본 논문에서는 다수의 이동통신 서비스를 위한 새로운 구조의 다중 대역 안테나를 설계 및 제작하였다. 제안된 안테나는 서로 다른 크기와 각도를 가지는 공동 접지된 두 개의 슬롯들에 의하여 다중 대역 안테나 특성을 가진다. 또한 안테나의 크기를 줄이고 이득을 향상시키기 위하여 삼면에 초크를 구성하였다. 안테나의 설계는 유한 적분법과 구조 근사법을 기본으로 하는 CST Microwave Studio 상용 프로그램을 사용하여 최적화한 후, 제작 및 측정을 하였다. 측정 결과 824 ~ 894 MHz와 1885 ~ 2500 MHz에서 반사계수가 -11 dB 이하(VSWR < 1.8)이며, 이득은 6 dBi 이상이었다.
전압력 회복률을 극대화시키기 위하여 램제트 엔진 흡입구 최적형상이 수치적으로 조사되었다. 각 설계인자의 설계영역에 대해 성능을 근사적으로 예측하기 위하여 반응표면법을 도입하였다. 설계인자로는 첫 번째 램프각, 목직경, 그리고 디퓨져 확대각이 선택되었다. 얻어진 반응표면의 신뢰성 검증을 위해서 ANOVA가 사용되었다. 얻어진 최적모델의 전압력 회복률은 기준모델에 비해 36% 향상되었다. 또한 디퓨져에서의 점성손실은 5% 미만인 것으로 조사되었다.
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 PW 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 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
본 논문에서는 주어진 3단형 발사체의 상단부 폐루프 유도 방식 선정을 위해 널리 알려져 있는 Space Shuttle의 PEG 알고리듬보다 유도명령의 형태가 최적화 해에 가까운 Jaggers가 제안한 직접식 유도 방식에 대해서 다루었다. 이 알고리듬을 주어진 발사체의 상단부인 2단 및 3단 비행 구간에 적용할 경우에 대해서 유도 성능을 분석했다. 또한 보다 정밀한 유도를 위해 알고리듬 유도를 위해 사용된 근사식들을 가능한 사용하지 않도록 했으며 원래의 알고리듬에 비해 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 전력분배기의 설계에 필수적인 분포정수 임피던스 변환기의 합성법을 제시하고, 이에 의하여 광대역 전력분배기를 설계한다. 변환기의 전달함수는 Chebyshev 근사로 합성하며, 변환기의 소자값은 최소 삽입손실(MIL)과 리플에 대하여 계산된다. 변환기의 요구 성능은 전달함수의 MIL과 리플을 최적화함으로써 구할 수 있다. 이의 응용 예로써 $2{\sim}8GHz$에서 동작하는 4-경로 전력분배기(four-way power divider)를 설계하였다. 실험 결과, 전력분배기는 주어진 주파수 대역에서 설계치에 근접하는 성능을 나타내어, 분포정수 회로합성에 의한 변환기의 설계는 전력분배기의 설계에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
러프집합에서는 식별불능관계와 근사공간 개념을 이용해서 불완전 정보로부터 최적화된 결정규칙을 유도하게 된다. 그러나, 처리 하고자 하는 정보에 정량적이거나 중복 또는 누락된 데이터가 포함된 경우에는 오류가 발생될 수 있으므로, 이러한 데이터들을 제거하거나 최소화시키는 방법이 필요하다. 정보처리 분야에서 불확실성이나 정보의 양을 측정하는데 사용되고 있는 엔트로피는 러프 관계 데이터베이스의 불완전 정보를 제거하는데 사용되었다. 그러나, 정보시스템에 포함될 수 있는 불완전 정보를 모두 다루지는 못하였다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 불완전 정보를 제거하기 위한 정보 이론적 척도로서 러프집합을 이용한 객체관계 엔트로피와 속성관계 엔트로피를 제시한다.
