구조물의 능동제어 시스템에서 제어기 설계에 사용되는 구조계의 모델과 실구조계의 차이는 시스템의 성능저하 및 불안정성을 유발할 수 있다 이연구에서는 무시된 고차모우드와 같이 주파수영역에서 표현되는 비구조적 불확실성에 대하여 시스템의 안정성을 보장하도록 강인성을 가지는 LQG/LTR제어이론을 사용하여 구조물의 지진응답제어에 효과적으로 사용할 수 있는 제어기 설계방법을 제시한다 특히 고층건물이나 교탑과 같은 구조물의 지진응답 제어에 적용할 수 있도록 각층의 절대 가속도를 측정변수로 층간상대변위를 제어변수로 설정하여 최적제어기를 구성한다 El Centro 지진압력을 받는 6자유도 전단빌딩모델에 대하여 제어기를 설계하거 수치모사를 수행하여 제시한 제어기가 안정도-강인성을 가지고 지진응답제어에 효과적임을 보인다.
본 연구의 목적은 에어 서스펜션 시스템의 제어 특성을 분석하는 것이다. 우선 에어 서스펜션 시스템의 수학적 모델을 구하였다. 그리고 퍼지 제어 알고리즘을 적용하여 반능동식 하이브리드 제어 에어 서스펜션을 구하였다. 차체 가속도에 따라 퍼지 제어기는 오리피스 개도를 변경하여 특정 영역에서 에어 스프링의 강도를 조정한다. 동시에 서스펜션 운동 상태에 따라 서스펜션 댐핑이 제어된다. 시뮬레이션 결과는 반능동식 하이브리드 제어 에어 서스펜션이 노면 접지능력의 상실이나 서스펜션 작동 공간의 증가 없이 최고의 승차감을 제공할 수 있음을 보여준다.
위협 레이더 신호의 능동 상쇄를 위한 파라미터 추정 알고리즘으로 Pade 근사 폴-제로 모델 계수를 이용하여 반복적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Pade 근사의 폴-제로 모델 계수와 파라미터, 수신 샘플의 관계를 바탕으로 적은 수의 수신 샘플과 간단한 비교 과정만을 이용하여 closed form으로 파라미터를 추정한다. 그리고 적은 수의 수신 샘플만을 이용하는 특징과 간단한 계산 과정만을 요구하는 특징을 바탕으로 시간에 따라 오차가 커지는 현상을 억제하기 위해 단계적으로 파라미터를 추정한다. 마지막으로 모의실험을 통해 기존 기법과의 계산 복잡도 및 성능을 비교하고, 제안 알고리즘이 간단하고 신속하게 레이더 신호의 능동 상쇄를 수행함을 보인다.
목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다.
경간이 길어지고 강성이 유연한 바닥판 구조물은 처짐과 진동에 같은 사용성에 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 다양한 진동제어 시스템이 제공되고 있으며 TMD와 같은 수동제어 시스템은 적용에 있어서 한계가 있다. 본 논문에서는 MR감쇠기와 TMD를 조합한 준능동 TMD의 제어기법에 따른 제어성능을 알아보았다. 준능동 TMD의 감쇠기를 Groundhook 모델로 모형화한 경우에 주구조물인 바닥판 구조물의 진동제어에 있어서 보다 효과적인 것을 볼 수 있으나 TMD의 변위를 제어해야 하는 경우에 준능동 TMD의 감쇠기를 Skyhook 모델로 모형화하여 진동을 제어할 필요가 있다. 그리고 바닥판 구조물과 TMD를 동시에 제어해야하는 경우에는 Hybrid 제어기법이 우수한 제어성능을 보이고 있다.
최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 3차원 하이라이트 분포를 가지는 모델을 이용하여, 능동소나 표적신호를 음선 추적기법을 기반으로 하여 합성하였다. 합성된 표적신호를 대상으로 Fractional Fourier 변환을 적용하여 특징벡터를 추출하였고, 신경회로망 인식기를 이용하여 인식 실험을 수행하였다.
Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 기존의 협력 스펙트럼 센싱은 협력하는 사용자들의 채널 상태만을 고려하여 임계치를 정하고 있으며, 모두 같은 고정된 오경보 확률을 적용하여 센싱하게 된다. 오경보 확률은 오류 검출과 관계가 있으며, 고정된 오경보 확률은 검출확률의 감소의 문제를 가진다. 따라서 본 논문에서는 CR사용자의 채널상태를 고려할 뿐만 아니라 채널 상태에 따른 다른 오경보 확률을 차등 적용하여 협력 스펙트럼 센싱을 하는 시스템 모델을 제안하고 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해 검출확률 향상을 보인다.
트라우마 연구는 개인과 집단이 경험하는 대재앙과 재난적 사건을 다루는 데 유용한 모델을 제공해왔다. 대부분 캐시 캐루스를 비롯한 구조주의 트라우마 연구관점이 전형적인 모델이 되어 우리 삶의 거의 모든 맥락에 적용되어왔다. "트라우마의 사건-기반 모델"로 일컬어지는 이 연구 모델의 관점은 트라우마적 사건이 있는 그대로 각인되고 과거를 직접적이고 정확하게 기억하는 것에 대해서 연구의 초점을 맞춘다. 이 관점에서 트라우마적 사건 당사자는 그 사건의 진실을 전송하는 수동적인 담지자가 된다. 트라우마적 주체는 단지 사건을 겪고 견뎌낼 뿐 트라우마를 구성하고 그것을 다루는 데 있어 능동적인 역할을 할 수 없는 것이다. 결국 트라우마적 진실은 트라우마 주체의 자율성과 그/그녀의 행위가능성을 대가로 얻어진다. 여기서 문제는 주체의 자율성을 대가로 획득된 진실이 트라우마적 경험을 둘러싼 많은 문제를 해결하거나 외상을 치유하는 데 도움이 되기보다는 오히려 피해 당사자에게 치명적인 타격을 준다는 것이다. 이것은 트라우마적 사건 자체보다는 트라우마적 주체의 편에서, 즉 인적인 입장에서 트라우마를 다루는 보다 능동적인 방편이 필요하다는 점을 시사한다. 더구나 최근에는 재난 사건의 이미지가 시청자들에게 생중계로 보여 지고 그리고 즉각적으로 공적인 담론을 통해 반복적으로 되풀이해서 보여 진다. 그 만큼 사건들은 보다 더 즉시 트라우마적이 되기 쉽기 때문에 사람들은 예전보다 더 그들 자신을 트라우마적 피해자로 볼 가능성이 높다. 피해자의 입장에서 트라우마를 다루는 능동적인 방편을 탐구해야 하는 이유가 바로 여기에 있다. 이 논문은 문학과 이론 텍스트를 통해서 트라우마 연구의 전형적인 모델, "트라우마 사건-기반 모델"의 한계를 비판적으로 검토함으로써 트라우마적 과거가 있는 그대로 도래하는 것이 피해자에게 어떤 치명적인 영향을 주는가를 드러내 보이고 트라우마 주체의 입장에서 트라우마를 다루는 능동적인 방편으로서 "서사 기억"을 제시하고자 한다.
FET 소신호 모델의 직접추출법은 기생소자값을 구하기 위해 주로 순방향 소동(cold) FET 조건을 이용하고 있다. 본 논문은 수동 FET 조건에서 해석적 채널모델을 유도하고, 정상수동 소자 조건에서도 순방향 수동 FET 조건과 동일 한 정보를 얻을 수 이Tdmadmff 보인다. 이와 함께 수동 FET 조건에 의해 제한되는 능동 FET 소신호 모델의 오차를 추적하여 수동 FET 방법을 이용한 직접 추출 모델의 오차 한계를 살피고, 오차 최소점의 유무를 통해 수동 FET 기생저항값의 유효성을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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