퍼지 논리 제어기(FLC)는 복잡한 프로세스와 비선형 프로세스와 비선형 프로세스에 사용되기 위해 연구되어져왔다. PI형 퍼지 제어기는 가장 보편적이고 실용적이다. 그러나 종래의 PI형 퍼지 제어기들은 큰 불감대를 가진 시스템이나 비선형 시스템에 대해 큰 오버슛과 과도한 발진으로 인해 불안정하다. 본 논문에서는 PI형 퍼지 제어기에서 제어 입력의 축적에 의해 야기된 오버슛을 제거하기 위한 관점에서, 두 개의 퍼지 제어기를 사용하여 좋은 성능을 이루기 위해, 직접적인 성능치로부터가 아니라, 현재의 프로세스 경향에만 의존하여, 조정하는 제어동작들을 발생하는 자기 동조 메카니즘을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 비선형 프로세스뿐만 아니라 선형의 다양한 형태를 갖는 프로세스에서 제안된 PI형 퍼지 제어기가 종래의 제어기의 성능을 능가한다는 것을 보여준다.
본 논문은 최적화 방법인 유전자 알고리즘을 이용하여 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 새로운 비선형 시스템 설계 방법을 제안한다. 비선형 시스템 설계시 문제점으로는 복잡성과 불확실성을 들수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서 지능형 모델을 사용하게 되었다. 본 논문에서는 일반적인 신경회로망보다 성능이 뛰어난 RBF 신경회로망을 사용하여 비선형 시스템을 모델링 한다. HCM 클러스터링을 이용하여 유사한 특성을 가진 비선형 데이터를 분류하여 입력으로 사용한다. 제안한 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 학습 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
직선 및 곡선과 같은 선형 특징은 영상 처리에 있어 중요한 특징중의 하나이다. 본 논문에서는 의미있는 선형 특징의 새로운 기법이 제안된다. 이 기법은 그래프 이론의 미니멀 스패닝 트리를 이용하여 경계점들을 연결하고 그 다음, 헤어(의미없는 잔가지)와 불합리한 선분을 제거한다. 이와 같이 추적된 선형 특징을 근사화 묘사하기 위하여 부분 선형 근사화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 기법으로 실험을 수행하여 그 결과를 보여 주었다.
본 논문에서는 상하방향의 추진력을 필요로 하는 클린룸용 리프트 시스템의 구동원으로 고출력 선형전동기 적용에 관한 연구를 진행하였다. 기존의 리프트 시스템은 회전형 전동기와 부가적인 동력전달장치를 이용하여 동력을 전달하는 간접구동방식으로, 선형전동기를 적용한 직접구동방식에 비해 구조적으로 복잡하며, 클린룸내에서 청정도에 영향을 주는 분진발생이 상대적으로 많아진다. 선형전동기를 리프트 시스템에 적용함으로써 시스템의 컴팩트화, 구동속도 향상, 그리고 신뢰성 향상을 통한 성능개선이 가능하다. 본 연구에서는 실제 제작한 리프트 실험장치를 통하여 선형전동기의 구동성능을 분석하고, 제안한 리프트 시스템의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 복잡한 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM (Hyperchaotic Volume Preserving Maps) 모델의 회로를 제안하고, 보드상에서 구현하고자 한다. 제안한 HVPM 모델은 3차원 이산시간(discrete-time) 연립차분방정식으로 구성되어 있으며, 비선형 사상(maps)과 모듈러(modulus) 함수를 사용하여 랜덤한 카오스 어트랙터(attractor)를 발생시킨다. 이러한 HVPM 모델을 하드웨로 구현하기 위하여 연산 부분은 연산증폭기를 사용하고, 매핑(mapping) 부분은 N형 함수와 비교기를 사용하여 설계한다. 특히, N형의 비선형 함수는 CMOS 전달특성과 선형증폭기의 출력특성을 조합하여 독특하게 구현하였다. 구현한 보드상의 실험에서 카오스 시스템 파라미터 값에 대응하는 가변저항기를 조절하여 비주기적인 하이퍼카오스 신호를 발생시킴을 입증하였다. 또한 출력된 카오스 신호들간의 오실로스코프 사진에서 위상공간(phase space)의 동적응답은 랜덤한 어트랙터를 발생시킴을 확인할 수 있었다.
일반적인 홍채 인식 방법은 홍채 근육이 형성하는 고유 패턴에 기초하여 사용자를 식별한다. 홍채의 주요 기능은 자연광의 양에 따라 동공의 크기를 제어하는 것이다. 그러므로 홍채 패턴은 조명 조건의 변화에 따라 팽창 및 수축한다. 홍채 패턴의 변형에도 불구하고 강력한 인식의 정확도를 보장하기 위해 이전의 연구에서는 홍채 근육은 선형적으로 변형된다고 가정하여, 홍채의 트랙을 선형적이고 균일하게 할당하였다. 그러나 홍채 패턴은 실제로 특정 홍채 근육의 복잡한 움직임으로 인해 비선형적으로 변형된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 Dynamic Warping 방법을 사용하여 비선형성을 고려한 새로운 매칭 방법을 제안한다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있으나, 이를 구축하기 위해서는 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 RMESH 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 $n{\times}n$ 이진 영상을 O(1)시간에 선형 사진트리를 구축하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간 복잡도 O(1)을 갖는 합병 알고리즘과 기존의 O(1) 정렬 알고리즘을 사용함으로써 PARBUS 구조에서 제안된 알고리즘보다 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 장점이 있다.
선형배정문제 (LAP)와 선형병목배정문제 (LBAP)는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-난제로 분류되어 메타휴리스틱 방법이나 O(m4) 계산 복잡도의 선형계획법 (LP) 소프트웨어 패키지나 헝가리안 알고리즘 (HA)을 적용하고 있다. 본 논문은 LAP와 LBAP에 대해 O(mn)=O(m2),m=n 복잡도의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. LAP에 대해서는 선택-삭제 방법을, LBAP에 대해서는 삭제-선택 방법을 단순히 적용하였다. 모든 데이터에 적합한 유일한 알고리즘이 존재하지 않는 실험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 제안된 알고리즘은 모든 데이터에 대해 최적 해를 구할 수 있었다.
본 논문에서는 대형구조물의 해석에 있어서 부분구조합성법과 섭동법을 이용하여 복잡한 비선형시스템의 해석방법을 제안하였다. 해석방법은 전체시스템을 먼저 몇 개의 분계로 분할한다. 각 분계의 운동방정식에 비선형항이 존재하여도 전체시스템의 지배적 진동모드는 선형모드라는 가정하에 이 시스템의 각 분계를 모드좌표로 변환한다. 이때, 비선형항은 근사적으로 변환한다. 그리고 섭동법을 이용하여 각 분계의 모드좌표방정식은 섭동좌수별로 정식화되어 순차적으로 구해진다. 비선형의 감도는 비선형계수로 정의되고, 그에 상응하는 강성에 의해 구해진다. 제안된 해석방법으로 비선형회전체, 비선형 베어링-페데스탈로 구성된 대형시계구조물의 진동을 해석하였다. 해석방법의 유효성을 평가하기 위해 응답의 정도와 계산소요시간을 유한요소법의 결과와 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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