압밀현상을 예측하는데 있어, 압밀특성이 상이한 이질층의 존재 및 투수성에 대한 비선형 물질함수 특성을 고려하는 것은 기존 고전 압밀론에서의 많은 가정사항들을 극복하여 실제 현상에 더욱 부합하는 예측결과를 얻는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 이질층에 대한 경계면 방정식을 유도하고, 이를 기존 유한차분해석기법에 포함시켜 이질층에 대한 압밀해석을 실시하였다. 또한 이질층을 단일토층으로 환산하여 압밀예측에 이용하는 기존방법과 본 연구에 의한 압밀해석 결과를 비교, 분석하였다. 한편, 유효응력단계별 투수성의 비선형성을 고려하기 위하여 기존 선형 압밀이론을 이용하되, 각 유효응력 단계별 압밀계수에 관한 함수식을 적용하는 근사 비선형 해석기법을 개발하여 본 압밀해석에 적용하였다.
기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
적분방정식법은 매우 강력한 3차원 전자탐사 모델링 기법이다. 그러나 이 방법은 이상체내의 전기장 계산시 대형 선형방정식의 해를 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 특히 3차원 역산의 경우에는 이러한 적분방정식의 단점은 치명적이 될 수밖에 없다. 이상체내의 전기장을 1차장으로 가정하는 통상적인 Born 근사법은 계산이 용이하고 속도가 빠르다는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 이상체와 모암간의 전기전도도비가 너무 클 경우에는 정확성에 문제가 있다. 준선형, 준해석 및 확장된 Born 근사는 이상체내의 전기장 계산을 위한 적분방정식을 선형화한 방법으로 적분방정식법에 비하여 계산시간이 빠르고 통상의 Born 근사에 비해서는 정확성이 높은 매우 훌릉한 3차원 전자탐사 모델링 기법이다. 그러나 이들 또한 근본적으로 근사법에 해당되므로 정확성을 향상시킬 필요가 있다. 근사법의 정확성을 높이기 위한 방법으로 반복적 방법을 사용하는 급수 전개법이 동원되며, 이 방법에는 수정 Born 급수, 준선형 급수 및 준해석 급수 등이 있다. 이들 급수 전개법은 적분방정식법 및 여러 근사법과 비교해 볼 때 매우 정확하고 비교적 빠르며, 항상 수렴하여 그 효율성이 높은 것으로 나타났다. 또한 급수 전개법은 전산프로그램의 작성이 용이하다는 장점도 있다. 본 연구에서는 이를 확장된 Born 급수 전개법으로 화장하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 확장된 Born 급수법을 포함하는 각종 급수 전개법은 향후 3차원 전자탐사 모델링 및 역산에 적용 가능한 빠르고 정확한 모델링 기법으로 기대된다.
본 논문은 네트워크 기반 제어시스템(NCS: Networked Control Systems)모델매칭 제어기법을 적용한 효율적인 제어알고리즘을 제안한다. 비선형의 특징을 가지는 제어기 및 관측기의 시간지연을 Pade 근사법으로 선형화하여 선형시스템 이론을 적용한 모델매칭 제어기를 설계하였다. 또한, 제어기의 차수를 줄이기 위하여 저차시스템으로 근사화하여 그 타당성을 검증하였다. 제안한 제어알고리즘의 타당성 및 신뢰성을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며 기존의 PID 제어기법과 비교분석하였다.
기존의 RBF 신경망 및 퍼지 시스템을 고차원 입력 공간 위에서의 비선형 근사에 적용할 경우 은닉 노드의 수혹은 퍼지 IF-THEN 규칙의 수가 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 반국소 유닛을 기본 요소로 하는 수목구조지능시스템을 제안하고, 이를 효과적으로 학습하기 위하여 수정 유전자 알고리즘 및 LMS 규칙에 기반을 둔 학습 알고리즘을 개발한다. 제안된 시스템에 대한 근사 능력 해석이 수행되고, 실험적 고찰을 통하여 개발된 방법론의 유용성이 입증된다.
