본 연구에서는 탄성체 구조물로 형성된 응용에서 좀더 공통된 상황에 관한 것 이다.유일한 선형해석모델의 규명에 필요한 정보제공을 위하여 충분히 넓은 진동수 범위에 걸쳐 응답을 측정하고, 구조물을 기진시키는 것은 불가능하고 비경제적이며 또 는 일반적으로 바람직하지 못할 것으로 생각된다.
전기 임피던스 단층촬영 기법은 도메인의 표면에 부착된 전극들을 통해 주입된 전류와 측정된 전압 데이터를 기반으로, 미지의 도전율 분포를 복원하는 비파괴 기술이다. 이 논문에서는 전기 임피던스 단층촬영법에서 일반적 Tikhonov 조정을 갖는 역문제를 풀고 도전율 분포를 복원하기 위해 절단된 특이값 분해 기반의 역문제 해법을 제안하였다. 역문제 계산시간을 줄이기 위해 일반 조정행렬을 역행렬 항목에서 분리시키고 절단된 특이값 분해 방법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 모의실험과 팬텀실험을 수행하고 복원결과를 비교하였다.
본 논문은 변위제약모드를 갖는 트러스구조물의 형태해석을 목적으로 하였으며, 이를 위하여 해의 존재조건과 무어-펜로즈(Moore-Penrose) 일반역행렬을 이용하였다. 또한, 수치해석과정에서의 변위제약모드로는 호몰로지변형(homologous deformation)을 고려하여 해석하였고, 다음으로 다양한 변위제약모드와 절점에 작용하는 하중비를 만족하는 구조물의 형태를 구하였다. 본 논문에서의 형태해석문제는 지정된 변위를 만족하는 구조물의 형태를 찾는 일종의 역문제(inverse problem)로서 일반적인 구조해석과정과는 반대되는 입장에서 접근하였다. 또한, 본 논문에서는 수치해석과정에서 근사해의 정도를 향상시키기 위하여 뉴튼-랩슨법을 사용하였고, 수치해석예제로서 부재의 배열형태에 따라 3가지모델을 선택하였으며, 이들 모델을 통하여 적용한 해석기법의 정확성과 효율성을 검증하였다.
전기 임피던스 단층촬영법(EIT)에서 역문제는 매우 높은 비정치성이므로 이것을 완화시키기 위해서 사전정보가 사용되고 EIT 역문제를 푸는 과정에서 만족스러운 복원성능을 갖기 위해 조정 기법은 적용된다. 반복적 Gauss-Newton 방법은 정확성과 빠른 수렴속도로 인해서 일반적으로 역문제를 푸는데 사용되지만 항상 좋은 성능을 내는 것은 아니며 조정 인자 선택에 따라 성능이 좌지우지된다. 비록 L-곡선과 같이 조정 인자를 결정하는데 이용할 수 있는 여러 가지 방법들이 존재하지만 이러한 방법들이 모든 경우에 적용할 수 있는 것은 아니다. 게다가 조정 인자는 스칼라이고 반복 연산동안 변하지 않는다. 그러므로 이 논문에서는 복원 성능을 향상시키기 위해서 조정 인자를 결정해주는 새로운 방법을 사용하였다. 각각의 반복 연산과정에서 도전율의 norm을 구하고 이것을 대각 행렬형태인 조정 인자를 구하는데 사용한다. 제안한 방법을 인체 흉부 영상 복원에 적용하였고, 기존의 방법들과 복원 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법들과 비교해서 개선된 성능을 확인할 수 있었다.
The deformation of a structure shall be called homologous, if a given geometrical relation holds, for a given number of structural points, before, during, and after the deformation. Some researchers have utilized the idea on structural design with finite element method. The approaches use the decomposition of the FEM equation or equality of eqality equations to obtain homologous deformation. However, weight reduction and response constraints such as stress, displacement or natural frequency cannot be considered by those theories. An optimization method solving the above problems is suggested to gain homologous deformation. Homology constraints can be considered under multiple loadindg conditions as well as a single loading condition. Homology index is defined for the multiple loading conditions Examples are solved to present the performances of the method.
현재 신호교차로에서 긴급 상황 시 신호교차로의 혼잡 상황으로 인해 긴급차량이 신호를 무시하거나 차선이탈, 역주행 등 타 이동류 및 보행자의 안전을 위협하는 상황이 발생하고 있다. 일반적인 Preemption 제어는 긴급차량의 검지 즉시 Preemption 제어를 실시하고 있다. 이로 인해 긴급차량의 연속주행 확보는 가능하지만 일반차량의 지체는 증가하게 된다. 본 연구에서는 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어 전략을 개발하여 긴급차량의 연속주행 확보와 일반차량의 지체 최소화를 동시에 구현하고자 하였다. 개발된 제어전략에 대한 시뮬레이션 평가결과 9개 CASE 모두 긴급차량의 지체도는 일반신호제어와 비교하여 44.3%${\sim}$96.1% 감소하였고, 통행속도는 8.8%${\sim}$42.0% 증가하는 효과를 나타냈다. v/c 1.0 이상인 과포화 상황이거나 주도로 링크길이가 200m이하인 경우 기존 Preemption 제어가 우수하고, v/c 0.8 이하의 근포화 이하의 상황에서 주도로 링크길이가 500m 이상인 경우 기존 Preemption 제어에 비해 대기행렬길이 제약조건을 고려한 Preemption 제어의 개선효과가 큰 것으로 나타났다.
