수술 중 마취 깊이를 측정하는 방법으로 뇌파를 이용한 다양한 파라미터들이 사용되고 있으며, 실제 임상에서는 선형분석 기법 중 하나인 SEF가 널리 사용되고 있다. 그러나 최근 EEG를 포함한 생체학적 신호는 비선형 성질을 가지고 있다는 연구결과가 발표되면서, 이를 기반으로 한 파라미터 개발이 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 EEG 측정과 분석을 위해 비선형 분석 기법 기반의 파라미터를 개발과 이에 대한 정현파 분석을 통한 데이터와의 비교 분석을 통해 수술 중 전자장비와 EEG 계측 시 혼입될 수 있는 노이즈를 추출하고자 한다.
최근 전통적인 구조 최적화 알고리즘의 단점을 극복하기 위해서 부재 변위기여도를 이용뼈 부재 사이즈를 조절함으로써 건물의 변위을 만족시키는 재분배기법이 실용적인 고층 건물 변위설계법으로 인식되고 있다. 재분배 기법을 이용한 변위 설계법은 변위에 효과적인 부재는 물량은 증가시키고, 변위제어에 효과적이지 못한 부재의 물량은 감소시키는 방법으로 변위를 제어한다. 기존 연구에서 재분배 기법은 동적 변위기여도에 근거하여 지진하중을 받는 철골 구조물의 변위를 효과적으로 제어할 수 있었다 기존의 연구에서 재분배 기법은 정하중과 지진하중을 받는 고층 건물의 변위를 효과적으로 제어할 수 있었으나, 재분배 기법으로 설계된 구조물의 비선형 성능에 대한 평가는 이루어 지지 못했다. 본 연구에서는 변위 제어 뿐 만 아니라 비선형 특성을 함께 개선할 수 있는 재분배 기법을 개발하기 위한 기초 연구로서, 재분배 기법의 비선형 특성 평가 모델을 개발하고, 이를 구조 시스템 중에서 가장 단순한 형태인 철골 모멘트 저항 골조 예제에 적용히여 철골 모멘트 저항 골조에 대한 재분배 기법의 비선형 특성을 평가하였다.
유연도법 기반의 공식화에서는 변위영역의 형상함수를 라그랑지언(Lagrangian)보간법에 의한 곡률로부터 횡방향 변위를 유도한다. 곡률변위보간법으로 유도한 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법과 강성도법을 기반으로 한 비선형 기존의 유한요소 해석 프로그램의 결과를 비교하여 적용이 가능함을 확인하였고, Spacone의 이론을 확장시켜 기하학적 비선형 거동을 예측할 수 있는 유연도법의 알고리즘을 제안하였다. 예제를 통하여 실제 문제에 대한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다.
본 논문에서는 다차원 인접화소 간 명암차 기반 극좌표의 비선형 양자화 히스토그램을 이용한 서명인식을 제안한다. 다차원 인접화소 간 명암차는 기준화소를 중심으로 횡방향, 종방향, 대각 방향, 역대각 방향 각각의 이웃화소 간 명암차이고, 극좌표는 횡과 종 방향 및 대각과 비대각 방향 각각의 직교좌표로부터 변환된 좌표이며, 비선형 양자화 히스토그램은 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘에 의해 극좌표 값을 비균일 양자화한 히스토그램이다. 여기서 4방향 명암차의 극좌표 히스토그램은 대응하는 화소간의 상관성을 좀 더 많이 고려할 뿐만 아니라 히스토그램의 수를 감소시켜 계산부하를 줄이기 위함이다. 또한 비선형 양자화는 화소간의 명암변화의 속성을 더욱 더 잘 반영할 뿐만 아니라 저차원의 히스토그램 레벨을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 256*256 픽셀의 90개(3인*30개) 서명들을 대상으로 city-block거리, Euclidean 거리, 순서값, 그리고 정규상호상관계수 각각의 정합척도에 기반 한 실험결과, 선형 양자화 기반 히스토그램에 비해 우수한 인식성능을 가지며, Euclidean 거리가 가장 우수한 정합척도임을 확인하였다.
