본 논문에서는 기존의 알고리즘에서 벗어나 새로이 제안된 유전자 알고리즘을 이용하여 디지털 필터를 설계하는데 목적이 있다. 이 방법은 아날로그 필터에서 디지털 필터로의 전환이 불필요하며, 기존의 디지털 필터 설계방법과는 달리 저역통과(low-pass), 고역통과(high-pass), 대역통과(band-pass), 대역소거(band-stop) 필터와 같은 주파수 선택별 필터를 각각 독립적으로 설계 가능하게 하고, 이에 따른 계산 손실을 줄일 수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하는데 있어 적합도 함수는 주파수 응답 크기를 이용한다. 실제로 주파수 응답특성과 디지털 필터의 계수와는 밀접한 관계가 있으므로, 원하는 필터의 주파수응답특성을 통해, 디지털 필터의 계수를 최적화 한다. 또한 필터계수 최적화 과정에 있어, 선택, 교배, 돌연변이와 같은 유전 연산자 적용시 필터의 계수들은 각각 안정도가 보장되어지는 범위내에서 선택되게 한다. 디지털 필터를 설계한 후 기존의 방법과 새로이 제안된 방법의 성능을 비교 평가 한다.
목적: 초상자성 nano-particle 조영제의 자기이완효과에 관한 out sphere 기전에 기초하여 각각의 자기장의 세기에서 T1/T2 자기이완율을 나타내는 NMRD profile을 수치적으로 simulation 하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 초상자성 nano-particle 조영제의 경우 초상자성 물질을 생체적합성 고분자로 표면 coating하기 때문에 상자성 조영제와는 달리 전적으로 "out sphere"기여도만을 고려하였고 또한 초상자성 물질의 경우 자기적 에너지의 크기가 매우 크기 때문에 상자성 조영제의 기전에서 사용되는 "low field"근사를 사용할 수 없으므로 Brillouin 함수로 표현되는 총자화에 대한 표현을 적용하였다. nano-particle내에 포함된 Fe 원자수에 따른 T1 및 T2 NMRD Profile과 온도에 따른 T1 및 T2 NMRD Profile 그리고 초상자성 nano-particle size에 따른 T1 및 T2 NMR Profile을 PC (CPU=800 Mhz, memory=128 MB) 환경하에서 symbolic computation tool 인 MathCad (MathCad, USA)를 사용하여 구현하였다.
본 논문에서는 기존의 Particle Swarm Optimization (PSO) 알고리즘에 반발 속도 (Repulsion Velocity) 개념을 도입한 개선된 PSO 알고리즘을 제안하였다. 낮은 적합도를 가지는 지역을 멀리하는 성질을 모사한 것이 반발 속도의 개념이다. 반발 속도의 개념을 도입한 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해서, 더 좋은 수렴 특성을 가지고, 더 빠른 계산 특성을 가짐을 알 수 있었다. 시험 함수를 통해서 제안된 알고리즘의 검증을 수행하였고, 외전형 영구자석형 전동기의 최적화에 적용하여서 그 결과를 나타내었다.
최근, 네트워크의 발달로 인해 인터넷을 기반으로 하는 전자상거래가 활성화되고 있는 추세이다. 이러한 전자상거래는 여러 가지 장점에도 불구하고 개방형 네트워크의 특성상 거래 전반에 걸친 정보들이 자칫 노출될 수 있다는 문제점을 지니고 있다. 따라서, 이와 관련하여 정보보호 문제를 해결할 수 있는 안전한 장치가 필요한데, 이런 장치들 중에 하나로 제시되고 있는 것이 암호 알고리즘을 이용한 암호시스템이다. 본 논문에서 제안한 NC 암호 알고리즘은 이러한 전자상거래 상의 정보보호에 적합한 암호시스템으로서, 입/출력 및 암호키의 크기를 각각 128 비트로 구성하였고 F 함수 내부의 구조가 64 비트의 서브키와 2 개의 S-Box, 그리고 16 라운드로 전개되도록 설계하였다. 또한, 암호화에 민감한 영향을 미치는 키 스케줄링 알고리즘을 복잡하게 설계함으로써 계산 복잡도의 증가를 도모하였다.
