본 논문에서는 일반적인 합성구경기법에 대한 통합 모형을 제시하고 수학적인 해석을 통하여 합성구경 기법들에 대한 초음파 빔패턴의 단일 표현식을 유도하였다. 이 결과를 이용하여 기존의 합성구경 기법들에 대한 성능을 분석하고 비교하였으며, 선형주사 영상에 적합한 새로운 합성구경 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 모든 영상점에서 양방향 동적 집속이 가능하며, 이를 실제 영상에 적용하여 의료용 초음파 B-모드 영상의 해상도를 획기적으로 개선할 수 있다. 제안된 방법에 의하여 집속된 초음파 빔패턴은 기존의 방식과 비교하여 주엽의 폭이 절반으로 감소하고 측엽의 크기는 유사하다. 컴퓨터 모사실험을 통하여 본 논문의 해석결과와 제안된 합성구경 기법의 타당성을 검증하였다.
대규모의 전력을 사용하며 전력 수요가 일정하지 않고 변동하는 제철소의 전기아크로 (electric arc furnace) 부하는 전압 플릭커 (voltage flicker) 등 전력품질을 저하시키는 현상의 주 원인이 되고 있다. 따라서, 전력품질의 향상을 위한 전력계통의 계획과 운용에 있어서 이러한 부하들의 비선형적인 전압-전류 특성을 해석하고 모델링하는 것이 우선 되어야 한다. 특히 전기아크로 부하의 비선형적이고 랜덤 신호에 가까운 특성은 stochastic 접근법에 의해 주로 모델링되어 왔으나, 전기아크로 부하에 의한 전력계통에서의 영향을 평가를 위해서는 deterministic 접근법에 의한 모델링이 필요하며 전기아크로 부하가 가지는 chaos 특성을 Lorenz 시스템으로 표현한 부하모델이 개발되었다[1]. 개발된 모델에 의해 하나의 chaos 시스템으로 예측된 전기아크로 부하 패턴은 전 동작 범위에서 부하 특성을 정확하게 반영하는데 문제가 있다. 따라서, 전기아크로 부하 패턴을 표현할 수 있는 복수의 chaos 시스템을 이용하여 보다 나은 예측 특성을 가진 부하 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 Lorenz 시스템과 전기아크로 부하의 고주파영역 특성을 보다 적절하게 반영할 수 있는 Logistic 시스템을 혼합한 형태의 chaos 모델을 개발하고, 전력 계통에서의 전력품질 저하현상을 정량화하는 지수를 통해 모델의 유용성과 정확성을 검증하고자 한다.
Herein the water film was introduced to the hydrophilic area on the line patterned surface to solve the contradiction caused by surface roughness (high different wettability has advantage to control the droplet but high roughness for that high wettability difference causes obstruction of droplet moving). Thus the droplet on the water film could not be hindered to line direction but restricted to orthogonal direction, effectively. In addition, droplet behaviors according to droplet volume and line thickness were studied. Droplet fell off the line with narrowing the interface between the droplet and the water film on the line. When the droplet fell off the line, the plate angle was designated as a critical plate angle and it used as an indicator of surface capability to control the droplet. As a result critical plate angle increases as droplet volume decreases and line thickness increases.
Chemometrics의 한 분야인 패턴인지(pattern recognition)법을 한국산 고대 유리시료 94종의 중성자방사화분석으로부터 얻은 다변수데이타에 적용하였다. unsupervised learning의 방법인 주성분분석과 비선형도시법으로 시료를 분류한 결과 유리시료는 6개의 군을 형성하였다. 6개의 참조시료셋트와 시험시료셋트에 supervised learning의 SIMCA법을 적용시켰다. 그 결과 참조시료셋트는 주성분분석법 및 비선형도시법의 결과와 일치하였고 시험시료셋트에서 33개의 시료 중 17개 시료에 대해 시료가 속한 군을 판정할 수 있었다.
본 논문은 분류 문제의 훈련 패턴으로부터 형성되는 커널 공간의 저밀도 표현을 가능하게 하는 커널 방법에 대한 새로운 학습방법론을 제안한다. 선형 판별 함수에 대한 기존의 학습법 중에서 이완 절차가 SVM(Support Vector Machine) 분류기와 동등하게 선형분리 가능 패턴분류 문제의 최대 마진 분리 초평면을 얻을 수 있다. 기존의 이완 절차는 지원 백터에 대한 필요 조건을 만족한다. 본 논문에서는 학습 중 지원 벡터를 확인하기 위한 충분 조건을 제시한다. 순차적 학습을 위하여 기존의 SVM을 확장하고 커널 판별함수를 정의한 후에 체계적인 학습방법을 제시한다. 실험 결과는 새 방법이 기존의 방법과 동등하거나 우수한 분류 성능을 갖고있음을 보여준다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.
본 논문에서는 정확한 콘크리트 설계강도 분류를 위해 인공지능 기법에 바탕을 둔 증거축적방법에 의한 초음파신호의 패턴인식방법을 제안하였다. 이를 위해 우선 초음파신호의 특징파라메터로 분산, 영점교차횟수, 평균주파수, 자기회귀모델계수 및 선형 켑스트럼계수를 추출하였다. 추출된 특징파라메터들의 각각의 특성을 알아보고, 하나의 특징파라메터로 설계강도의 정확한 분류가 어렵다는 것을 보였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 추출된 다수의 특징파라메터들을 이용하여 설계강도 분류를 증거축적방법을 통해 수행하였다. 또한, 이 증거축적방법을 콘크리트 패턴인식에 적용하기 위해 퍼지매핑 함수를 도입하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다수의 특징파라메터들을 효율적으로 이용하여 92%의 패턴인식률을 보였으며, 이는 기존의 패턴 분류 알고리즘보다 콘크리트 설계강도를 보다 정확하게 분류함을 확인하였다.
라인 소스에 의한 빔 패턴 합성 문제에서 소스 분포함수와 빔 패턴간의 관계는 푸리에 변환쌍으로 표현 될 수 있다. 본 연구에서는 원하는 lobe형 빔 패턴을 만족시키는 라인 소스 분포함수를 반복 샘플링을 통한 비선형 역변환법을 사용하여 합성하는 일반적인 방법을 제안한다. 이 방법은 유전 매질에 TE 및 TM 평면파 입사시 원하는 역산란 반사계수를 갖도록 하는 연속적으로 분포된 유전율 합성에 적용될 수 있으며, 임의 반사계수를 갖는 전송선로 합성에도 적용될 수 있는 장점을 가진다. 대역저지 공간 필터 및 분산 특성을 갖는 전송선로 필터에 적용, 분석하므로서 제안한 방법의 타당성을 보인다.
본 논문은 PWM 패턴의 연적 펄스폭 사이에서 정의된 선형관계에 기초한 새로운 optimal PWM 방식을 제시하였다. 새로운 PWM 방식에서 펄스폭 계산은 MW와 CW의 방정식에 의존하지않고 수행할 수 있다. 이 방식에 의해 마이크로프로세서로 제어되는 인버터를 위한 PWM 패턴은 패턴의 연적 펄스폭에서 최적 증분치를 얻으므로서 쉽게 구성할 수 있다. 더구나, PWM 인버터의 출력에서 고조도레벨은 본 PWM패턴이 최소 THD를 기초로 선정되기 때문에 항상 적다. 본 방식을 1(HP), 삼상 유도전동기에 적용시켜 종래의 regular PWM 방식과 비교해 보았다. 계산 및 실험의 결과에서 새로운 optiaml PWM 방식이 VSI-PWM 인버터에서 고조도를 최소화하기 위한 효과적인 일반화 연구임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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