인공신경회로망 기술은 선형 또는 비선형성 계산 문제를 복잡도에 무관하게 학습에 의해 자동으로 근사한다. 또한 알고리즘이 단순하며 잡음에 강하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 반면 대상시스템의 특성이나 조건이 변경되면 계산성능을 보장할 수 없고, 계산의 신뢰성 보장 한계가 모호하기 때문에 제어문제에는 실용화가 어려운 것으로 알려져 있다. 제안 모델은 인공신경회로망의 장점을 유지하면서, 위와 같은 문제점을 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 모델은 기존 제어기에 비해 우수한 추종제어성능을 보이는 것으로 밝혀졌다.
블럭암호의 비도는 S-box의 비도와 운영방식에 의존된다. S-box 의 비도는 이 한수의 성분함수인 Book함수의 비선형성, 상관면역위수, SAS, 균형성 등에 의존되며, S-box자체의 비선형성, 입력성부(또는 입력비트)에 대한 출력성분(또는 출력비트)의 독립성 등에 의존된다. 이와 같은 출력 성분의 독립성에 관한 개념의 하나가 완비성이다. 본 논문에서는 Galois 체 GF(2)위해 n차원 벡터공간 GF(2)$^{n}$ 에서 완비함수의 존재성에 관한 몇 가지 알고리즘과 완비함수가 만족하는 성질들을 조사하였다.
본 논문에서는 비행기 모델을 대상으로 invariance and immersion방법을 적용하여 비선형 제어기를 설계한다. 이 방법을 사용하면 추정오차에 대한 추정식 형태로 off-the-manifold 좌표축을 정의하고, dynamics를 구하고, 이로부터 파라미터 적응규칙을 유도한다. 제어기는 이와 관련된 파라미터로부터 선형 화하지 않고 직접 설정하며, 마지막으로 리아프노프 함수를 통하여 알고리즘의 안정성을 증명한다.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.
본 논문에서는 배경잡음이 섞여 있는 QRS 파의 증대를 위해 신경망에 근거한 적응라인증대기(ALE) 적용을 다루고 있다. Elman과 Jordan RNN 구조의 합성형태를 갖는 수정된 완전연결 리커런트 신경망이 ALE의 비션형 적응필터로 사용되고 있다. 신경망 노드사이의 연결계수와 이득, 기울기, 지연과 같은 노드 활성함수의 변수들이 기울기 강하 알고리즘을 사용하여 학습이 반복될 때마다 갱신된다. 수정된 신경망은 먼저 미지의 선형과 비선형 시스템 identification을 수행함으로써 평가하였다. 그리고 미약한 QRS를 증대시키기 위해서 적당한 크기의 잡음과 매우 심한 잡음이 포함된 실제의 ECG 신호를 비선형 신경망 적응필처를 사용하는 ALE에 입력하였다. 수정된 신경망은 시스템 identification에 사용하기가 적합함을 확인하였으며, 시뮬레이션 결과에 의하면 신경망 ALE는 잡음 ECG 신호로부터 QRS 파를 증대를 잘 수행하였다.
본 연구에서는 2차원 비선형 방사문제에 대한 정확하고 효과적인 수치기법을 개발하였다. 물체운동에 의해서 생성되는 비선형파계는 이상유체라는 가정에 의하여 기술되고, 라프라스 방정식은 고차경계요소법과 GMRES(Generalized Minimal RESidual) 알고리즘을 이용하여 신속하고 효율적인 풀이가 가능하도록 하였다. 자유표면과 물체면의 교차점에서 발생하는 교차선문제는 불연속 요소를 이용하여 원활하게 해결하였다. 자유표면의 비선형운동을 기술하기 위해서 음해적 사다리꼴 법칙(implicit trapezoidal rule)을 사용하여 시적분하였다. 물체에 의해서 발생한 비선형파가 수직 하류면에서 반사하는 것을 줄이기 위하여 하류면에 수치감쇠항을 도입하였다. 수치계산 결과로부터 본 시적분법 및 수치방사조건이 비선형 방사문제에 매우 적합함을 확인하였다. 시적분 과정에서 자유표면의 격자점들을 재배치함으로써 수치해법의 효율성을 배가하였으며, 교차점근처의 유동 또한 정확하게 기술하였다. 가속도 포텐셜(acceleration potential) 기법을 이용하여 정확하고 안정하게 비선형 방사력을 구하였다. 본 수치계산결과는 다른 수치계산 및 실험결과와 비교하여 볼 때, 좋은 일치를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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