현장에서 콘크리트 구조물의 균열 깊이를 추정하기 위한 자기 보정 표면파 투과 측정과 측정된 투과 함수의 차단주파수를 이용하는 기존의 방법은 측정 조건에 따른 투과 함수의 변동성이 매우 커서 실제로 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 차단주파수와 같이 특정 주파수를 선정하여 균열 깊이를 추정하는 방법 대신에 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수 자체를 균열 깊이 추정에 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 다양한 균열 깊이에서 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수를 주성분 분석법을 이용하여 차원을 축소한 후, 축소된 투과 함수를 인공신경망의 입력으로 사용하여 이로부터 균열 깊이를 추정하는 방법을 제시하였다. 한편, 제안된 방법의 유효성을 판단하기 위하여 서로 다른 균열 깊이를 가진 5개의 실험체에 대하여 실험적인 연구를 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 콘크리트 구조물이 균열 질이 평가에 매우 유효한 방법임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.
학부생들이 쉽게 사용할 수 있는 기법인 반복 그린 함수 방법(IGFM)을 이용하여 복잡한 전자파 도파관스텁 구조를 이론적으로 엄밀하게 해석한다. lGFM은 그린 함수 접근법과 영역 반복법을 이용한다. IGFM의 간단한 공식화를 위해 단순한 수학 방정식만을 사용한 물리적인 반복 메커니즘을 이용한다. 전형적인 전자파 도파관 구조인 평행판 E평면 T접합 스텁에 대한 산란 특성을 IGFM 관점에서 이론적으로 공식화한다. 수치해석 결과를 주파수에 대한 반사와 투과 전력 관점에서 보인다.
이 논문은 Bell형 스위칭 함수를 이용하여 가변구조제어계의 도달 기간을 제거하기 위한 새로운 방법을 제공한다. 제안된 방법에 의해 전체 과정동안 도달 기간이 제거된다. trapezoidal형 브러쉬리스 DC 모터의 효과적인 속도 제어를 위해 시변 스위칭 함수를 사용하여 속도 제어기를 구성하였다.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.
본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
본 연구에서는 구조 요소의 응력해석을 위한 무요소 RPIM(Meshfree Radial Point Interpolation Methods)법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 무요소법의 형상함수와 무요소 RPIM법의 정식화 과정 및 프로그래밍을 간략히 한다. 절점보간법은 방사기저함수와 다항기저함수를 포함하고 있고 이 중 다항기저함수는 특이성문제를 극복할 수 있다. 게다가 무요소 RPIM법의 보간함수는 영향영역의 절점을 통과하고 형상함수는 크로네커 델타 성질을 갖고 있으므로 최소자승법에 기반을 둔 무요소법보다 쉽게 필수경계조건을 만족시킨다. 본 연구의 정확성을 확인하기 위하여, 캔틸레버형 평판, 유공평판, 속이 빈 원통 문제의 수치예제를 수행하고 이론 해와 유한요소법 결과를 비교, 분석한다.
함수합성법은 주어진 입출력 데이터 쌍으로부터 입출력관계를 충족하는 함수를 예측하는 것으로, 특성을 알 수 없는 시스템을 제어할 때에 필수적이다. 일반적으로 시스템은 비선형인 성질을 갖는 경우가 많고, 함수 합성에 취급하는 변수, 정수, 제약 등으로 조합된 문제가 발생하기가 쉽다. 그 함수를 합성하는 방법 중 한 가지로 유전적 프로그래밍이 제안되고 있다. 이것은 함수를 트리구조로 표시한 함수 트리에 유전적 조작을 적용하여, 입출력 관계를 충족하는 함수 트리를 탐색하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법의 문제점을 지적하고, 새로운 4종류의 개선법을 제안한다. 즉, 함수 트리를 탐색할 때에 함수가 복잡하게 되는 것을 방지하기 위하여 함수 트리의 성장 억제, 조기 수렴을 목표로 하는 국소 탐색법의 채택, 함수 트리 내의 필요 없이 길어지는 요소의 효과적인 삭제, 대상으로 하는 문제의 특성을 이용하는 방법이다. 이러한 개선법을 이용할 경우, 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법보다도 짧은 시간에 우수한 구조의 함수 트리가 구해지는 것을 2-spirals 문제에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
구조물에 손상이 발생하면 구조물의 강성변화로 구조물의 고유진동수에 변화가 발생하게 된다. 실험을 통해 얻을 수 있는 손상 전 구조물의 고유진동수와 해석적 방법을 사용하여 구하는 고유진동수가 같다고 가정하고 해석적인 방법으로 손상전후 고유진동수비를 구하여 3차원 그래프로 표시하였다. 손상이 한 부위에 존재할 경우 진동실험으로 구한 고유진동수비를 고유진동수비 그래프와 비교하여 손상의 위치, 크기 및 방향을 알 수 있었으나 여러 지점에 손상이 발생할 경우에는 손상을 파악하기 위해 고유진동수비 그래프 외에 주파수 응답함수를 병행하여 사용하였다.
주파수 응답함수 (FRF)를 이용하여 평판 구조물에 존재하는 손상을 규명하기 위한 새로운 구조손상 규명기법을 소개하였다. 본 연구의 구조손상 규명기법은 손상된 평판의 운동방정식으로부터 유도되었으며 손상 분포함수를 이용하여 손상의 특성을 나타내었다. 본 연구의 구조손상 규명기법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 손상된 구조물에 대한 모드 데이터를 요구하지 않으며, 둘째, 가진 주파수와 측정점을 적절히 다수 선택함으로써 손살규명에 요구되는 관계식을 확보하는데 널다 유리하다. 몇몇 수치모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 구조손상 규명기법의 적용가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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