본 연구는 연쇄붕괴 저항성능 평가 시 기둥의 순간적인 제거에 따른 동적효과가 반영된 에너지 기반 근사해석의 적용성을 확인하기 위해 내진 설계된 철골모멘트골조의 예제구조물을 대상으로 분석하였으며, 이를 통해 구조 강건성을 산정하여 연쇄붕괴에 대한 민감도를 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 예제구조물에 대한 적용을 통해 비선형 정적해석 결과를 이용한 에너지 기반 근사해석과 직접동적해석에 대한 결과가 잘 일치하는 것을 검증하였으며, 다른 구조시스템을 가지는 건물의 연쇄붕괴에 대한 구조적 내력성능을 비교하기 위한 수단으로 구조물의 민감도를 평가하였다. 이는 비정상하중에 대하여 구조물이 연쇄붕괴에 저항할 수 있는 최대보유 잔류내력 성능인 구조 강건성을 이용하였고, 본 연구에서 제시한 방법을 통해 연쇄붕괴 해석 및 설계에 편리하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에선는 고조파 저감효과가 크고 실시간 제어가 가능하도록 근사화된 3레벨 SHE PWM 방식을 제안하였다. SHE PWM 방식으로 특정 고조파를 제거할 수 있는 스위칭 각을 얻으면 기본파 전압의 크기에 따라 불연속적이고 비선형적인 분포를 이루게 되어 실시간제어에의 적용이 어려우므로 이들 비선형적인 분포를 부분적으로 근사화시킨 직선방식을 얻고 직선방정식의 계수들의 집합을 하나의 조견표로 작성하여 새로운 SHE PWM 스위칭 각 분포를 얻었다. 이때 인버터 dc 링크 전압의 변동을 보상할 수 있도록 인버터 출력 기본파전압과 직류전원 전압의 비를 일정하게 유지시켜며, 이렇게 새로이 얻어진 SHE PWM에 의한 스위칭 패턴을 3레벨 인버터에 적용하여 유도전동기를 운전할 때 인버터 출력전압의 고조파분포를 해석하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 전동기 전류의 고조파 왜곡 및 토크리플 특성도 해석하여 제안한 3레벨 근사화 SHE PWM 방식의 고조파 저감효과가 3레벨 SPWM 방식의 결과와 비교하여 우수하며, 직류링크전압 변동에 대한 보상이 이루어짐을 확인하였다.
최근들어, 커널 기법(kernel method)은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 특히, 서포트 벡터 머신(support vector machine)이나 커널 주성분 분석(kernel principal component analysis) 등의 방법론에서 커널의 역할은 매우 중요한데, 이는 고전적인 선형 머신이 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있도록 일반화 해줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 커널 기반 가우시안 프로세스(gaussian process) 함수근사 기법과 서포트 벡터 학습을 이용하여 레이더와 강우계의 관측 데이터를 융합하는 문제를 고려한다. 그리고, 국내의 강원, 경북 및 충북에 걸쳐있는 지역에 대한 레이더 자료 및 강우계 자료를 대상으로 하여 본 논문에서 고려하는 방법론들에 의해 데이터 융합을 수행한 결과를 제시하고, 성능비교를 수행한다.
본 논문에서는 옵션의 가격을 결정하기 위해 사용될 수 있는 몇 가지 근사적인 방법들을 수치적으로 비교하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier 방법, C-type Gram-Charlier 방법, normal inverse gaussian (NIG) 분포를 이용하는 방법, 그리고 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 그것이다. 이 방법들을 위험중립 확률측도 하에서 수익률의 분포함수를 근사하여 옵션가격을 계산하는 방식과 옵션의 근사가격식을 먼저 구하고 모수를 추정하여 가격을 계산하는 두 가지 방식을 사용하여 비교하였다. 모의실험에서는 확률변동성 모형에서 많이 사용되는 Heston 모형과 레비확률과정에서 좋은 적합도를 보이는 NIG 모형을 이용하여 자료를 생성하였고, 실제 자료로는 KOSPI200 콜옵션을 이용하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 근사적 가격식을 먼저 구하는 방식이 좀 더 우수한 성능을 보였고 그 가운데 A-type Gram-Charlier와 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 좋은 성능을 보였으며, 분포함수를 추정하여 옵션가격을 계산하는 경우 NIG분포를 이용하는 것이 상대적으로 좋은 결과를 보였다.
