유전체 기둥의 단변에 대한 유전율 분포의 재구성시, 펄스 기저함수를 갖는 모멘트 방법을 이용한 각스펙트럼 영역의 역산란 기법은 유전체 단면의 크기가 커지면 고차 성분의 각스펙트럼 정보가 요구되기 때문에 미세한 잡음이 주어지는 경우에도 큰 재구성 오차가 발생하는 문제가 있다. 입력으로 사용되는 고차 성분의 각스펙트럼의 수를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 유전체 단변의 소영역의 크기를 확장하고 각 소영역내의 유기된 전계에 대해서 급수전개된 기저함수를 적용한 모벤트 방법올 이용한 개선된 각스펙트럽 영역의 역산란 기법을 제시하였다. 입력으로 사용되는 각스펙트럼의 적절한 선택과 확장된 소영역내에서 적절한 중량 함수를 사용하여 잡음에 대한 영향을 충분히 줄일 정도로 정확히 재구성된 유전율 분포를 얻을 수 있었다.
기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.
대학입학전형에는 평가에 영향을 미치는 여러 가지 전형요소들이 있으며 각 대학는 이들 전형요소에 반영율을 정하여 총점으로 학생을 선발하고 있다. 그러나 실제로 각 전형요소가 학생선발에 미치는 기여율은 대학이 고려한 반영율과는 다르기 때문에 문제가 일어날 수 있다. 본 논문에서는 각 전형요소들의 반영율이 주어졌을 때 기여율을 계산하는 방법을 소개하고 전형요소별로 대학에서 원하는 기여율이 되도록 하는 반영율을 역산하는 방법을 소개한다. K대학의 실제 자료를 위의 제안된 방법에 적용하여 대학이 정한 반영율과 실제의 기여율이 얼마나 다른지를 조사하고 대학이 원하는 기여율이 되도록 하기 위하여 전형요소별 반영율을 계산하였다.
주변 잡음 자료를 이용한 부지 특성 규명 방법으로 삼각형 배열, 육각형 배열, 반원형 배열에 따른 표면파 분산곡선의 도출 특성을 파악하였고, 터키 이즈밋시의 인근 부지에 대한 부지특성을 살펴보기 위하여 주변 잡음 자료로부터 표면파 분산곡선과 H/V비를 도출하였다. 또한 MASW를 수행하여 고주파 분산곡선인 기본 모드와 1차 모드 분산곡선을 도출하였고 역산을 수행하여 S파 속도 구조를 구하였다. 표면파를 이용한 5파 속도 구조 규명에서는 역산시 비유일해의 문제가 발생하므로, MASW자료의 초동을 이용한 굴절법 토모그래피를 동시에 수행하여 얻어진 속도구조 비교를 통해서 유일해를 결정하였다.
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.
Robust design (RD) has emerged as a key feature in process design and development for more than twenty years. Many researchers and industrial engineers around the world have invested their intensive efforts to develop and apply RD in many fields in order to improve quality of output products. However, there is also room for improvement. The primary objective of this research is to determine "robust formulation" of a medicine by checking its gelation index. In order to achieve this target, based on the nature of problem, at first, a customized experimental format is designed for obtaining data. Second, time-depended responses based models are developed by the proposed inverse problem (IP) methodology. Third, an RD model based on mean square error (MSE) concept is introduced for time-depended responses. Finally, the proposed approach is illustrated by a case study while comparing obtained results to the response surface methodology (RSM) approach.
쌍극자 전기탐사현장에서 드물지않은 음의 겉보기비저항에 대해 선진 장비회사의 메뉴얼들에서 언급되되 정확한 현상이 규명 안되었으나, 국내에서 계측 측면 및 가능한 지질모델 제시와 함께 전산모델링 결과와 $-{\rho}a$ 포함유무 3차원 역산결과가 일부 보고된 바 있다. 전도성 탄층, 전봇대 접지, 신호등, 철케이싱 시추공 등과 관련한 현장문제가 계속되어 해석시 딜레마 극복 지침이 필요하다. 여기서는 단순 철케이싱 한개의 효과 전산 모델링 결과 및 일부 측선 설계요령과 해석시 유의사항을 고찰한다. $-{\rho}a$는 분명한 지하정보이지만 잘못 해석시 진실과 먼 결과 오류 가능성이 높으며, 향후 역산 알고리즘의 유용한 발전이 절실하다.
