점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.
랜덤 발생 심볼과 출력 신호에 대해 두 확률 밀도 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 복소 채널 등화 알고리듬은 정보 이론적 학습방법의 장점을 살리면서 위상 회전 문제까지 극복할 수 있도록 설계 되었다. 이 논문에서는 이 알고리듬에 대해 확률 밀도 함수 구축에 사용된 커널 사이즈가 성능에 끼치는 영향을 연구하였고 커널 사이즈의 변형에 인한 정보 포텐셜 간의 힘 조절에 변화를 준 Kernel-modified 알고리듬을 제안하였다. 이 제안한 방식은 커널 사이즈 변형이 이루어지지 않은 알고리듬에 대해 약 4 dB 정도의 성능 향상을 만들어 냈다. 성상도 특성에서도 복소 채널에 의한 위상 회전이 완벽하게 극복될 뿐 아니라 보다 집중된 심볼 점을 보였다.
최근 개별 제품의 가격이 상승하고 품질의 중요성이 강조됨에 따라, 생산현장에서 제품의 불량을 검사하고, 불량품을 즉시 재작업하는 공정이 많아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 불량품의 재작업 과정을 고려하여 생산라인에서 비용을 최소화 하는 최적 배치사이즈와 재작업 정책을 결정하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 다수의 기계가 연속적으로 연결된 다단계생산시스템을 가정하고 있으며, 검사 공정의 위치 변화에 따른 두 가지 재작업 정책과 두 정책으로부터 변형된 정책을 반영할 수 있다. 제안된 모델을 통해 생산 환경에 따라 비용을 최소화하는 재작업 정책과 최적의 생산 배치사이즈를 결정할 수 있으며, 생산 환경요인들의 변화에 따른 배치사이즈와 비용의 변화를 정책 별로 비교 분석할 수 있다.
레이저광의 우수한 가간섭성으로 인해서 거친표면으로 부터 확산된 광에서도 간섭현상을 볼 수가 있다, 이와 같은 레이져광의 독특한 특성으로 인해 나타나는 스페클은 광학적인 간섭계를 사용하여 광을 확산적으로 반사시키는 물체의 변형과 변위, 진동 등을 비접촉적으로 측정 할수 있게 되었다.이와같은 측정법으로써 Holography 간섭법, Speckle 간섭법, Speckle 사집법등이 있으며 비록 이러한 측정법들이 독립적으로 발전되었다 할지라도 기본적인 광학적인 배치와 함수들에 있어서는 유사한 특징을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 주로 면내변형을 측정하기위한 스페클간섭법에 있어서의 스페클 사이즈와 그에 따른 측정 한계를 확인할 것이다.
강재기둥으로부터 전달되어 내려오는 모멘트 하중에 의한 베이스판의 변형을 고려한 앵커볼트의 설계방법에 대해 소개하였다. 기둥-베이스판 접합부의 설계를 위해 간략해석 모델 (Simple Beam Model) 이 개발되었으며 인장력과 모멘트 하중에 동시에 저항하는 앵커볼트의 설계를 위해 국부 메카니즘 개념이 도입되었다. 제안된 새로운 설계법을 적용하여 앵커볼트와 베이스판 사이의 최대지압력을 계산할 수 있었으며 이를 바탕으로 앵커볼트의 사이즈를 결정할 수 있었다. 본 논문에서는 상기 간략히 소개된 앵커볼트 설계법을 보다 상세히 기술하였다.
유연 생산시스템의 스케줄링 문제는 생산시스템의 효율성 제고에 많은 관심을 끌고 있다. 이 연구에서는 유연 생산시스템의 이산적 스케줄링 문제를 변형의 개념을 가지고 해결하고자 한다. 이산적 개념을 표현하는 데는 패트리 네트가 효율적인 방법중의 하나이다. 패트리 네트의 변형이란 기존의 모델이 가지고 있는 기본적인 성질들을 변형시키지 아니하고 해석하고 분석하기가 편리한 사이즈로 기존의 모델링 변형시키는 것이다. 특히 본 연구에서는 타임 패트리 네트의 변형을 이용하여 대기시간과 완료시간을 혼합하여 스케줄링 문제를 분석하는 기법을 제시하였다.
