해수유통모델 결과를 3차원적으로 가시화하기 위한 그래픽 유저 인터페이스를 지리정보시스템 (GIS) 기술을 활용하여 구축하였다. 연안역 관리에서 GIS기법은 산재되어 있는 방대한 자료들을 저장하고 이를 3 차원으로 가사화하는 기능을 제공하며 해석적, 통계적, 모델링 도구로써 주어진 상황에 적합한 데이터 변환이 가능하도록 해준다. 해수유동모델은 개방경제에서 조석, 바람, 수온, 염분, 장물 유업 및 태양복사 등 과 같은 모델입력값을 부여함으로써 구동되며 대상해역은 진해만으로 하였다. 본 연구에서는 국산 GIS 소프트웨어인 GeoMania (v2.5)를 사용하여 진해만을 대상으로 시뮬레이션된 해수유통모델 결과의 3차원 가시화 모듈을 구축하였다.
해수유동모델 결과를 3차원적으로 가시화하기 위한 그래픽 유저 인터페이스를 구축하는 과정에서 지리정보시스템(GIS) 기술을 활용하였다. 연안역 관리에서 GIS 기법은 산재되어 있는 방대한 자료들을 저장하고 이를 3차원으로 가시화하는 기능을 제공하며 해석적, 통계적, 모델링 도구로써 주어진 상황에 적합한 데이터 변환이 가능하도록 해준다. 해수유동모델은 개방경계에서 조석, 바람, 수온, 염분, 강물 유입 및 태양복사 등과 같은 모델입력값을 부여함으로써 구동되며 대상해역은 진해만으로 하였다. 본 연구에서는 국산 GIS 소프트웨어인 GeoMania (v2.5)를 사용하여 진해만을 대상으로 시뮬레이션된 해수유동모델 결과의 3차원 가시화 모듈을 구축하였다.
본 논문에서는 분류 성능을 향상하기 위해서 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델 기반의 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용한 새로운 인스턴스 선택을 제안하였다. 제안하는 인스턴스 선택은 T-S 퍼지 모델에서의 가중 평균 역퍼지화와 통계학에서 사용하는 정규분포의 신뢰구간과 같은 구간 선택을 이용하여 인스턴스를 선택하였다. 제안하는 인스턴스 선택의 분류 성능을 평가하기 위해서 인스턴스 사용 전/후에 따라서 분류 성능을 비교하였다. 인스턴스 사용 전/후에 따른 분류 성능은 각각 77.33%, 78.19%로 나타났다. 또한 인스턴스 사용 전/후에 따른 분류 성능 간에 차이점을 보여주기 위해서 통계학에서 사용하는 맥니마 검정을 사용하였다. 맥니마 검정의 결과로 유의 확률이 0.05보다 적게 나오므로 인스턴스 선택의 분류 성능이 인스턴스 선택을 하지 않는 경우의 분류 성능보다 우수함을 확인 할 수가 있었다.
이 논문에서는 남북한 관계를 중심으로 분쟁해소와 협력관계 구축에 있어서 신뢰(信賴)가 할 수 있는 역할(役割)에 대해 검토해 보았다. 이 논문의 모델은 Kreps-Wilson(1982)의 신규진입 게임을 협력관계 구축이라는 새로운 상황에 맞게 변환시킨 순차적 게임모델로서 유한반복(有限反復) 게임구도와 비대칭적(非對稱的) 정보소유(情報所有)를 그 근간으로 한다. 북한이 남한정부가 진보적이라고 믿는 확률을 남한에 대한 '신뢰(信賴)'라고 정의할 때, 신뢰는 크게 나누어 다음과 같은 역할을 한다. 북한이 남한에 대해 작은 규모의 신뢰감만 가지고 있어도 피의자(被疑者)의 딜레마 (Prisoner's Dilemma) 상황을 피할 수 있으며 상당한 기간동안 남북협력관계(南北協力關係)가 지속될 수 있다. 왜냐하면 보수적 성향의 남한정부도 북한이 개혁정책을 추진할 때 대북(對北) 압박정책 대신 포용정책(包容政策)을 통해 얻을 수 있는 수익이 적지 않은 점을 고려하여 상당기간동안 포용정책을 선택할 동기가 있기 때문이다. 하지만 이와 같이 자신의 성향을 은폐하는 위장행동의 가능성이 높은 동안 신뢰(信賴)는 쉽게 증진되지 않는다. 다만 남북한이 협력을 통해 실질적인 수익을 얻을 수 있을 뿐이다. 남북협력관계를 구축하기 위해 남한이 할 수 있는 일은 정책대응에 소요되는 시간을 줄이는 한편, 개혁정책을 통해 북한이 얻을 수 있는 기대수익(期待收益)을 늘리고 남한에 배신당할 경우 입는 피해를 줄여주는 것이다. 특히 장기적인 관점에서 북한의 기대수익을 점진적으로 늘려 '신뢰도(信賴度)가 넘어야 할 문턱'을 낮추는 것이 효과적인 정책이다. 따라서 남북관계를 진전시키기 위해서는 북한의 지속적인 개혁을 조건으로 북한의 기대수익이 점진적으로 증가하는 KEDO식의 장기적 경협사업(經協事業)을 고안하여 추진해야 한다. 이에 반해 인도주의적 명분하에 일과성의 식량지원을 북한에 제공하는 것은 북한의 구조적(構造的) 경제난(經濟難) 해소나 남북관계의 지속적 진전에 별 도움이 안되는 정책이다. 북한은 북한 나름대로 남한을 한번 믿어볼 필요가 있다. 왜냐하면 상대방에 대한 불신(不信)은 결국 협력관계가 유지될 수 있는 기간을 감축시켜 비효율적인 결과를 초래하기 때문이다.
