본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 지금가지 사진트리와 관련된 연산의 수행에 있어, 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘들이 많이 개발되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 이웃 블록들을 찾는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 O(1)시간 복잡도를 잡는다.
본 논문에서는 불확실한 비선형 시스템에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 설계한다. 불확실한 비선형 시스템에서 발생할 수 있는 파라미터의 변화를 대처하기 위해서 적응 퍼지 이론을 이용하였고, 외란으로 인한 불확실성을 슬라이딩 모드의 제어기를 통해서 해결하였다. 또한 퍼지 튜닝을 통해 슬라이딩 조건을 가변화함으로써 기존의 슬라이딩 모드 제어기에 비해 빠르고 정확하게 추종 가능하도록 제어기의 성능을 향상시킨다. 제안하는 제어기는 정확한 동역학 모델의 구현이 어렵고 복잡한 비선형 시스템에 외란 특성이 우수한 슬라이딩 모드와 실제 시스템을 표현하는 범용 근사자로 유용성이 입증된 퍼지 시스템을 이용하여 간단하고 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. Lyapunov이론을 통하여 전역적인 안정화를 보이며, 마지막으로 역진자 시스템에 적용하여 제안된 제어기의 성능을 검증한다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 REMSH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 면적과 둘레 길이를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 0(1) 시간 복잡도를 갖는다.
일반적으로 반도체 제조 공정은 매우 복잡하고 다양한 공정들로 구성된다. 이러한 공정 중 Stage 부분은 웨이퍼에 회로 패턴을 기입하기 위하여 웨이퍼를 미리 지정된 위치로 이송하는 공정으로 매우 높은 정밀도가 요구되고 있다. Stage에 대해서는 x, y, z축 뿐아니라 각 축에 대한 회전까지도 고려한 6축 제어가 수행되어야 한다. 본 논문에서는 stage에 대한 정밀제어의 기반기술로서 선형 BLDC 모터를 이용하여 1축 위치제어 시스템의 제어에 관하여 연구하였다. 선형 BLDC 모터의 이동 중 발생하는 추럭리플을 보상하여 제어기 설계시 선형 시스템으로 고려하여 제어기를 설계할 수 있도록 하는 방법을 제안하였으며 실험을 통하여 1[${\mu}m$]의 해상도를 갖는 위치검출 엔코더를 이용하여 5[${\mu}m$]의 정밀도를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
본 논문에서는 국부적으로 비선형 거동을 보이는 고전적인 $J_2$ 소성흐름 이론에 근거한 탄소성 문제의 해를 효율적으로 구하기 위해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 제안한다. 제안된 기법은 비선형 거동을 보이는 영역을 포함하는 국부 문제의 비선형 해를 구하고 이를 일반유한요소법의 단위 오목 분할의 개념을 통해 전체 문제의 해 공간을 확장하는데 이용한다. 이는 적은 계산량으로 복잡한 탄소성문제의 정확한 해를 얻는 것을 가능하게 하며 기법의 강건성과 정확성을 입증하기 위한 수치해석 예제가 다루어진다.
인체 활동에 따라 우리 몸에는 다양한 전기적 생체신호가 발생하며 특히 뇌의 활동에 따라 발생되는 뇌파(EEG)는 비침습적 방법으로 측정될 수 있는 장점 때문에 뇌기능 연구 및 임상 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 임상에서는 주로 뇌 신경계 질환환자의 병인 규명 및 기전 연구를 위하여 뇌파가 사용되어지고 있다. 최근에는 컴퓨터 발달에 따라 카오스, 비선형 이론 등의 다양한 방법으로 복잡한 시계열 신호인 뇌파를 분석하는 기법들이 개발되어 뇌파의 특징점을 찾아 임상에 활용하거나 뇌기능 연구에 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 잡화(artifact)가 섞여 있는 뇌파신호 및 artifact가 제거된 다음 재구성된 뇌파신호(reconstructed EEG signal), 그리고 독립성분으로 분리된 각각의 신호에 대하여 특징점을 찾기 위하여 비선형 및 선형 분석을 실시하여 유의한 차이점을 밝혔다.
1961년에 비선형 광학이 시작된$^{(1)}$ 이후로 비선형 광학의 큰 응용 잠재성 때문에 많은 비선형 광학 결정이 개발되어 왔고, 현재도 많은 연구실에서 제조 및 연구되고 있다. 일단 결정이 만들어지면 결정축(X,Y,Z축)이 파악되어야 모든 연구나 응용이 가능하다. 이러한 결정축의 측정은 X선, 중성자, 또는 전자를 이용하는 회절 방법을 통하여 가능하며, 이 중 X선회절 장비가 가장 많이 쓰인다.$^{(2 4)}$ 그러나 이러한 장비들은 값이 워낙 비싸서, 결정축 측정외에 그다지 쓸모가 없는 비선형 광학 물질 제조 연구실이나 광학 연구실에서는 이 장비를 구입하기가 다소 어려운 것이 현실이다. 더구나 이 방법은 해석이 복잡하다는 단점이 있다. (중략)
본 연구는 관상동맥 질환(coronary artery disease : CAD) 환자의 심장 부교감신경 활성화가 감소하고, 만성 심부전(chronic heart failure : CHF) 환자의 심박동변이도(heart rate variability : HRV)에서 정상적 RR 간격의 분산(SDNN : standard deviation of all normal RR intervals)과 저주파수 대역의 전력스펙트럼(low-frequency power : LF),그리고 복잡성이 감소하며, CAD환자의 우측으로 누운 자세에서 HRV의 규격화된 고주파수대역의 전력스펙트럼(normalized high-frequency power : nHF)가 3가지 누운 자세 중에서 가장 높다는 사전 정보에 근거하였다. 세 가지 누운 자세에 대한 HRV의 비선형 특징은 알려진 바가 없으므로, 본 연구에서는 관상동맥질환 환자들을 대상으로 누운 자세에서 HRV의 선형과 비선형특성을 조사하였다. 이 목적을 위하여, 관상동맥질환군 29명과 통제군 23명을 대상으로 세 가지 누운 자세에서 심전도의 Lead II 채널을 측정한 뒤, 심전도로부터 심박동변이도의 선형특성(시간영역과 주파수영역)과 비선형특성을 분석하였다. 똑바로 누운 자세 또는 좌측으로 누운 자세에서 심박동변이도의 nHF가 더 작을수록, 이 자세들로부터 우측으로 누운 자세로 전환할 때 nHF가 더욱 증가하였다. 중증의 관상동맥질환 환자의 세 가지 누운 자세 중에서, 우측으로 누운 자세는 심장부교감신경계의 활성도를 가장 높게, 심장교감신경계의 활성도는 가장 낮게, 그리고 생체시스템의 복잡성은 가장 높게 유도함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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