본 논문에서는 일반적인 코드분할 다중화 시스템을 위해 저자가 제안하였던 유사 역상관기 (pseudo-decorrelator)를 변형하여 광대역 코드분할 다중화 시스템에 적합한 다중사용자 수신기를 설계하고, 레일레이 다중 경로 채널 환경에서 성능을 분석하고 있다. 설계된 수신기에서는 판단변수 (decision statistics)에 포함되어 있는 다중사용자 간섭신호를 분석하여, 송신된 신호의 각 비트에 대응되는 상호상관 행렬을 얻게 된다. 이 상호상관 행렬에 대한 일반 역행렬을 구한 후 기존의 수신기에서 얻어진 판단변수에 적용함으로써, 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 수신기는 원근저항성을 가질뿐 만 아니라, 동기검출 회로가 완전하지 않아서 시간지연 오차나 위상 오차가 생기는 경우에도 기존의 수신기에 비해 좋은 성능을 보여준다.
본 연구는 이차 볼테라 필터 계수를 연속적으로 변화시키기 위하여 sequential regression (SER) 방법을 이용한 적응 비선형 디지탈 필터링 알고리즘에 대하여 서술하였다. 일반적으로 SER 방법은 Wiener 필터 이론을 볼테라필터에 직접 적용시킬때 생기는 큰 행렬을 역변환시키기 위하여 사용되었다. 그러나, 본 연구에서는 입력신호가 가우시안일 경우, 최소 자승해를 구하기 위하여 SER 방법을 이용하였다. 이 알고리즘에서, 역변환시킬 행렬의 크기는 일반적 접근 방법보다 작게 되기때문에, 일반적 비선형 시스템 인식 기술보다 본 연구에서 제시한 방법의 계산량이 적다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 검토하기 위하여 시뮬레이션 결과를 구했다.
전통적으로 기종점 OD행렬을 추정하는 방법은 가구통행조사나 노측면접조사를 실시하여 표본조사한 자료의 전수화 과정을 거쳐 기종점 OD행렬표를 작성한다. 조사 과정에서 조사표본수가 증가함에 따라 시간과 비용 및 조사오차가 수반되는 문제로 인하여 많은 제약이 내포되어 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 관측교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 기법을 연구해 오고 있다 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하는 기법 중 gradient 모형은 가장 일반적으로 많이 이용하는 기법중의 하나다. 그러나 gradient모형을 이용하여 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정한 결과 관측교통량과 추정교통량의 오차는 최소화시키면서 기종점 OD행렬을 추정하지만 사전(prior) 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하지 못할 경우가 많다. 즉 사전 기종점 OD행렬의 통행특성을 변경시키는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 추정된 기종점 OD행렬은 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 반영하면서 관측교통량과 추정교통량의 오차를 최소화시켜주도록 하는 기종점 OD행렬 추정모형을 개발하기 위하여 Conjugate Gradient 알고리즘을 이용하였다. 개발된 모형을 검증하기 위하여 예제 분석가로망에서 모형의 일관성(일치성)을 분석하였다. 일관성 분석결과 모형의 상위수준(upper level)과 하위수준(lower level)이 내부적으로 유기적인 관계를 유지하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 관측링크교통량에 관측오차를 반영하여 기종점 OD행렬의 추정력을 분석하였다. 분석결과는 관측교통량과 추정(배정)교통량의 오차는 허용오차 범위내에서 추정되는 것으로 분석되었고 추정된 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조는 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하는 것으로 분석되었다.른 지원이 필요하다. 이와 같은 철도화물활성화의 정책수립필요성의 배경에는 철도화물수송이 효율성과 환경친화성, 높은 안전성 등 사회적 비용을 감소시키는 장점을 가지고 때문이다. 철도화물운송회사도 현재의 수송기능과 함께 포워더로서의 기능을 가져야 할 것이며, 운임인하노력과 속도향상을 위한 노력을 계속하여야 할 것이다.적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의
본 논문에서는 준 정적(quasi-static) 레일레이 페이딩(Rayleigh fading) 채널에서 상향링크 다중 사용자 MIMO-OFDM 시스템을 위한 최소평균제곱오차-순차간섭제거(MMSE-SIC: Minimum mean square error-successive interference cancellation) 수신기에 대해 연구한다. 송신 안테나가 하나인 사용자와 수신 안테나가 다수인 기지국에서 MMSE-SIC 수신기를 기반으로 신호를 검출하는 시스템에서는 하나의 부대역 내에서 동시에 전송 가능한 사용자의 수가 기지국에서의 수신안테나 수보다 작아야 하는 제한 조건을 가지고 있다. 따라서 사용자간 공정성을 보장하고 시스템의 효율성을 높이기 위해 낮은 복잡도를 가지는 비례 공정(Proportional fair) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 비례 공정 스케줄링 알고리즘에서는 부대역 내에서 다중 사용자 채널 행렬을 기반으로 동시에 전송하는 사용자들의 집합을 찾는다. 평균 채널 이득이 사용자마다 다른 환경에서의 모의실험을 통해 제안된 비례 공정 스케줄링 기법의 성능을 알아본다. 제안된 비례 공정 스케줄링 기법은 기존의 공정성을 기반으로 하는 스케줄링 알고리즘보다 더 큰 일반 비례 공정(General proportional fair) 기준과 더 높은 셀 수율(Cell throughput)을 가지는 것을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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