좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.
본 논문은 W 비트 입력으로부터 W 비트를 출력하늘 고정길이 제곱기의 디자인 방법을 제안한다. 효율적으로 양자화 오차를 보상하기 위해 modified Booth 인코더의 출력정보를 이용하여 오차보상 바이어스를 생성한다. 절사(truncation)된 부분이 양자화 오차에 미치는 영향에 따라 두 그룹(major/minor group)으로 나누고, 각 그룹에 서로 다른 오차보상 방법을 적용하여 절사된 부분을 보상한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 오차보상 방법이 기존의 방법에 비해 절대 양자화 최대오차, 평균오차, 분산과 각은 성능 비교 파라미터에서 각각 $30\%,\;24\%,\;43\%$ 정도 적음을 보인다. 또한, 제안한 고정길이 제곱기는 이상적인 제곱기보다 면적과 전력소모 면에서 각각 약 $28\%,\;27\%$ 까지 적음을 보인다.
항법(navigation)은 기준좌표계에 대한 항체(vehicle)의 위치나 속도를 알아내기 위한 것으로 이를 위한 시스템이 관성항법장치(inertial navigation system-INS)이며 항법기능을 수행하기 위하여 항체에 놓여진 쎈서의 관성성질을 이용한다. INS는 specific force와 관성 각속도의 측정에서 얻은 데이타를 처리함으로 그 기능을 수행한다. 스트랩다운 INS(SINS)는 관성항법장치의 한 종류로 analytic INS라고도 하는데 기준좌표축을 유지하기 위하여 안정테이블을 사용하지 않고 쎈서들을 항체에 직접 부착시켜 초기상태와 현재상태와의 사이에 상대적인 회전방향을 해석적으로 계산한다. INS의 성능은 수많은 오차원(error source)의 함수로 주어지며 이 오차원 중에는 주위환경에 의한 것도 있고 INS 구성에 사용된 기구(instruments)와 관련된 것도 있다. INS 를 해석하는 목적은 항법의 정확도를 알아보는데 있으며 또한 각각의 오차원의 값을 추정하는 것도 부가적인 목적이 된다. 이러한 오차의 추정치는 사양(specification)을 모르는 부품의 성능을 식별하는데 사용될 수 있다. 따라서 INS를 해석함으로 INS를 구성하는 어떤 부품에 대한 성능이 어느정도 개선을 필요로 하는가 알 수 있다. 본 논문에서는 SINS의 오차원을 크게 고도계의 불확실성, 중력의 편향과 이상, 가속도계의 불확실성, 자이로의 불확실성의 네 그룹으로 나누어 상호분산해석(covariance analysis)방법으로 각 오차원이 시스템에 미치는 영향을 알아보았다.
풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 회전익 항공기의 기체 공력특성 측정실험에 실험설계 방법론이 적용되었다. 풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 허용 실험오차 내에서 항상 동일한 결과를 얻어야 하는 전제조건에도 불구하고 한 개의 실험시간 블록에서 측정된 힘과 모멘트가 다른 시간블록에서 측정된 것과 상당량 다르게 측정되었다. 실험관련 시스템오차는 존재하지 않는다고 임의로 간주해서는 안되며 이러한 오차의 감소는 랜덤화, 블록화 및 반복화 등의 실험설계원리의 적용을 통해 가능하다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에는 임진강 유역에서와 같이 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 임진강 유역에서와 같이 지역적으로 편중된 지상 강우자료를 활용하여 강우레이더 자료의 편의 보정을 통한 품질 향상 방안을 제시하였다. 또한 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 강화 강우레이더의 반경은 한강 유역의 일부를 제외하고 대부분을 덮는다. 이러한 강화 강우 레이더의 한강유역에 대한 수문 적용성을 판단하기 위해 차폐로 인한 관측오차 산정 시 한강유역에도 적용해보았다.
시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.