공정 플라즈마에서 사용할 수 없는 단일 랭뮤어 탐침법의 단점을 극복하기 위해서 부유 고조화파 탐침법이 개발되었고, 개선되어왔다. 다중 주파수를 인가하여 발생하는 고조화파 신호들 중 상호간섭주파수의 진폭을 이용하는 Sideband 방법과 원신호의 주파수 진폭을 이용하는 이중 주파수 방법이 있는데, 본 연구에서는 위와 같이 응용된 방법들과 기존의 부유 고조화파 탐침법의 장단점을 파악하고, 차이점을 규명하였다. 플라즈마 변수를 이끌어내기 위해 사용된 베셀함수의 민감도를 통해 특정 전자온도 영역에서의 각 방법들의 신뢰성을 비교해보았고, 측정값에서의 차이를 주파수 응답 특성 차이 및 전자 에너지 분포의 차이로 설명하였다. 이런 비교 연구를 통해 상황 별 적합한 측정 방법을 선택적 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 통해 측정하는 플라즈마 변수의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
LNG고압펌프계통은 천연가스 고압 송출에 있어 가용도가 매우 중요한 계통이다. 본 연구에서는 현재 적용되고 있는 예방(계획)정비주기를 가용성 측면에서 재검토했다. 확률적인 운전대수와 운전 및 보전 형태에 연관된 여러제약이 고려할 때 계통 불가용도를 정량화하기 위하여 시뮬레이션 기법을 적용했다. 중도 절단된 형태의 펌프 수명 데이터를 분석해 욕조형의 고장율 함수를 도출했으며 보수시간 데이터를 분석해 확률분포모수를 구했다. 또한 주요 펌프부대설비에 대해서는 상수형의 고장율과 보전율을 도출했다. 분석된 확률모수를 작성된 시뮬레이션 모형에 입력하고 과거의 운전대수 시나리오를 설정해 실험한 결과와 실제 보수 및 운전 자료를 비교해 모형의 유효성을 보였다. 그리고 차후 예상되는 운전요구대수 시나리오를 기정하고 각 예방정비주기별로 반복 실험하여 계통의 불가용도를 보이고 적합한 예방정비주기를 도출했으며 펌프부품 교체비용의 기대 절감액을 보였다.
소프트웨어 프로젝트에서 발생하는 버그의 수가 증가함에 따라 이를 수정할 적합한 개발자를 효과적으로 찾기 위한 연구들이 진행되었다. 하지만, 대부분의 연구들이 텍스트 기반의 라인 변경을 통해 얻은 정보만을 활용하기 때문에 정확도가 떨어지며, 파일, 클래스, 함수와 같은 다양한 계층 단위에 대한 처리가 어렵다. 본 논문은 개발자의 코드 변경 정보를 추적함으로써 기여도를 보다 정확하게 계산하고, 다양한 코드 수준에서의 분석을 효과적으로 지원하는 AST기반의 지분 계산 접근법을 제안한다.
홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정착도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력 있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.
Super resolution에서 High-frequency Details를 개선하는 것이 최근 문제이다. 기존에는 Super resolution을 Regression task로 접근하므로써 L2 Loss를 사용하여 이미지가 흐릿하게 되었다. 이를 해결하기위해, Classification task로 바꾸므로써 Cross Entropy Loss을 적용하여 Cross-entropy Super-resolution (CS)를 설계한다. CS를 통해 선명도와 Details이 개선되지만, 저주파의 CE Loss 학습으로인한 Black Artifacts가 발생한다. 그래서, L2 Loss는 저주파와 같이 큰 신호에 더 초점을 맞추므로, 성능 개선을 위해 저주파를 L2 Loss에서, 고주파를 CE Loss에서 학습시킨 Frequency-specific Cross-entropy Super-resolution (FCS)을 제안한다. 우리는 왜곡에 강하며 Human의 인식과 유사한 측정지표인 Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS)로 평가한다. 실험한 모든 데이터 셋에서 우리의 FCS는 Baseline보다 LPIPS가 약 1.7배 정도 개선되었다.
단일시험편의 일축압축시험에서 평면이방성 암석의 5개의 독립적 탄성상수를 얻기 위하여 제 5의 수식이 반드시 필요하다. Saint-Venant에 의하여 제안된 근사식은 오랫동안 전통적으로 사용되어 왔지만 시험편의 특성에 따라 문제를 해결하지 못하는 경우가 있다. 지난 일련의 연구에서 이 식을 대체할 수 있는 3개의 수식이 제안되었으며, 모델연구를 통하여 이들은 적용가능한 수식으로 밝혀졌다. Saint-Venant 근사식은 제안된 식들 가운데 첫째식과 같은 것으로 밝혀졌는데, 이로서 겉보기 탄성계수는 이방성각도에 따른 단조증가함수라는 특성이 있다. 본 연구에서는 단일시험편에 대한 일축압축시험을 수행하여 얻어진 4개의 독립적 변형률로부터 탄성상수를 구하는 자세한 방법이 언급되었으며, 제안된 수식의 필요성과 적합성이 검토되었다. 이방성각도가 중간 또는 큰 크기일 때에는 Saint-Venant 근사식의 적용으로 참값에 가까운 탄성상수를 결정할 수 있기 때문에 다른 수식의 제안은 필요하지 않다. 그럼에도 불구하고 제안된 식들은 이와 비슷한 결과를 유도하므로 적용가능하다고 판단된다. 이방성각도가 작은 경우에는 Saint-Venant 근사식으로 일반적인 여러 구속조건을 만족시키는 값을 얻지 못하는 반면에, 제안된 식들은 참값에 가까운 결과를 유도할 수 있었다. 따라서 보다 더 적합한 수식이 알려지기 전에는 이들 식을 적용하는 것을 제안한다. 모델연구에서 얻어진 지침도를 활용하면, 3개의 수식 가운데 가장 적합한 수식을 결정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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