본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.
완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 로버스트 통계학의 순위 추정을 기반으로 하고 순서통계학의 L-추정자를 이용한 적응 순환 최소 순위(RLR) L-필터를 제안한다. 제안한 RLR-L 필터는 비선형 적응알고리즘을 가진 비선형 적응 필터로서 오차의 분산측정을 최소화하는 관점의 최적 필터로 가변적인 스텝 크기를 가지며 적응한다. 제안한 필터는 영상신호와 같은 비정체 신호나 가우시안 잡음 또는 임펄스 잡음과 같은 비선형 채널에 적합하다.
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.
본 논문은 포항제철이 제품생산에 필요한 석탄 및 철광석 등 원료를 해외로부터 수입하기 위한 전용부두를 조성하여 사용하는 과정에서 발생되는 총물류비용, 즉 해상수송비용, 항만 선석 대기비용, 그리고 원료를 야드에 적재보관 하는 데 따른 재고비용 등의 발생이 서로 상충됨에 따라 각 비용발생 행태를 함수식으로 추정하여 그 비용의 합이 최소화 될 수 있는 적정 선형별 연간 배정 항차수 의사결정을 휴리스틱적 접근법으로 시도한 내용을 보여준다. 예를 들면, 해상 수송비용은 단위당 운송비를 낮추기 위해 선형을 대형화시키려는 유인이 있게 된다. 하지만 이러한 결정은 항만내 선석 제약으로 인해 대기비용이 지수적으로 급격히 증가하게 되어 이에 대한 절충점을 찾아야 만 총 물류비용을 최소화 시킬 수 있게 된다. 선형별 연간 배정 항차수를 독립변수로 하고 발생 비용들을 종속변수로 하여 휴리스틱적 회귀분석을 시도한 결과 15만톤급 선형, 10만톤급 선형, 5만톤급 선형의 연간 항차배정 비율이 $1.78(X_1)$ : $4.25(X_2)$ : $1(X_3)$ 로 될 때 총물류비용 최소화 목표를 달성할 수 있는 것으로 분석되었다. 이를 백분비로 보면, 대형선 비중을 약 25%, 중형선 비중을 약 61%, 그리고 소형선 비중을 약 14% 정도로 연간항차배정을 하는 것이 적정한 것으로 판단된다. 그밖에 만약 물동량의 증가로 항만확장이 불가피한 경우 추가항만 건설투자비와 그로 인한 해상수송비 절감 및 선석 대기비용 절감 등을 현재가치화 한 값과 비교하여 전자가 큰 경우는 투자안을 기각하고 후자가 큰 경우는 투자안을 수용하는 항만투자 의사결정이 필요함을 보여주었다.
영상정합을 통한 의료영상 분석방법들 중 동일환자에 대한 선형적 다중모달리티 정합이 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다 본 논문에서는 표준 형상을 가지는 정상인 해부학적 뇌영상에 대한 환자 기능적 뇌영상의 정합방법을 제안한다. 먼저 두 영상간 모멘트 정보 매칭 및 초기선형 변환을 수행하고, 3차원 B zier 함수 기반 free-form 변형기법을 이용한 비선형 정합을 수행하여 정합 영상간 형상 차이를 최소화한다 제안방법은 환자 기능영상의 해부학적 분석 뿐 아니라 시술전-시술중 영상정합을 통한 영상유도시술에도 확장 적용될 수 있다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.
전압형 인버터를 이용한 전동기 구동시스템에서, 출력전압의 비선형성은 역기전력기반 센서리스의 성능에 큰 영향을 미친다. 역기전력기반 센서리스는 전압방정식을 이용하기 때문에 출력전압에 대한 정보가 필요한데 일반적인 인버터에는 출력전압을 측정하는 센서가 없어 출력전압지령을 출력전압과 같다고 가정하고 사용한다. 그러나 인버터의 비선형성으로 인해 전압지령과 실제 출력되는 전압간의 차이가 발생하게 되어 각 추정오차가 생기게 되고 센서리스의 성능을 떨어트린다. 인버터 비선형성의 주원인인 데드타임에 의한 영향을 보상하기 위해서 여러 가지 방법들이 연구되었지만 전류의 크기가 낮은 저속, 저부하 상황에서는 여전히 오차가 존재 하였다. 본 논문에서는 전압오차가 발생할 수 있는 저전류 구간을 최대한 줄이도록 전류의 형태를 바꾸어 저속 저부하 상황에서의 전압오차를 최소화 하였다. 이를 통해서 역기전력 기반의 센서리스의 저속영역 특성을 개선하였고 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.
이 논문은 이동식 수레형 도립진자 제어에 있어서 비선형적인 특성을 발생시키는 원인중의 하나인 마찰력을 보상하는 방법에 대하여 고찰한다. 여기에 사용된 방법은 모터에 전압을 인가하였을 때의 이동식 수레형 도립진자의 위치와 속도에 대한 데이터를 가지고, 가우시안 반복을 적용한 비선형 최소 자승법을 이용하여 마찰력을 추정하고, 모델링을 하여, 모델링 된 파라미터를 이용하여 비선형적인 특성을 최소화하는 것이다. 이 논문의 주된 결과는 수학적으로 모델링 한 마찰력이 실제의 마찰력과 유사하며, 이 마찰력을 보상함으로서, 이동식 수레형 도립진자의 제어 성능이 향상되었음을 보여준다. 따라서 이 결과는 기존의 마찰력을 무시하고, 이동식 수레형 도립진자를 제어하였을 때보다 마찰력을 보상하였을 때가 더욱 안정된 시스템이 됨을 실험적으로 확인한다.
본 논문에서는 비선형정적해석 방법을 이용하여 기존의 연쇄붕괴 선형정적해석 절차에 수반되는 반복과정을 자동으로 수행하면서도 선형해석 결과와 동일한 결과를 나타내는 새로운 연쇄붕괴 해석절차를 제안하였다. 제안된 해석절차는 GSA 기준에 규정된 기존 선형정적해석법의 단점인 반복적 해석작업 및 그 과정에서 발생할 수 있는 시간과 오류의 가능성을 최소화하여 해석결과의 신뢰성을 확보가 있는 선형정적해석 절차이다. 제안된 해석절차를 검증하기 위하여 철근콘크리트 모멘트골조 및 철골 가새골조의 최하층 기둥부재를 제거한 후 기존 해석법과 제안 해석법을 적용하고 그 결과를 비교 분석하였다. 해석결과에 따르면 제안된 해석절차는 구조물의 붕괴여부의 판정 및 힌지 분포에 있어서 기존의 선형정적해석과 동일한 결과를 나타내었으며, 반복해석 과정이 불필요하므로 기존 해석법에 비하여 매우 짧은 시간에 해석을 수행할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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