본 논문은 그림자 밝기의 선형적 변화를 비균일하게 양자화하여 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 그림자의 밝기의 선형성 적용은 기하학 정보, 광원의 종류 및 방위에 독립적일 수 있다는 장점이 있다. 이 기법은 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형의존성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하기 위해 양자화 한다. 이때 선형성을 증가시키 위해 등비수열을 이용하여 비균일 양자화한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형의존성이 높은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.
본 논문에서는 광 저장장치의 기록밀도가 증가할 경우 발생하는 여러 가지 문제점들에 대응하는 PRML 시스템 구현 방법을 제안하고 기존의 시스템의 성능과 제안된 시스템의 성능을 비교한다. 기존의 채널 적응기법 및 비터비 복호화기에 대비해 보다 종은 성능을 가지는 구조의 비선형 등화방식과 비터비 예상 레벨 적응 알고리즘을 이용한 새로운 구조를 제안하고, 23Gbyte 저장용량을 가지는 Blu-ray 디스크에 28GB의 데이터를 기록하여 기록 기록밀도가 증가한 실제 디스크에 대한 실험 결과에 대하여 논한다.
본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.
현재까지 많은 수문 시계열은 전통적인 선형 모형을 이용하여 분석되고 예측되어 왔다. 하지만, 자연현상과 수문시계열의 패턴 및 변동과 관련하여 비선형적 구조의 증거가 발견되고 있다. 따라서 시계열 분석 및 예측을 위한 기존의 선형 모형은 비선형적 특성에 적합하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 코코아 지역 인근에 있는 St.Johns 강의 일유량 자료에 대한 카오스 분석을 수행하였고, 그 결과 낮은 차원의 비선형 동역학적 특성을 가진 흥미로운 결과가 나타났지만 한국의 소양강댐 일유량 자료는 확률적 특성을 보여주었다. 카오스 특성을 토대로한 DVS(결정론적 vs 추계학적) 알고리즘을 이용해 두 시계열 시스템의 특성을 파악하였고 단기 예측을 수행하였다. 또한 본 연구에서는 일 유량 시계열 예측을 위해 인공신경망 방법을 사용하였고, DVS 알고리즘에 의한 예측을 비교 분석하였다. 분석 결과, 카오스 특성을 갖는 시계열 자료가 보다 정확한 예측성을 보였다.
인접 구조물의 지진응답 제어를 위한 비선형 감쇠시스템의 최적 설계 방법에 관하여 연구하였다. 최적 설계를 위한 목적 함수로는 구조물의 응답과 감쇠기의 총 사용량을 고려하였으며, 상충하는 두 목적함수를 합리적인 수준에서 동시에 최소화하는 해를 구하기 위하여 유전자 알고리즘에 기반한 다목적 최적화 방법을 도입하였다. 또한, 최적화 과정에서 요구되는 비선형 시간이력해석을 수행하지 않고도, 비선형 이력감쇠기로 연결된 구조물의 지진응답을 효율적으로 평가하기 위하여 추계학적 선형화 방법을 접목하였다. 제시하는 방법의 효율성을 검증하기 위한 수치 예로서 20층과 10층의 인접 빌딩을 고려하였으며, 두 빌딩을 연결하는 비선형 감쇠시스템으로는 입력전압의 크기에 따라 변화하는 감쇠성능을 보이는 MR 감쇠기를 도입하였다. 제시하는 방법을 통하여 MR 감쇠기의 각 층별 최적 개수 및 감쇠용량을 결정할 수 있었으며, 이는 일반적인 균등분포 시스템에 비해 유사한 제어성능을 보이면서도 훨씬 경제적이었다. 또한, 인접구조물간 충돌에 대하여도 확률적으로 안정적인 거동을 보임을 검증하였으며, 제시하는 방법이 준능동 제어시스템의 최적 배치를 결정하기 위한 설계문제에도 적용할 수 있음을 보였다.
에어컨 시스템은 압축기(Compressor), 응축기(Condenser), 증발기(Evaporator)와 확장밸브(Expansion Valve)로 구성되며, 에어컨 시스템에서 과열도와 저압(증발기의 압력)은 시스템의 효율 증대 및 성능 개선과 안정성에 대하여 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 과열도와 저압을 조절하기 위해, 각각의 압축기내의 인버터 주파수와 확장밸브의 개도 제어가 중요하며 선형과 비선형 시스템 모두에 대하여 견실한 성능을 나타내고, 외란에 대하여 강인한 성능을 보이는 퍼지 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 과열도와 저압을 제어하기 위하여, 3대의 확장밸브와 1대의 압축기를 가진 에어컨 시스템에 대하여 다중 퍼지 제어기를 설계한다. 또한, 각 제어 플랜트에 대하여 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(Serial Genetic Algorithm; SGA)과 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm; HFCGA), 그리고 Particle Swarm Optimization(PSO)을 사용하여 다중 퍼지 제어기를 최적화하고 시뮬레이션의 결과를 비교한다.