지구 물리학이나 의공학 분야등에서 이용되왔던 전기비저항 탐사법은 관심 영역에 전류 입력을 가한 후, 그에 대한 전압 응답을 측정하여 관심 영역 내의 전기비저항 분포를 규명하는 방법으로서 역해석 문제의 범주에 포함된다. 따라서 일반적인 역해석 문제가 지니고 있는 해의 존재성, 유일성, 그리고 측정 데이터에 대한 해의 연속적 의존성이라는 기본적 문제들을 가지게된다. 이러한 역해석 문제의 해결에는 정확한 정해석 풀이법과 효율적인 역해석 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 정해석 방법으로 유한요소법을, 역해석 방법으로는 전체 최적점을 발견할 가능성이 높은 유전 알고리즘을 최적화 방법으로 사용하였다. 기존의 역해석 문제의 해결책으로 제시되어왔던 기울기 방법에 기반한 결정론적 최적화 알고리즘들이 지니고 있는 국소해로의 수렴, 즉 단순한 전기비저항 분포의 불연속성 확인이라는 한정된 정보의 획득을 넘어서 실제 전기비저항 분포와 가장 가까운 분포는 전체 최적점 근처에서 발견될 수 있음을 보이고자 한다. 이러한 전기비저항 분포의 역해석적인 규명을 간단한 2차원 수치해석문제를 풀어보므로서 확인해본다.
P파 및 S파의 초동주시를 활용한 역산기법들을 통해 미소지진 모니터링의 진원위치의 정확도를 향상시키기 위해 시추공 3성분 수진기를 이용한 현장실험이 수행되었다. 3성분 수진기의 수평 $\times$ 성분을 자북방향으로 정렬시키고 중추낙하형 발생원을 이용한 실험을 통해 계측자료의 P파 초동의 입자움직임으로부터 진원의 방향을 추정할 수 있었다. 한편 계측자료에서 S파의 식별이 어려운 경우에도 편극필터의 적용으로 S파의 초동주시를 발췌할 수 있었다. P파 초동주시만을 이용한 역산기법은 진원위치에 대한 초기치가 진원으로부터 크게 이격되면 국부적인 최소값으로 수렴하여 정해를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 P파와 S파의 초동주시 차이를 이용한 진원위치 결정방법과 P파 초동주시만을 이용한 역산을 복합적으로 사용한 결과 진원위치의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
이 연구에서는 지하 매질의 속도 이방성을 규명하고 이를 고려하여 지하 단면을 해석하는 탄성파 이방성 토모그래피(seismic anisotropic tomography) 알고리듬을 개발하였다. 이는 지하 매질을 대칭축이 기울어진 횡등방성(Tilted Transversely Isotropic) 매질로 가정하여 지하의 속도 구조와 더불어 이방성 구조를 함께 파악할 수 있도록 고안되었다. 개발된 알고리듬은 이방성 토모그래피에서 흔히 나타날 수 있는 역산의 안정성 문제를 해결하기위해여 역산 매개 변수를 역속도비, 역속도 그리고 이방성 대칭축 방향으로 설정하였고, 의사 베타 변환(pseudo-beta transform)을 통해 이방성 계수의 범위를 제한하였으며, ACB (Active Constraint Balancing) 법을 이용하여 효율적으로 역산 제한조건을 적용하였다. 특히, 기존의 등방성 토모그래피에서 사용하던 프레넬대(Fresnel volume)를 고려한 역산 기법을 이방성 토모그래피로 확장하여 파선 토모그래피에 비해 넓은 범위의 전파각 영역을 확보함으로써 이방성 토모그래피의 안정성을 높일 수 있었다. 개발된 이방성 토모그래피 알고리듬을 복잡한 수치 모델에 적용하여 알고리듬의 타당성을 검증하였으며 현장 자료에 적용하여 시추 결과 및 지질 정보들과 일치하는 향상된 결과를 얻었다. 개발된 이방성 토모그래피 알고리듬을 통해 지하매질의 속도 정보와 이방성 정보를 함께 고려함으로써 보다 정확한 지하 구조의 해석이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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