일반화된 Hoek-Brown (GHB) 식은 암반공학적 활용에 특화된 비선형 파괴기준식이며 최근 활용 빈도가 증가하고 있다. 그러나 GHB 식은 파괴 시점의 최소주응력과 최대주응력의 관계식이며 GSI≠100이면 파괴면에 작용하는 수직응력과 전단응력의 명시적 관계식 즉, Mohr 파괴포락선식으로 표현이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이 단점으로 인해 GHB 식을 한계평형해석, 상계한계해석, 임계평면법 등과 같은 수치해석기법에 적용하는 것이 쉽지 않다. 이에 따라 최근 GHB Mohr 파괴포락선을 근사적인 해석식으로 표현하려는 연구가 시도되고 있으며 관련 연구에 대한 지속적 관심이 여전히 필요하다. 이 연구에서는 기존 식보다 전단강도 예측 정확도가 높은 근사 GHB Mohr 파괴포락선 수식화 방법을 제시하였다. 개선된 수식화 과정에서는 접선마찰각의 근사 정확도를 높이는 방법과 비선형 GHB 파괴포락선의 접선식을 활용하여 전단강도 근사값의 정확도를 높이는 방법이 이용되었다. 이 논문의 후반부에서는 전단강도 예측 정확성과 계산시간 측면에서 제안된 근사 GHB 파괴포락선들의 장단점을 논의하였다.
이선형 플런지 스프링을 가지는 2차원 단면 익형 모델에 대하여 초음속 비선형 공탄성 해석을 수행하였다. 초음속 비정상 공기력 계산을 위해 DPM을 사용하였고 최소상태접근법을 사용하여 근사하였다. 비선형 플러터 해석을 위해 구조 비선형성을 비대칭 이선형 스프링으로 모델링하고 기술 함수 법을 사용하여 선형화하였다. 선형 및 비선형 플러터 해석 결과들은 공력탄성학적 특성들이 주파수 비에 중요한 영향을 받는다는 것을 보여준다. 비선형 플러터 해석으로부터 다양한 제한 주기 운동이 선형플러터 속도 이하 또는 이상에서 관측되었다. 또한 플러터 특성과 응답을 시간영역에서도 조사하였다.
본 논문에서는 근사화된 해석파형을 사용한 DS/CDMA 시스템에 적용하였다. 제안된 칩 파형은 균일 엔벌로프를 가진 균일칩 파형과 비균일 엔벌로프를 가진 비균일칩 파형의 두 가지로 형태로 분류한다. 근사화된 해석칩 파형의 단순성은 칩파형, 엔벨로프, 위상, 상관관계와 대역폭 성질 등을 비교하고 증명하였다.
본고의 목적은 선형 전자장 문제의 해를 구하기 위한 일반적이 절차에 대해 간단히 소개하고, 이것을 전자장 문제에 적용시켜 보는 것이다. 이것은 원시 함수 방정식이 행렬 방정식으로 유도되기 때문에, 이러한 과 정을 행렬 방법이라고도 한다. 수학적인 과정으로 행렬 방정식을 얻는 것을 모멘트 법이라고 한다. 종종 이런 과정을 근사 기법이라고도 한다. 그러나 이것은 해가 극한에서 수렴할때에는 틀린 명칭이다. 주어진 정확도를 위해서는 다른 해들과는 달리 계산시간이 많이 요구되는데, 예로 무한 멱급수 전개를 들 수 있다. 물론, 이 방법 은 정확하게 근사해를 구하는데 사용된다. 즉, 이 근사해는 극한에서 수렴하지 않는다. 모멘트 법은 전자장 문제를 다루기 위한 일반적인 절차이지만, 해를 구하는 과정은 특별한 문제에도 폭넓게 적용할 수 있다. 본고에서는 이 방법의 과정을 설명할 뿐만 아니라, 전자장 문제를 다루는 예를 들었다. 이런 예들을 가지고 유사한 문제의 해를 구할 수 있으며, 다른 유형의 문제들에 대해서는 적절하게 확장, 또 는 일부 수정을 하여 해를 구할 수 있다. 전자장 부분에서 예를 들었지만, 이 과정은 모든 종류의 전자장 문제에 적용할 수 있다.
함수근사는 과학과 공학분야에서 광범위하게 응용된다. 다층 전방향 신경망은 비선형 함수근사를 위한 도구로서 제안되어져 왔으며, 다층 신경망을 학습시키기 위한 학습 알고리즘으로 역전파 알고리즘이 널리 이용되어져 왔다. 그러나 이상치(outlier) 를 포함한 학습자료가 존재할 때에는 학습되는 함수는 존재하는 모든 자료 사이를 보간 하므로 이상치가 있는 자료의 위치까지도 보간 하여, 원하지 않은 구조를 파악하게 된다. 따라서 이상치의 영향을 최소화 시키기 위해 본 논문에서는 로버스트 에너지 함수를 유도하여 개량된 로버스트 역전파 알고리즘을 제안한다.
TS 퍼지 모델은, 복잡한 비선형 시스템을 효과적으로 표현할 수 있는 주요한 근사 모델 중 하나이다. TS 퍼지 모델링을 위한 기존의 학습 방법론들은 대부분 전역적 근사 오차를 최소화하는 것을 목적으로 하는데, 이러한 경우에는 결과로서 얻어지는 75 퍼지 모델의 국소모델들이 근사 대상 시스템의 국소적 특성을 제대로 표현 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 새로운 학습 알고리즘을 제시함으로써 전역 지역적 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 TS 퍼지 모델을 구하고자 한다 모델을 구하는데 있어서는 LMI를 이용한 풀이를 이용한다. 그리고 간단한 예제를 통하여 그 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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