움직임 보상-이산 코사인 변환 (motion compensation-discrete cosine transform : MC-DCT) 기반의 동영상 부호화 기법이 부호화 효율성 및 구현의 단순성으로 인해 널리 사용되고 있으나, 에러 환경에서 구조적으로 취약한 면이 있다. 본 논문에서는 다중 메모리 움직임 보상 예측 (long-term memory motion compensated prediction : LTMP) 기반의 다중 레프런스 프레임을 사용하여 에러에 강인한 동영상 부호화 기법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리듬에 기반한 에러 은닉 기법 (error concealment : EC)을 구현한다. 즉, R-D (rate-distortion) 최적화에 프레임간 움직임 벡터 (temporal motion vectors)의 확산 인자를 추가하여 에러에 대한 강인성 및 에러 은닉 기법의 효율성을 증가시켰다. 또한, 제안하는 알고리듬은 시간축상의 에러 전파를 피드백 정보 (negative acknowledgement : NAK)를 사용하여 억제한다. 즉, NAK는 채널 에러에 의해 손실된 영역과 에러가 전파된 영역을 추정하여 움직임 보상 영역에서 제외되도록 하는데 이용된다. 따라서, 제안하는 알고리듬은 PSNR 측면에서 FIU (forced intra update)에 근사하는 성능을 보이나, FIU와는 달리 비트율의 증가를 피할 수 있어 제한된 대역폭의 네트웍을 효율적으로 사용할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 H.263 및 LTMP 기반의 부호기에 비해 에러 환경에서 주관적 및 객관적 화질 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.
평판형의 열가소성 수지를 유리전이온도 이상으로 가열한 다음 압력을 가함으로써 원하는 형상의 제품을 성형하는 열성형공정은 대상 수지가 큰 변형을 일으킬 뿐만 아니라 비선형적 거동을 보이게 된다. 따라서 수지의 변형거동 예측과 최적성형조건의 설정에 많은 어려움과 시행착오를 거치게 되는 바, 열성형 공정의 최적화를 위한 연구의 일환으로 원형 평판위 수지를 대상으로 수지의 부풀림 거동과 이에 따른 두께 분포를 예측할수 있는유한요 소법의 수치모사 알고리듬을 개발하고자 하였다. Piola-Kirchhoff 응력 텐서와 Green 변형 텐서 및 lagrangian 변형 텐서를 사용하여 평판상의 응력-변형에 대한 비선형의 에너지 수 지식을 수립하고 Newton-Raphson 반복수렴법을 이용하여 근사적으로 해석하였으며 수지의 유변학적 구성방정식으로는 neo-Hookean 모델, Mooney-Rivlin 모델 및 Ogden 모델등의 초탄성 모델을 사용하여 그결과를 비교하였다. 수치모사에는 두께가 매우 얇기 때문에 두께 방향의 응력변화를 무시할수 있는 membrane 가정을 도입한 2차원적 해석과 두께 방향의 응력 변화를 고려하는 3차원적 해석을 모두 수행하고 그 차이를 비교하였으며 3차원적 해석 의 경우에는 penalty법을 이용하여 비 압축성을 만족하였다. 일차적으로 내압을 받는 두꺼 운 원통계에 대한 수치모사 해석을 수행하고 완전해와 비교함으로써 개발된 수치모사 알고 리듬의 열성형 공정에의 적용 타당성을 검증하였으며 이를 이용하여 원형 평판의 자유부풀 림거동을 예측한 결과 Treloar 등의 실험결과와 잘 부합함을 확인하였다. 또 간단한 형상의 금형이 있는 경우와 반지름 방향으로의 온도변화에 따른 수지의 변형거동을 해석함으로써 실제 열성형 공정에서 요구되고 있는 성형품의 두께 분포를 균일하게 하기 위한 방안을 제 시하였다.
본 논문에서는 평균값 좌표(mean value coordinates)를 이용하여 두 개의 메쉬 구조에 기반한 2차원 형상변형 기법을 제시한다. 먼저 입력으로 주어진 2차원 형상의 내부와 경계를 조밀하게 샘플링한 정점의 집합으로 구성된 형상 메쉬(shape mesh)와, 입력 형상을 근사적으로 둘러싸는 정점과 형상 메쉬의 일부 정점으로 구성된 제어 메쉬(control mesh)를 구성한다. 형상 메쉬 정점은 제어 메쉬의 정점에 대한 평균값 좌표로 표현한다. 사용자의 형상 변형 입력에 대하여 비선형 최소 자승 최적화 문제를 풀어 변형 될 제어 메쉬 정점의 위치를 구하고, 형상 메쉬는 변형된 제어 메쉬의 정점으로부터 평균값 좌표를 이용하여 최종적인 형상의 변형을 계산한다. 일반적으로 형상 변형 문제는 입력되는 형상의 정점의 개수가 증가함에 따라서 그 수행 속도가 급격히 느려지며, 정점의 개수를 줄이면 변형에 의한 시각적 품질이 급격히 감소한다. 실험적인 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 방법은 비교적 적은 수의 정점을 사용하여 형상 변형의 수행속도가 빠르면서, 변형의 시각적인 품질은 부드럽게 유지된다. 본 논문의 결과는 핸드폰과 같이 계산속도가 느린 임베디드 시스템에서 형상 변형을 이용한 2차원 애니메이션 제작과 같은 응용문제에 효과적으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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