본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다
패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.
환선굴은 이른바 복합형이면서도 토출형의 석회동굴이다. 동굴내 지형의 기복이 다양하고 동굴 내부에 수많은 대소의 폭포와 여울이 걸려 있는 동굴유가 풍부한 동굴이며 동굴의 2차생성물은 이 동굴의 지표면을 이루고 있는 지층이 빈약하므로 2차생성물의 성장이 활발하지 못한 동굴이다. 동굴 천정의 지층 구조로 보아 제 Ⅰ지구에서는 비교적 이차생성물이 발달되고 있으나 그밖의 동굴 내부지역에서는 발달이 미약하다.(중략)
불규칙 해상에서의 선체의 횡동요운동을 해석하기 위하여 통계적 부분선형화 방법을 사용하였다. 선형 1자유도계인 횡동요 운동 모델에 2차의 비선형 감쇠항과 3차 및 5차, 7차, 9차, 11차의 비선형 복원모멘트를 추가하였으며 불규칙 기진모멘트는 가우스 백색잡음으로 가정하였다. 이 해석 결과를 등가선형화 방법으로 구한결과와 비교한 결과 부분선형화 방법이 반드시 더 정확한 결과를 주는 것은 아니란 점을 확인하였다.
본 연구는 감조하천에서 조위의 영향을 크게 받는 저 평수위의 수위-유량관계곡선식 개발의 한계를 극복하기 위해 조위의 영향을 고려한 다변수 복합 수위-유량관계곡선식을 개발하였다. 곡선식 개발은 수위-수면차-수위차-유량의 관계를 통해 지수형 곡선식을 개발하였다. 여기서 수면차는 조위와 수위와의 차이며, 이때 조석파의 전파시간에 대한 지체시간을 고려하였다. 수위차는 대상 수위관측소의 전 시간과의 수위차이다. 또한 조위에 의해 발생되는 역유량 자료를 이용한 지수형 곡선식을 개발하고자 유량 조정변수를 추가하였다. 개발된 수위-유량관계곡선식을 한강대교에 적용하여 자동유량측정시설에서 측정된 유량자료와 비교 검토한 결과 경향성에서 일치하였으며, (-)유량의 산정도 가능하였다. 분석기간내의 총 유출량 검토 결과 8.3%의 오차를 보여 본 과업에서 제시된 복합 수위-유량관계곡선식의 적정성을 파악할 수 있었다.
고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.
플라즈마 제트 장치를 이용하여 두 개의 플라즈마 plume을 평행하게 발생시킨다. 두 개의 플라즈마 plume의 전위차를 전극에서부터 plume 끝단까지 위치별로 측정한다. 두 개의 플라즈마 제트 장치에 인가하는 전압의 위상이 서로 반대일 경우, 두 개의 플라즈마 plume의 전위차로 인하여 plume사이에 streamer가 발생한다. 대기압에서 streamer가 발생하려면 십여 kV 이상의 전위차가 있어야 한다. 반대로 동일한 위상의 전압을 인가할 경우, 두 개의 플라즈마 plume의 전위차는 없기 때문에 plume사이에 streamer가 발생하지 않는다. 두 개의 플라즈마 제트 장치를 등가회로로 구성하고 위상차로 인한 streamer 발생여부를 확인한다. 그리고 두 개의 플라즈마 plume 사이에 발생한 streamer와 플라즈마 제트 장치를 등가회로로 구성하여 발생시킨 streamer 양을 비교한다. 이를 통해 플라즈마 plume의 전위차를 확인한다.
새로운 재료의 개발과 사용 중인 기존재료의 손상을 판단하기 위해서 변형 중 재료 거동을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 하지만, 대부분의 공학 재료는 다결정으로 이루어져 결정 상호작용의 규명이 복잡하여 정밀한 분석이 어렵다. 고에너지 X-ray 회절실험법을 이용한 다결정 고체 거동의 측정기법이 발전함에 따라 해석을 통한 실험법의 검증 및 추가 분석 방법에 대해서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 특정 결정과 주변 결정 간의 결정간 방위차(intergranular misorientation)의 상호작용에 의한 결정 거동 영향을 조사하였다. 결정간 방위차를 정의하고 결정 응력 방향 변화를 단결정 항복면 꼭지점과 방향과 비교함으로써 결정간 방위차의 변화에 대한 결정 응력 변화를 분석하였다. 소성 발생이 증가함에 따라 결정 응력의 방향은 단결정 항복면 꼭지점으로 이동하지만 결정간 방위차에 의해서 응력 분포가 변화함을 정량적으로 확인하였다.
본 논문에서는 PLL 시스템의 보다 실제적인 모델인 3차 시스템을 통하여 저주파 대역에서 문제가 되는 flicker noise가 어떠한 양상을 나타내는가를 알아보려 한다. 3차에서 해석의 복잡성으로 그 수학적 분석의 난해함을 나타내지만 최적화 된 2차 필터를 통한 pseudo -damping factor의 도입으로 전체적인 flicker variance의 해석이 용이하도록 시도하였다. 3차에서의 flicker variance의 수식적인 유도를 보이고 이를 2차 시스템에서 발생되는 flicker noise 에 대한 variance와 비교 하려한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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