블록-삼각(Block-angular)구조를 갖는 선형 제약식과 분리되지 않는 콘벡스 목적함수의 대규모 비분리 콘벡스 최적화 문제의 해법으로 번들-분해법 (Bundle Based Decomposition)을 이용한 알고리즘 SQA(Separable Quadratic Approximation)은 비분리 콘벡스 프로그램을 분리가능한 2차계획 법(Separable Quadratic Programming) 문제로 근사화시켜 번들-분해법을 축 차적으로 적용한다. 본 연구는 수렴성(local convergence & global convergence) 및 알고리즘 구현 [1]에 이어 이에 대한 수치적용 결과를 중심 으로 소개한다. 수치 적용은 ANSI C로 작성된 SQA 프로그램을 SUN SPARC II에서 실행하였으며 이때 대규모 비분리 최적화 문제의 비분리 목 적함수와 블록-삼각 구조의 선형 제약식들이 계수들은 ANSI C의 랜덤함수 로부터 임의의 값들을 이용하였다. 이와같은 다양한 비분리 콘벡스 최적화 문제에 대한 수렴성, 반복회수 및 처리시간등의 결과와 함께 GAMS/MINOS 의 최적해를 소개한다.
본 논문에서는 OFDM 시스템의 송신기에서 사용되는 선형 필터와 고출력 증폭기의 결합에 의한 \"기억성을 갖는 비선형 왜곡\"을 실제 하드웨어 구현에 적합하게 적은 계산량으로 보상할 수 있는 참조 테이블(look up table; LUT) 기반의 사전왜곡기를 제안한다. LUT를 이용하는 사전왜곡기들은 이미 많이 연구되었으나, 본 논문에서는 다중 입력/단일 출력 형태의 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 작은 크기의 LUT를 이용하여 효율적으로 보상한다는 점에서 큰 차이가 있다. 제안 방법에서는 먼저 기억성이 없는 고출력 증폭기만이 존재할 때의 사전왜곡기를 우리가 이미 제안한 고정점 반복 사전왜곡기 알고리즘에 기반하여 LUT로 구현하고, 여기에 선형 역 시스템을 결합하여 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 보상한다. 실제 구현 가능성 검토를 위해 제안된 사전왜곡기와 16-QAM, 256-IFFT/FFT OFDM 시스템 기저대역 모뎀을 TMS320C30 DSP를 이용하여 구현하였으며, 실험 결과 작은 크기의 LUT를 이용하여도 원래의 고정점 반복 사전왜곡기에 비해 매우 적은 계산량을 요구하면서 동일한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.있음을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치 값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 기법을 이용한다. 알 수 없는 가속도는 표적의 기동모델에 있어서 추가적인 프로세스 잡음으로 간주되고, 알고리즘 내의 하부 모델들은 각각의 가속도 수준에 따라 구해지는 전체적인 프로세스 잡음에 따라 특성화 된다. 칼만필터 기법이 비선형 기동에 있어 성능이 저하되는 점을 보완하기 위하여 상황에 따라 제안된 기법과 칼만필터를 적응적으로 이용할 수 있는 선택적 알고리즘을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성은 몇 가지수치 예를 통하여 증명한다.
비선형 시스템 제어에 TSK 퍼지 모델을 이용하는 연구가 많다. 그러나 비선형 시스템을 TSK 퍼지 모델로 표현하기 위해서는 대상 시스템의 비선형 동특성 방정식을 알고 있거나 시스템으로부터 실험으로 입출력 공간에 충분히 분포된 데이터를 얻을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 TSK 퍼지 모델링에 계단 입력 응답과 GA만을 이용하는 방법을 제안한다. 연구 대상인 시스템은 제어 입력에 비선형인 경우와 출력에 비선형인 두 경우로 하였다. 제어 입력에 비선형인 경우 여러 입력 값에 대한 계단 입력 응답 데이터들로 모델링 하며, 제어 입력에 비선형인 경우에는 계단 입력 응답 데이터와 제어 입력 값이 0인 경우 응답 데이터를 이용하여 모델링 한다. 또한 제안한 방법으로 구해진 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제시한다. 제안한 방법들을 예제들에 적용하여 모의 실험한 결과 원하는 제어 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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