보의 고유진동수는 보의 동적해석에서 중요한 역할을 한다. 보의 단면이 불규칙적으로 변하는 단형보의 고유진동수 산정은 해석상 복잡하고 어렵다. 이런 단형보의 해석은 주로 다자유도계 해석인 질량집중방법이 널리 사용되지만 이들 해석방법은 요소의 분할수나 계산의 반복수 또는 가정처짐곡선의 정확성 여부에 해석의 정밀성이 좌우된다. 본 연구는 대칭단형 단순보의 등가보 변환 방법과 그에 따른 고유치해석 방법을 제시하였으며 타 문헌의 예제와 여러 모델을 대상으로 그 타당성 및 실용성을 입증하였다.
본 논문은 이동통신 환경하에서 각도퍼짐(Angle Spread)이 증가하여도 우수한 성능을 유지하는 그래디언트 온-오프 빔형성 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 수신 벡터신호의 자기상관행렬의 최대 고유치에 대응하는 고유벡터를 이용하되 상대적으로 큰 고유치에 대응하는 2개 고유벡터를 이용하여 다이버시티 이득을 얻음으로써 하나의 고유벡터 하나만 이용하는 방법[1]보다 우수한 성능을 나타난다. 본 제안된 방법을 IS-2000 1X신호환경에서 모의실험 결과 각도퍼짐이 증가하여도 기존의 하나의 고유벡터 하나를 사용하는 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인 하였다.
목적: 확산텐서자기공명영상(DT-MRI: Diffusion Tensor Image)을 이용하여 확산의 주축을 구성하는 세 성분에 대한 고유치 (eigefvalue)의 영상을 구현해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 고유치 영상을 구현하기 위해서 3.0 테슬러 MRI(Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 확산텐서영상을 얻었으며, Moore-Penrose pseudo-inverse 방법과 SVD(single value decomposition) 방법을 이용하여 확산 주축을 계산하였다. 이 과정을 픽셀단위로 반복적으로 계산하여 새로운 확산 주축 영상들을 만들었으며, 이 확산 주축 영상들과 분할 비등방성 영상의 관계를 조사하였다. 결과: 확산텐서영상 기법으로 얻어진 확산텐서영상을 이용하여, 세 방향의 확산 주축에 대한 고유치 영상을 구성하였으며, 고유치 영상들과 분할 비등방성 영상을 함께 분석함으로써, 뇌의 해부학적 구조물에 따른 분할 비등방성 값의 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 확산 주축에 대한 고유치의 변화에 대한 컴퓨터 모의실험에서, 변화하는 고유치에 따른 분할 비등방성 값의 변동 추이를 알아볼 수 있었다. 그리고 확산 주축의 크기가 비등방성을 좌우하는 것이 아니라, 세 확산 주축의 조합으로 비등방성의 정도를 표현한다는 것을 확인할 수 있었다. 확산 주축 방향의 고유치들을 분리하여 영상화 함으로써, 뇌의 병변에 의한 비등방성의 변화의 원인이 확산 주축의 어떠한 변화에 의해 발생하는 것인지 확인할 수 있을 것으로 기대된다.
보 구조물의 고유치 해석의 경우 보 이론에 근거한 기존의 다양한 방법들을 통해 효율적이고 수월하게 수행이 가능하다. 하지만 보의 단면이 두 가지 이상의 복합재질로 구성되어 있을 경우 전통적인 보 이론을 적용하기 위해서는 단일의 등가 물성을 산출해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 복합단면 보 구조물의 효율적인 유한요소 고유치 해석을 위해 등가의 물성을 산출하였다. 이론 연구를 토대로 개발한 연구용 프로그램으로 대표적인 보 구조물에 대한 유한요소 고유치 해석을 수행하였으며, 해석결과에 대한 신뢰성 검증을 위해 상용 소프트웨어인 ANSYS의 3차원 솔리드 모델의 해석결과와 비교하였다.
본 논문의 목적은 대규모 선형 시불변 계통에 대한 합성 제어기의 설계에 관한 새로운 방법을 제시하기 위한 것이다. 주어진 계통을 행렬 부호 함수를 이용하여 그 고유치의 크기에 따라 블럭 대각 분해하고 각부 계통에 대한 최적 제어기 및 전체계통에 대한 준최적 합성 제어기를 설계한다. 이 방법은 주어진 계통의 고유치를 미리 알 필요가 없으며 계통의 블력 분해 과정에서 Riccati 방정식및 Lyapunov 방정식의 해를 구할 필요가 없고 특이섭등 기법이나 Two time scale seperation 방법에서의 제약조건에 관계없이 광범위하게 적용되는 장점이 있다.