본 논문에서는 다각 근사화 방법과 래스터 기반 연산 알고리즘을 이용하여 평면 지도상에 나타난 등고선을 3차원 가시화(Visualization)하여 보여준다. 다각 근사화 방법은 입력한 등고선에 대한 특징을 반영할 수 있는 최소한의 선형구분 오차 임계값을 이용하여 등고선에 근사화 시킨 것으로 저장 데이터의 양을 축소할 수 있다. 래스터 기반 알고리즘은 이웃한 두 개의 등고선 내부점의 높이 값을 그 점에서 두 등고선까지의 최단거리 및 등고선의 높이값을 변수로 하는 선형보간식으로 정의하고, 거리변환 연산을 도입하여 계산하는 알고리즘으로 구현이 용이하며, 간단한 계산만을 수행하기 때문에 처리 방법이 간단하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 래스터 방법만을 이용한 복원보다 자료의 양이 감소함을 보였고, 전체 처리과정의 간단함과, 3차원 가시화된 등고선을 그래프 좌표상의 X, Y, Z축으로 원하는 각도만큼씩 회전시키며 관찰 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 지형의 특징을 원형 등고선과 유사하게 유지하면서, 데이터 양을 축소하고 계산식을 간략화된 효과적인 지형정보 시각화를 보여주었다.
본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.
복합재료가 신재생 에너지 산업 관련 구조물 및 해양 구조물에서 좀 더 신뢰도 있는 주 하중 부재로 사용되기 위하여 복합재료평판의 확률론적 비선형 초기 파단 하중과 원공과 곡률이 있는 복합재료판의 확률론적 비선형 좌굴 하중이 평가되었다. 주어진 설계 추출점에서의 확정론적 유한요소해석 결과를 바탕으로 반응면기법을 이용하여 한계상태면을 확률변수로 이루어진 2차 다항식으로 근사하였다. 또한, MPFP 근처에서 좀 더 정확하게 한계상태면을 근사하기 위하여 반복적 선형보간법이 적용되었다. 파괴확률을 평가하기 위하여 근사된 한계상태면 상에서 향상된 일계이차모멘트법과 몬테카를로법이 수행되었다. 마지막으로 파단에 영향을 주는 주요한 확률변수를 파악하기 위하여 변환된 확률변수에 대한 신뢰도지수의 감도를 계산하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.959-967
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2016
자산의 수익에 대한 분포 가정은 파생 상품의 가치 평가에 매우 중요한 역할을 한다. Elberlein과 Keller (1995)는 오랜 기간에 걸친 주식 자료를 바탕으로 혼합 자산의 분포에 대한 다양한 검정을 수행한 결과, 정규성 가정이 만족되지 않음을 확인한 바 있으며, 일반화 쌍곡분포가 보다 현실을 잘 반영하는 모형임을 확인하였다. 또한, Hu와 Kercheval (2007)은 6년간의 S&P500 지수의 분석에서 정규분포는 VaR (value at risk)을 과소 추정하는 반면, 일반화 쌍곡분포는 잘 적합함을 확인하였다. 일반화 쌍곡분포는, Barndorff-Nielsen (1977)이 처음 소개한 분포로, 첨도가 큰 특징을 가지는 금융 자료의 적합에 유용한 분포이다. 본 연구에서는 일반화 쌍곡분포를 모분포로 하는 선형 포트폴리오의 위험측도를 추정한다. 위험측도로는 VaR과 ES (expected shortfall)를 고려하였으며, 추정 방법으로는 안장점근사를 사용하였다. 안장점근사는 소표본에서도 정확한 근사를 제공하는 근사법으로 알려져 있다. 모의실험을 통해 위험측도에 대한 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.
모비율에 대한 신뢰구간의 구축에 있어 정규근사에 의한 Wald 신뢰구간이 표준으로 인식되어 왔으나, 최근 여러 학자들에 의해 Wald 신뢰구간은 근사성에서 심각한 문제가 있다는 것이 밝혀지고 있어 Agresti와 Coull(1998)에 의해 제안된 방법이 새로운 표준이 되어 가고 있다. Agresti-Coull 방법은 간편하면서도 근사성 문제를 획기적으로 개선하였으나 모비율에 대한 여러 가지 문제에서 보수적인 신뢰구간을 제시하고 있다. 본 연구에서는 베이지안 접근 방법에 의해 Agresti-Coull 방법의 보수성을 개선한 모비율 선형 함수의 신뢰구간을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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