영상 데이터와 같이 큰 차원을 가지는 입력 자료들을 분류하고자 할 경우, 입력 자료의 차원을 줄일 수 있는 특징을 추출하는 전처리 과정은 매우 중요하다. 특징 추출(feature extraction)을 위해 PCA, ICA, LDA, MLP 등의 다양한 기법들이 개발되었는데 이러한 기법들은 PCA, ICA와 같은 무감독 방식의 기법(unsupervised algorithm)과 LDA, MLP와 같은 감독 방식의 기법(supervised algorithm)으로 구분할 수 있다. 이 중에서, 감독 방식의 경우는 입력 정보와 함께 클래스 정보를 사용하기 때문에 데이터를 분류하기에 더 좋은 특징들을 뽑아낼 수 있다. 본 논문에서는 무감독 방식 기법인 PCA에 기반 하면서도 클래스 정보를 사용하여 자료 분류에 더욱 적합한 특징들을 추출할 수 있는 기법인 PCA-FX를 제안하였다. 제안한 기법에 의해 추출된 특징을 이용할 경우의 인식 성능을, Yale face database를 사용하여 다른 기법들의 성능과 비교하였다.
본 논문에서는 채널부호화 다중 안테나 시스템에서 공간다중화 전송된 신호들을 효과적으로 복조하기 위한 저연산 연판정 복조 다중 안테나 반복검출 기법을 제시한다. 반복 검출기법의 경우 우수한 성능에도 불구하고 연산량의 복잡성으로 수신단에 높은 복잡도를 요청하게 된다. 이러한 복잡도 감소를 위해 차원감소 소프트 검출 기법 (DRSD)과 모든 순서 순차적 간섭 제거(AOSIC) 기법을 사용한다. 이 기법의 경우 기존 기법들에 비해 반복검출 기법의 연산량의 복잡성을 줄일 수 있으며 향상된 성능을 얻을 수 있다.
본 논문은 1차원 자유경계문제 해석의 정확도 향상을 위해 이동최소제곱 차분법을 이용하여 이동경계의 위상변화를 implicit하게 추적하는 기법을 제시한다. 기존의 이동최소제곱 차분법은 이동경계의 위치를 explicit하게 진전시켜 반복계산은 필요없지만 해의 정확도 감소를 피할 수 없었다. 그러나 본 연구에서 제시한 implicit 기법은 전체 계방정식이 비선형 시스템이 되어 반복계산 과정이 필요하지만, 실제로 수치예제를 통해 검증해 본 결과 계산량의 큰 증가없이 해석의 정확도를 획기적으로 향상시켰다. 이동하는 미분불연속 특이성을 갖는 융해(melting)문제를 수치계산한 결과, implicit 이동최소제곱 차분법을 통해 2차정확도를 얻을 수 있음을 보였다.