본 논문은 고유치문제로 정식화된 텐세그러티 구조물의 형상탐색에 대하여 제시하고자 한다. 텐세그러티 구조물의 안정을 위해서는 형상탐색을 수행하여야한다. 형상탐색을 위한 해석 방법은 내력밀도법과 일반역행렬을 이용한 방법, 이 두 가지가 널리 알려져 있다. 본 연구는 새롭게 형상을 탐색하는 방법을 제시하여 텐세그러티 구조물의 자기평형 응력을 얻었다. 제시한 방법은 기존의 방법을 기본으로 한 모든 절점의 평형 방정식을 고유치 문제로 정식화하였다. 이를 증명하기 위해 몇 가지 예제(텐세그러티 구조물)를 기존의 방법과 비교 하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 기존의 방법과 같은 결과가 나왔으며, 나아가 해답을 얻는 과정이 훨씬 간단하였다.
본 논문에서는 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법의 제한조건을 제거하여 수치적으로 안정한 고유치해석 방법을 제안 하였다. 쉬프트를 갖는 부분공간 반복범의 주된 단점은 특이성 문제 때문에 어떤 고유치에 근접한 쉬프트를 사용할 수 없어서 수렴성이 저하될 가능성이 있다는 점이다. 본 논문에서는 부가조건식을 이용하여 위와 같은 특이성 문제를 수렴성의 저하없이 해결하였다. 이 방법은 쉬프트가 어떤 고유치와 같은 경우일지라도 항상 비특이성인 성질을 갖고 있다. 이것은 제안방법의 중요한 특성중의 하나이다. 제안방법의 비특이성은 해석적으로 증명되었다. 제안방법의 수렴성은 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법의 수렴성과 거의 같고, 두 방법의 연산횟수는 구하고자 하는 고유치의 개수가 많은 경우에 거의 같다. 제안방법의 효율성을 증명하기 위하여, 두개의 수치예제를 고려하였다.
본 논문에서는 얼굴인식에 널리 사용되는 고유얼굴(eigenfaces)을 이용한 방법에서 고유얼굴들을 고유치(eigenvalues)의 크기에 따라 사용하는 기존의 방식과는 달리, 개인별로 인식에 사용될 고유얼굴들을 선택하여 인식하는 방법을 제안한다. YALE, ORL(Olivetti Research Laboratory) 데이터베이스에 대하여, 기존의 방법과 제안한 방법에 의한 선택에 따른 고유얼굴들을 사용한 경우를 비교 실험하였다. 실험결과, 개인별로 선택된 고유얼굴들에 의한 특징벡터를 이용한 인식이 더 우수한 성능을 보였다.
회전하는 축대칭 얇은 셸구조물의 진동 특성을 유한요소법에 의하여 해석하였다. 2개의 절점을 가진 Conical Frustrm 형태의 축대칭 요소를 사용하였으며 원주방향의 변위는 Fourier Series로 분해하여서 방정식의 수를 상당히 줄일 수 있었다. Sanders-Koiter의 셸이론을 사용하였으며 진 동 모우드는 회전의 영향을 설명하기 위하여 대칭 및 비대칭 모우드를 모두 고려하였다. Coriolis 행렬을 포함하는 운동방정식에서 고유 진동수를 계산하기 위해서 질량, 강성 및 Coriolis 행렬로 이루어지는 Hermitian 행렬의 Sturm Sequence Property를 이용하였으며, 좁은 밴드를 갖는 대형 행렬에 알맞는 Determinant Search 방법을 확장하여 고유진동수 및 벡터를 구하였다. 원통형 셸에 대하여 정지한 경우 계산한 고유진동수를 실험치 및 이론치와 비교한 결과 잘 일치됨을 알 수 있었다. 여러 가지 회전 속도에 대해서 얻어진 고유진동스를 이론치와 비교한 결과 잘 일치 됨을 알 수 있어\ulcorner며 회전의 영향으로 traveling wave진동의 현상이 나타남을 알 수 있었다.
고유명사를 추출하고 그 범주를 파악할 수 있다면, 이는 정보 추출이나 정보 검색, 문서 요약과 같은 분야에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 고유명사를 추출하고 그 범주를 찾는 방법을 제시한다. 고유명사가 태깅된 코퍼스로부터, 고유명사의 내부와 주변에 반복적으로 나타나는 실마리들을 규칙 기반으로 학습한다. 이를 통하여 고유명사를 찾고 그 범주를 정한다. 구현한 시스템은 경제기사 코퍼스에서 4가지 범주로 고유명사를 추출하고 분류함에 있어 79.8%의 재현율과 92.9%의 정확률, 그리고 F 평가치에서 85.8의 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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