100 MW급 유류연소 드럼형 열병합발전소의 주증기온도 제어를 위한 비선형 process model based control (PMBC)을 개발하고 그 성능을 PID 알고리즘과 비교하였다. 비선형 PMBC에서는 프로세스의 메캐니즘을 비교적 충실히 반영하는 모델이 필요한데, 사용된 모델은 first principle approach를 사용하여 개발된 것으로 제어기 성능 평가와 설계에 적합한 정교한 것이다. 비선형 PMBC는 비선형 피드백, feedforward, decoupling을 제공하고 분산제어에 적합하면서 모델링 오차에 민감하지 않은 장점이 있다. PMBC와 PID 제어의 성능을 부하증가와 연료의 열량변화등의 외란에 비교한 결과, PMBC가 PID에 비하여 속응성, 절대오차 적분치, 제어노력등에서 월등하게 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 주파수 오차가 큰 IEEE 802.15.4 시스템에서의 프레임 동기 및 주파수 추정기법을 제안한다. 주파수 오차의 영향을 제거하기 위해 coherent 방식이 아닌 non-coherent 방식의 프레임 동기가 요구된다. 차등 신호와 절대값을 이용하여 주파수 옵셋의 영향을 완벽히 제거한 프레임 동기를 제안하였다. 그리고 주파수 옵셋 추정의 분산을 줄이기 위한 over-sampling 주기의 주파수 옵셋 검출 기법을 제안하였다.
미지신호에 대한 측정에서는 오차분산의 명확한 표현이 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 수동측정에서의 측정정확도를 예측하기 위한 방법을 정립한다. 제안된 예측 방법은 신 뢰도를 기반으로 신호대잡음비 및 주파수대역폭과 시간적분과의 곱에 의해 정확도를 표현한 다. 본 논문에서는 배경소음 환경에서의 측정음향을 그대로 분석하는 경우와 배경소음을 예 측하여 측정음향에서 제거시키는 경우를 구분하여 광대역 음향측정시의 성능예측 기준을 시 뮬레이션하고 정확도를 예측한다.
지진해일은 진행속도가 빠르고 파장이 길며 파형의 변화 없이 먼 거리를 진행 할 수 있어 주변지역은 물론 멀리 떨어진 지역에도 심한 범람피해를 야기시킨다. 지진해일의 일반적인 특징으로 장파와 단파가 합성되어 있고 먼 거리를 전파할 경우 분산효과의 역할이 중요하게 된다. 특히 우리나라의 동해안에 영향을 주는 지진해일은 단주기파 성분이 강하고 파장에 비해 먼 거리를 전파하기에 분산을 고려하는 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 지금까지의 지진해일 전파모의를 위한 모형은 선형 Boussinesq 방정식의 복잡한 계산과 계산시간이 길다는 단점 때문에 선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하고 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려해왔다. 지진해일 해석 시 일반적으로 사용되어 오던 기존의 leap-frog 유한차분 모형(Imamura et al., 1988; 조용식, 1996)은 지배방정식으로 선형 천수방정식을 사용하고 파의 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려하므로 정해진 시간 간격에 대해 수심에 따라 격자 간격을 적절히 선택해야 하는데 수심이 복잡하게 변하는 경우 격자간격 조정이 불가능하여 분산효과를 정도 높게 고려할 수 없다. 이 문제점을 해결하기 위하여 윤성범 등(2004)은 파동방정식의 인위적인 분산항을 이용하여 Boussinesq 방정식의 분산효과를 고려할 수 있는 능동적인 분산보정기법을 제안하였고 Cho et al.(2007)는 일정한 수심에서 수치적인 분산오차가 Boussinesq 방정식의 물리적인 분산항을 대체하도록 수심, 격자 간격 및 계산 시간 간격 사이의 관계식을 유도하고 Boussinesq 방정식의 분산항과 일치하는 수치분산을 이용하여 실용적인 분산보정기법을 개발하였다. 이에 Ahn(2010)은 현재 컴퓨터의 계산 능력이 향상되어 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 계산하는데 무리가 없다고 판단하여 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 기존의 원해 지진해일 전파모의에 이용되어왔던 선형 천수방정식에 수치분산을 고려한 모형 대신 선형 Boussinesq 방정식의 유한차분 모형을 제안하였으며 기존의 선형 Boussinesq 방정식 모형의 격자와 수심간의 제약을 없애기 위해 차분 기법을 달리 한 2차 정확도의 유한차분 모형을 제안하였다. 검증을 위하여 선형 Boussinesq 방정식의 해석해(Carrier, 1991)와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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