본 논문에서는 사이즈 펑션을 이용하여 윤곽선으로 표현된 물체의 특징을 추출할 때 발생하는 에러를 줄이기 위해 방향에 따라 가중값을 달리하는 새로운 표본화 알고리즘을 제안했다. 특히 회전, 이동, 크기 변환과 같은 변환에 대해서 불변성을 갖도록 설계했다. 특징값은 물체의 윤곽선을 사이즈 펑션 처리를 통해서 만들어진 행렬이고 이들간의 거리를 측정 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 실험 결과 기존의 표본화 방법보다 제안한 표본화 방법을 사용했을 때 원본과 변형된 이미지 사이의 유클리디언 거리가 회전에 대해서 약 57% 크기변형에 대해서는 약 91% 개선되었다.
With the advent of smart clothing for health care and sports, the sophisticated designs with curved seams are drawing attention. One of the problems in those clothing is to determine the design curves in 2D pattern, such that it corresponds to the lines on the intended 3D body. Moreover, the difficulty increases when the original pattern needs to be changed for various sizes and body types. We compare two methods of pattern enlargement in this paper: one is the offset/projection type, and the other is the split grading type. For the enlarged pattern with offset/projection type, the 3D surface offset was first adopted to transform the standard lower body to the target larger size; next, the design lines were projected to the new 3D surface, following which the 3D pattern was developed from the newly transformed 3D surface. In the second method, the enlarged pant patterns were developed by the split grading method. Here, a 3D pattern was developed from the initial body, and then enlarged to the target size by the conventional split grading method. Two feminine pants patterns were examined by 3D virtual fitting. We observed that the 3D offset/projection pants pattern was well fitted, having an evenly distributed surplus, as compared with the sample developed using the split grading method. The difference between the two patterns were apparent at the location where several curved lines merged.
고층건물에서 횡력 저항의 주된 역할을 하는 외주골조는 기둥과 보를 직교시켜 구성하는 것이 일반적이었으나 최근 다양한 그리드형태의 부재배치가 이루어지고 있다. 선행연구에서는 아이소트러스 그리드를 고층건물의 외주골조로 적용한 구조적 적합성이 검토되었다. 본 연구에서는 $IsoTruss^{(R)}$ 그리드(ITG) 구조의 예비단계 설계시 외주골조 부재의 소요단면적 산정방법을 제안하였다. 모듈의 변형과 하중과의 평형조건, 허용 횡변위, 그리고 건물의 휨변형 대 전단변형의 비를 변수로 하여 소요단면적을 유도하였다. ITG 구조에서 외주골조의 부재는 횡하중에 직각인 평면(PPR), 평행한 평면(PPL), 경사진 평면(POQ)에 배치되는데 POQ에 배치된 부재는 PPR 또는 PPL에 투영시켜 부재의 강성을 반영하였다. 소요단면적은 모듈에 작용하는 전단력과 모멘트에 의해 영향을 받는데 부재사이즈 조닝을 달리하여 3가지 모델을 비교하였다. 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 64층 건물을 설계하여 해석하였다. 최대 횡변위, 철골량, 기둥의 축력강도비를 비교분석하여 부재사이즈 조닝의 효과를 알아보았다. 제안식을 이용한 횡변위가 제한치의 약 97.3%로 나와 제안식을 설계 초기단계에서 부재사이즈의 선정에 유용하게 적용할 수 있다.
기존 대부분의 구조물 건전도 모니터링 시스템에서는 제한적인 위치와 범위에서의 변형률 계측이 가능한 국부 변형률 센서를 이용하여 구조물 또는 구조 부재의 부재력을 계측하고 이에 기반하여 구조 안전성을 평가하고 있다. 그러나 실 구조물의 부재력 계측을 통한 안전성 평가는 하중의 크기 및 분포에 대한 불확실성 등의 다양한 이유로 부재 내 최대응력 작용점을 정확하게 파악하기 어렵다. 이러한 경우 구조물의 사이즈에 비하여 센서의 길이가 미소한 국부 변형률 센서를 이용한 안전성 평가의 적절성은 센서의 위치 및 개수에 좌우되는 한계를 가지게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 센서의 수를 증가시키면 처리해야하는 데이터의 양과 비용이 증가하게 되므로 현실적인 적용성에 문제점을 가지게 된다. 그러므로 본 연구에서는 이러한 한계와 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 장대광변형센서에 의한 평균변형률을 이용한 보-기둥의 부재력 계측 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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