한국에서 시행중인 특별법에 의한 지하안전영향 평가 수행 시, 필수적으로 지하공동의 발생 유무를 조사하여야 한다. 지하공동 발견 시에는 수치해석을 통해서 지하안전성을 평가하도록 규정하였다. 선행 연구를 통해서 소규모 지하공동의 2차원 형상변화를 통한 안전율 기반의 안정성 평가 가능성을 제시하였다. 본 연구에서는 3차원 형상을 고려하여 소규모 지하공동의 영향을 연속체 해석 프로그램을 사용해서 검토하였고, 선행 연구에서 제시한 2차원 해석결과와 비교하였다. 지하공동의 3차원 형상이 구(sphere)형에 가깝게 발견되면, 공동의 크기, 위치 등에 관계없이 전단강도감소기법으로 안전율을 산정하여 평가하는 방법에 무리가 없을 것으로 판단된다. 지표면으로부터의 깊이 2 m 이상, 장축과 단축의 비(a/b)가 2.0 이상인 장대형 지하공동이 연직방향으로 서있는 형상이라면, 전단강도감소기법을 사용한 안정성 평가에 안전율 이외에 파괴양상 파악에도 주의가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 지하안전영향평가에 관한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있다. 이문제를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색 성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수평 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 수평 분할 방법을 이용한 병렬 CBF (Parallel CBF) 기법을 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간, 데이터의 편중도 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있으며. 이를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수령 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 병렬 CBF기법을 여러 대의 리눅스 컴퓨터를 이용한 클러스터 시스템 환경 하에서 구현하고, 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 클러스터 시스템 환경 하에서의 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
기후변화의 영향으로 대규모 호우와 예측이 어려운 국지성 호우가 전 세계적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 우리나라 또한 최근 강수일수의 감소와 강수량 및 집중호우의 증가추세가 보고되고 있다. 집중호우에 따른 피해를 저감시키기 위한 비구조적 대책으로써 홍수범람 위험지역에 대해서는 침수면적이나 침수심도의 예측은 풍수해로 인한 인명 및 재산피해를 최소화하기 위한 중요한 정보로 활용될 수 있다. 비정방향격자기반 2차원 홍수범람 해석모형은 고정확도의 해석결과를 제공하지만 범람모의를 위한 입력 자료의 구축과 모의시간의 제약성으로 인해 범람예측의 신속성을 확보하기 어렵고, 다른 수리 수문 모형과의 결합이 상대적으로 어려우며, 다양한 래스터 DB들과의 호환이 어려워 홍수피해액을 산정 또는 예측하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 지반고를 고려하여 범람류의 전파거동을 해석하는 정방형격자기반의 2차원 홍수범람해석기법과 다차원 피해액 산정기법을 결합하여 2002년 태풍 '루사'로 인한 '동막', '장현' 저수지의 동시붕괴로 인한 피해지역의 침수편입률 및 침수피해액을 산정하고 실측 침수심도와 피해액 통계자료를 활용하여 모의결과의 정확도를 검증한다.
본 논문에서는 두 개의 2차원 영상에서 3차원 객체를 효율적으로 추출하기 위해서 위상 기반의 스테레오 정합 알고리즘을 제시한다. 특히, 윈도우 푸리에 위상을 이용하는 기존의 위상 기반 방법들은 기본적으로 다중-해상도 위상 맵을 사용하기 때문에 계층적인 접근 관점에서 좋은 특성을 가지고 있는 반면 높은 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 다중-해상도 위상 기반전략과 더불어 위상 계산의 중복성을 제거하는 빠른 계층적 접근기반의 3차원 객체 추출 기법을 제안한다. 또한, 정합 성능을 개선시키기 위해 위상 영역에서 형태학적인 정합 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 계산량이 대략 8배 정도로 크게 감소되었으며 안정된 결과 값을 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계(RBDO)에서 성능함수의 비선형성을 고려한 효율적인 차원감소법(DRM)을 제안한다. 차원감소법은 적분직교점과 가중치를 사용하여 1차 신뢰도법(FORM) 보다 더 정확하게 신뢰도를 평가하는 반면 성능함수를 추가로 해석해야하기 때문에 적분직교점의 개수가 증가하면 효율성이 저해된다. 본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계에서 성능함수의 비선형도를 평가하고, 비선형도에 따라 적분직교점의 수를 결정하는 기준을 제안한다. 이를 통해 신뢰성 기반 최적설계가 진행될 때 반복마다 적분직교점의 수를 조절하여 차원감소법의 정확도는 유지하면서 계산의 효율성은 개선하는 방안을 제안한다. 성능함수의 비선형도 평가는 최대가능목표점(MPTP) 탐색에 사용한 벡터 사이의 각도를 통해 이루어지며, 수치 테스트를 통해 비선형도에 따른 적절한 적분직교점의 수를 도출하였다. 2차원 수치예제를 통해 개발된 방법이 차원감소법이나 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)의 정확도는 유지하면서 효율성이 향상된다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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