있어 경사면을 만났을 경우 이를 극복하여 주행하는 경우가 발생할 수 있는데 이때 모바일 로봇 시스템 자체가 가지고 있는 슬립 문제가 주행을 진행함에 있어서 더욱 심하게 나타날 수 있기에 이를 해결하고 목표점까지의 안전한 직진 주행을 하기위한 모델 적응 퍼지 제어 방법을 기반으로 하는 모바일 로봇의 주행 제어 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 모델 기반 적응 퍼지 제어기의 경우 먼저, 모바일 로봇의 등반 조건을 확인한 후 경사면을 모바일 로봇이 극복 주행을 할 수 있는지를 판단하고 만약 가능하다면 모바일 로봇의 동역학 모델을 포함한 모델 기반 제어기를 설계하여 극복 주행 제어를 하고자 한다. 이러한 경우 모바일 로봇 시스템의 안정성 보장 및 지면 마찰력 그리고 외란 보상 등이 충분히 고려된 제어기 설계가 가능할 것이다. 또한, 설계하고자 하는 제어 기법 중 적응 퍼지 제어 방법의 경우 모바일 로봇의 동특성을 충분히 반영한 모델인 비선형 Non-holonomic 시스템과 모바일 로봇의 슬립 문제 해결 등에 충분히 유용할 것이고 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.
신경회로망은 어떤 사상에 대한 인과관계를 연상기억능력을 통하여 인식할 수 있는 기능을 가지고 있을 뿐 아니라 비선형현상에 대한 적응능력이 뛰어나 수문계의 강우-유출 현상에 대한 적용가능성은 많으나 이를 수문학적으로 검증하는데는 아직 검토단계라 할 수 있으며 적용에 따른 방법론에 대한 연구가 필요하다 할 수있다. 본 연구에서는 하천유역에서 호우의 발생에 따른 하천의 홍수유출수문곡선을 모의하기 위한 블랙박스모형으로서 신경회로망이론의 적용에 따른 문제를 수문학적으로 규명하고자 하였다. 이를 위한 방법으로서 홍수발생의 직접적인 원인인 강우패턴을 신경회로망의 입력패턴으로하고 이에 따른 출력패턴을 유출수문곡선이라는 가정하에 신경회로망모형을 구성하고 평창강유역에서 발생된 과거 홍수기록자료를 이용하여 그 결과를 제시하였다. 본 연구결과에 의하면 신경회로망의 학습이 수행되는 동안 어떠한 형태로든 수문학적 개념을 토대로 구성된 모형의 구조에 잘 적응되고 있음을 알수 있었다. 이 결과를 토대로 지금까지 복잡한 과정을 거쳐야하는 강우-유출 모형화 과정에서 발생되는 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 접근방법으로서 활용될수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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