본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.
강서구를 제외한 부산 전지역에서 1998년도에 조사된 지하수 수질 중 6개 성분(pH, TS, KMnO$_4$, Cl, SO$_4$, NO$_3$-N)에 대한 일반통계분석 결과 pH 성분을 제외하고는 5개 성분의 중앙값이 평균보다 적은 값을 보이는 양성왜도를 보임으로써, 수질오염정도를 분석하기 위해 지시크리깅이라는 비모수적인 지구통계분석기법을 적용하였다. 6개 수질성분에 대해 음용수 기준치를 적용하여 음용가능은 “1”의 값이, 음용불가능은 “0”의 값이 주어졌다. 이렇게 변환된 자료를 이용하여 각 성분별로 실험적인 베리오그램 분석을 실시한 결과 pH, TS, SO$_4$ 성분은 선형모델이 선정되었으며, KMnO$_4$, Cl, NO$_3$-N 성분은 구상형모델이 선정되었다. 본 연구에서는 지시크리깅을 이용하여 6개 성분의 분포도를 작성하고 부산지역의 오염정도를 분석하였다. 지시크리깅기법은 연구지역 전체의 정량적인 분포를 나타내지는 못하지만, 오염의 유.무와 오염의 크기를 정확하게 파악할 수 있으며 또한, 이상치(outlier)가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완할 수 있다.
현재 대부분의 초음파를 이용한 거리 측정 기술은 송신부로부터 수신기까지 초음파가 진행하는 시간 즉, TOF(: Time of Flight)를 측정하여 그 동안 음파가 진행한 거리를 산출하는 방법을 활용한다. 이 경우 거리 측정 정확도를 높이기 위해서는 정확한 TOF의 측정이 필요하다. 본 논문은 정확한 TOF를 산출하기 위해 초음파 송수신기의 수학적 모델을 이용하여 수신된 파형의 수학적 모델을 얻어내고 이를 바탕으로 TOF를 산출하는 방식을 제안한다. 이 방식은 트리거링 후부터 수신된 파형를 이미 얻어진 수학적 모델과 최소자승법을 이용하여 비교하여 초음파 신호가 수신기에 도달한 시점을 역으로 추정하는 방식이다. 제안된 방법을 사용할 경우 트리거링 시점의 변동에 의한 영향을 줄일 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
심벌 트랜스듀서는 Class V flextensional 트랜스듀서의 소형화된 버전으로서 크기에 비해 낮은 공진 주파수와 고출력 특성을 가진다. 하지만, 높은 품질계수와 낮은 에너지 변환 효율성 때문에 단일보다는 배열형으로 많이 사용된다. 배열형으로 사용하면 구성 트랜스듀서들 간의 상호작용으로 인해 단일 트랜스듀서에 비해 주파수 특성에 많은 변화가 나타난다. 본 연구에서는 이러한 성질을 이용하여 심벌 어레이가 광대역 특성을 가지게 하는 패턴을 설계하였다. 특정 중심 주파수를 가지는 세 개의 심벌 트랜스듀서를 먼저 설계하였고, 설계된 심벌 트랜스듀서들로 3 × 3 평면 배열을 구성할 수 있는 모든 패턴을 찾았다. 그 후, 이들 패턴들의 주파수 특성을 분석하고, 그 결과를 바탕으로 높은 비대역폭을 구현하기 위해 가장 효과적인 배열 패턴을 도출하였다. 도출된 배열 패턴은 기준 모델에 비해 비대역폭이 최대 24.9 % 개선되었다.
본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 궤도틀림을 식별하는 방법을 제시하였다. 궤도틀림과 대차 가속도응답신호에 의한 등가 웨이브렛 SISO 전달함수를 정의하였다. 현장에 적용되는 검측차의 25cm단위 궤도검측 기준에 맞추어 궤도틀림과 대차가속도 응답신호를 조정하였다. 웨이브렛 변환을 적용하기 전 입력데이터는 웨이브렛 변환 정의 조건에 맞추어 범위를 재조정한 회귀신호이다. 또한, 웨이브렛 역전 달 함수를 정의하여, 궤도틀림을 역 추정하였다. 추정된 궤도틀림과 실제의 궤도틀림의 비교를 위해 상관도와 FRF를 비교 분석하였다. 예측된 값과 기준 값 과의 잔 차의 분산비로 정의되는 틀림지수를 사용하여 궤도틀림의 이상을 분석하였으며, 개발될 알고리즘을 검증하기 위하여 시뮬레이션 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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