탄성파 역산에 있어서 가장 널리 사용되는 최소자승($l^2$ norm)해는 이상치(outlier)에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 $l^1$ norm을 최소화하는 해는 이상치에 강인한 면을 보이나 일반적으로 좀 더 많은 계산이 필요하다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)을 이용하면 이러한 $l^1$ norm 문제의 근사해(approximate solution)를 효율적으로 구할 수 있다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 $l^2$ norm으로 처리하며, 큰 크기의 잔여분은 $l^1$ norm으로 처리하는 하이브리드 $l^1/l^2$ norm 최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 구현 기법을 소개한다. 소개된 알고리즘은 특이치(singularity)처리를 위한 임계값의 결정에 민감하게 반응하는 기존의 $l^1$ norm IRLS 방법과는 달리 임계값 결정에 상관없이 늘 강인한 역산의 특성을 보여준다.
일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 센서에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 및 동기화에 이르기까지 다방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법이 대표적이다. 그러나 이 방법은 수신 음향 센서에 잡음이 부과 되는 것에 충분한 고려가 없었다. 본 논문은 수신 음향 센서에 모두 잡음이 부과된 경우를 고려한 새로운 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 유색 신호에 부가된 가우시안 잡음환경에서 우수성이 있음을 확인한다.
퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.
전통적인 OD조사에 의한 OD추정방법의 여러 문제점들로 인해 링크에서 관측된 교통량과 기존OD를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들이 지속되고 있으며, 그 필요성도 증대되고 있다. 그러한 기법중의 하나가 Yang(1995)이 제시한 바이레벨 모형으로, 그는 일반화최소자승법을 풀기위한 Sensitivity Analysis Based (SAB)을 제시하였다. 그러나 SAB 알고리즘은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫 번째 문제는 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에, 기존 OD 조사시의 통행패턴이 현재의 통행패턴과 큰 변화가 없다는 가정 하에, 기존 OD를 추정시 중요한 추정기준으로 설정한다는 점이다. 그러나 이러한 기존 OD에 대한 추정의 종속성으로 인해, SAB는 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못하고 추정결과가 일관적(robust)이지 않게 도출된다. 두 번째 문제는 SAB는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 점이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD의 오차나 관측교통량의 오차에 대해 일관적이고 안정적인 해도출 기법이 필요하다. 본 연구의 목적은 SAB를 비롯한 기존 바이레벨 OD추정기법의 문제점을 지적하고 이에 대한 대안기법을 제시하는 것이다. OD추정의 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하기 때문에, 다중해를 도출하게 된다. 따라서 전역해 탐색기법이 필요한데, 본 연구에서는 전역최적화가 가능한 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 OD추정모형(GA-Model:GAM)을 제시하였다. 사례네트워크에 대한 비교분석결과, GAM은 기존 OD의 오타에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는 (기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.
GPS 수신기는 잡음이 섞인 의사거리와 도플러 측정값으로부터 사용자의 위치, 속도 및 시간을 결정하여야한다. GPS 수신기는 일반적으로 최소자승법(Least Square Method)을 사용한다. 칼만필터(Kalman Filter)는 시스템의 동적특성과 시스템 잡음의 확률적 특성을 이용하는 최적 예측기로 알려져 있다. 본 논문에서는 GPS 수신기를 위한 8차 칼만 필터를 설계하고, 필터의 계산 부담을 줄이고 안정도를 향상시키기 위해 UD칼만필터, Steady-State 칼만필터, Schmidt 칼만필터 등의 기법들을 적용하였다. 설계된 필터의 성능을 실제 수신기에 구현하여 검증하고 결과를 분석하였다.
상해 천문대 Sheshan 관측소의 레이저 위성거리 측정기기를 이용하여 LAGEOS II위성에 대한 레이저 관측을 수행하여 총 1,838점을 얻었다. 관측된 거리 자료를 지상목표물 관측에 의한 관측기기 지연보정, 대기굴절 보정, 위성의 질량중심거리 보정, 일반 상대론적 보정과 지구 고형체 조석, 극 조석, 대양 조석을 포함한 조석보정을 통해 지연값을 결정하였는데 거리보정의 평균값은 19.12m이다. 결국 다항식 fitting 과 최소 자승법을 이용하여 계산한 관측값의 내부 정밀도 평균은 $\pm$7cm이다. 잡음을 제거하고 보정된 최종 관측점은 1,340점으로 관측점 총수에 대한 잡음비율은 27.1%이다.
1995년에 발사된 무궁화위성 1, 2호기 REA 추력기에 대한 성능을 지상국에서 측정된 추적데이터를 이용하여 추정하였다 추정에 사용된 추적데이터는 1999년 말에서 2000년 초에 측정된 값들을 사용하였다. 추정을 위해 사용된 기법은 일반적으로 널리 알려진 최소자승추정 법(Least Square Estimation)방법이며 궤도추정과 병행해서 추력기의 작동에 의해 발생하는 기동속도변화를 추정하도록 구성하였다 추력기 성능 추정 결과 무궁화위성 1호기 REA의 경우에 계획치 대 획득속도변화의 비율이 온펄스 모드의 경우 64%로서 상당히 많은 성능감소가 있었음을 알 수 있었으며 무궁화위성 2호의 경우는 5년 이상의 임무를 수행했음에도 불구하고 100%에 이르는 상당히 양호한 성능을 유지하고 있음을 밝힐 수 있었다
본 논문은 한국의 중소기업을 대상으로 기업가정신 및 기업의 사회적 책임(Corporate Social Responsibility: CSR)과 기업의 경영성과와의 관계를 규명할 목적으로 진행되었다. 일반적으로 사용하는 최소자승법(Ordinary least Square) 및 분위회귀 분석(Conditional Quantile Regression)을 사용하여 전국에 있는 중소기업을 대상으로 표본 300개를 분석하였다. 첫째, 기업가정신 변수는 전반적으로 경영성과에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 분위마다 그 영향이 달랐다. 둘째, 중소기업의 CSR변수 또한 경영성과에 전반적으로 정(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과 시사점은 다음과 같다. 첫째, 리더쉽에 범주에 있는 기업가정신의 혁신성, 위험감수성, 진취성이 중소기업에서도 실무적으로 매우 필요한 부분으로 인지되었다. 둘째, 이전 선행연구에서 CSR은 대부분 대기업중심으로 기업의 이미지 및 대외적인 부분으로 인지되었으며, 실질적인 경영성과에서 효과는 미미할 것이라고 보았으나 중소기업의 성장에 필요한 성장 동력으로 향후 더욱 더 확장적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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