공학분야에서 흔히 접하게 되는 접촉충격 문제들의 해석을 위해 접촉충격의 지배방정식과 효율적인 해석방법인 pinball contact-impact 알고리즘에 대해 기술하였다. 예제로 보여준 충돌하는 두 구조계의 접촉충격 해석과 자동차의 crashworthiness 해석결과들은 전술한 알고리즘이 매우 효율적임을 입증하고 있다. 자동차의 crashworthiness 해석과 같이 해석대상 모델이 크고 복잡한 경우에는 짧은 경과시간 동안의 거동변화를 파악하고자 하더라도 엄청난 계산시간이 소요된다. 따라서 효율적인 crashworthiness 해석을 위해서는 전술한 접촉충격 알고리즘 외에도, 논외의 대상이라 본문에서 소개하지는 않았으나, 강력한 요소(one-point integration element), 효과적인 비선형 동적해석 알고리즘, 해의 정확도를 높일 수 있는 adaptive method, 효율적인 시간적분을 위한 mixed time integration method(subcycling)와 explicit method 등을 복합적으로 혼합하여 사용하여야 한다.
비선형 알고리즘으로 "Arc legnth method"를 사용하여 변형률 요소 기법에 의해 구성된 전단 효과를 고려한 곡선보 요소를 이용하여 아치보(arch beam)의 스냅좌굴(snap buckling)현상을 해석함으로써 접선 강성행렬의 선택에 따른 알고리즘의 수렴 특성을 검토하였다. 또한 아치보의 스냅 좌굴현상에서 아치보의 길이와 높이의 비에 따른 스냅 좌굴 진전 특성을 검토하였다.
정보화 사회의 진행과 더불어 최근 스마트카드(smart card) 시스템을 비롯한 임베디드(embedded) 시스템의 사용이 활발해 짐에 따라 위/변조나 도용에 강건한 인증 시스템의 필요성이 그 어느 때 보다도 높아지고 있다. 그러나 카드 내부의 메모리 크기 및 프로세스의 처리 능력은 매우 제한적이어서 일반 컴퓨터 환경에서의 인증 알고리즘이 수행되지 않을 수 있다. 따라서 적은 메모리와 제한적 처리 능력 하에서 동작 가능한 생체인중 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 생체인식 시스템을 위한 특징(feature) 추출을 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 다음과 같은 의미를 가진다. 첫째 비선형 자료의 특징 추출 성능에서는 제안된 방법이 기존의 Kernel PCA와 유사한 성능을 나타내었다. 둘째 기존의 비선형 추출 기법에 비해 메모리 사용면에서 효율적이다. 특히 제안된 방법은 학습 자료의 개수 N이 클 경우에는 매우 유용하다.
본 연구에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 강뼈대 구조물의 직접설계시스템의 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 고등해석은 기하학적 비선형과 재료적 비선형을 동시에 고려한다. 직접설계 시스템의 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의해 나타난 결과를 다른 방법에 의한 것들과 비교해서 그 효율성을 증명하였다.
영상 내의 움직임 적응적인 효과적인 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 비선형 예측기를 토대로 움직임에 적응하는 단계와, 예측기에 의한 차분 데이터를 압축하는 단계로 구성된다. 제안한 비선형 예측기는 과거의 예측 오차로부터 화면간 혹은 화면내 예측치를 선택하며, 움직임 적응 단계를 진행되면서 주변 화소들의 예측 오차를 고려하여, 현재 화소에 대한 예측 오차를 줄이는 능력을 가진다. 예측 오차는 기존의 문맥 적응적인 코딩 기법에 의해서 압축된다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 FELICS, CALC, JPEG-LS와 같은 문맥 모델링에 기반을 둔 무손실 압축 기법보다 우수한 압축률을 보여준다.
본 연구에서는 구간 벡터의 비선형 사상의 근사를 행하기 위한 4가지 신경회로망의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에 있어서, 신경회로망의 학습에 이용되는 입출력 데이터 쌓은 구간으로 구성되어 있다. 첫번째 방법은 전처리된 학습용 데이터 상을 통상의 역전파 알고리즘에 직접 응용하는 것이고, 두번째 방법은 두 개의 역전파 알고리즘을 이용하는 것이다. 세번째 방법은 구간 입출력 데이터를 처리할 수 있는 역전파 알고리즘으로 확장한 것이다. 마지막 방법은 구간 결합강도 및 구간 역치를 가진 신경회로망으로 확장한 것이다. 제안된 이 방법들은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 서로 비교 평가된다.
Independent component analysis (ICA)는 주어진 데이터를 통계적으로 독립인 요소들의 선형 결합으로 표시하는 통계학적 방법이다. ICA의 주요한 적용분야중의 하나는 source들의 선형 mixture로부터 어떠한 서전 정보도 없는 상태에서 원래의 통계학적 독립변수인 source를 복원하는 blind separation이다. ICA와 source separation을 위한 다양한 신경 학습 알고리듬이 제시되어왔다. ICA의 학습 알고리듬에서는 비선형 함수가 중요한 역할을 한다. 이 논문에서는 generalized 가우시안 prior를 도입하여 다양한 확률분포를 갖는 source들의 mixture를 분리하는 효율적인 source separation 알고리즘을 제시한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 살펴본다.
균일한 광량의 빛이 카메라에 입력되었을 때 카메라 영상센서 각 픽셀은 이상적으로는 균일한 응답을 보여주어야 하지만 실제로는 그렇지 않다. 이러한 픽셀의 불균일 응답 특성은 영상품질에 직접적으로 영향을 미치지만, 고정된 형태의 잡음이므로 보정과정을 통해서 잡음을 제거할 수 있다. 영상센서 불균일 보정 방법은 특정 광량에서의 기준값만을 가지고 보정계수를 구하는 방법 등을 사용하곤 했지만, 센서의 비선형성으로 인하여 신호가 작은 경우, 혹은 반대로 아주 큰 경우에서는 보정 효과가 크지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 영상센서의 비선형 특성을 고려하여 픽셀 불균일 보정계수 계산하는 방법을 기술하고 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일도 시험을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 시험결과는 비선형성 모델을 기반으로 한 보정 알고리즘을 적용했을 때, 모든 광량에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
The statistics for the neighbor differences between the particular pixels and their neighbors are introduced. They are incorporated into the filter to remove additive Gaussian noise contaminating images. The derived denoising method corresponds to the maximum likelihood estimator for the heavy-tailed Gaussian distribution. The error norm corresponding to our estimator from the robust statistics is equivalent to Huber's minimax norm. Our estimator is also optimal in the respect of maximizing the efficacy under the above noise environment.
본 논문에서는 DES(Data EncryptionStandard)시스템에서의 핵심부분에 해당되는f 함수에 대한 비선형 해석을 다룬다. 먼저 S-box의 입출력 형태를 비션형 결합함수 형태로 구성하여 f 함수에 대한 또 다른 형태의 분석방식을 제시한다. 이러한 분석방법은 DES뿐만 아니라 블록 암호시스템의 안전성 문제를 분석할 수 있으며, 또한 보다 안전한 블록암호 시스템을 제안하기 위한 기초자료로 사용될수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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