발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.
데이터의 차원축소는 요소들의 공통성을 파악해 영향력 있는 중요한 특징 요소를 추출하여 간소화함으로써 복잡함을 줄이고 다중 공선성 문제를 해결한다. 그리고 중복 및 노이즈 검출을 함으로써 불필요함을 줄인다. 이에 본 논문에서는 PCA(Prinicipal Component Analysis)을 적용한 결함 심각도 기반 차원 축소 모델을 제안한다. 제안된 모델은 결함 심각도가 있는 NASA 데이터 세트인 PC4에 적용하여 결함 심각도에 영향을 주는 속성의 차원수를 검증한다. 그 다음 데이터의 차원을 축소한 후 비교 분석한다. 실험결과, PC4의 적합한 차원수는 2~3개였고 그룹화를 통해 차원 축소가 가능한 것을 보였다.
본 논문에서는 확률적 자연언어 처리에서 중요한 문제인 자료 희귀(data sparseness)의 어려움을 해결하는 새로운 방법으로 차원 축소 모델을 제시한다. 세 가지의 세부 방법이 제안되었으며 Katz의 back-off 방법의 성능을 최저로 했을 때에 비해 약 60%정도의 성능이 향상되었다. 현재까지 최고의 성능을 보이고 있는 유사도 기반의 방법에 비해서도 약 5∼20%의 성능이 향상되었다. 따라서 차원 축소 모델은 확률 추정의 새로운 방법으로 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 블레이드 해석 라이브러리를 통해 단면해석 및 응력복원 해석 결과를 VABS와 3차원 유한요소해석모델의 결과와 비교하였다. 그리고 유한요소모델과 차원축소 모델을 가상균열 닫힘법을 이용하여 에너지 해방률을 계산하였다. 블레이드 해석 라이브러리의 구성, 입력 및 출력 형태, 차원 축소와 복원 과정을 살펴보고 이를 이용한 활용 분야를 기술하였다. 블레이드 해석 라이브러리는 박 벽 단면의 강성 행렬 비교, 3차원 유한요소 모델과 차원 축소 모델의 응력비교 그리고 에너지 해방률 계산 수치 비교연구를 통하여 검증하였다. 차원 축소와 복원해석을 통하여 블레이드 해석 라이브러리는 복합재료 블레이드의 전후처리 프로그램와 연계되어 고고도 무인기, 로터 블레이드, 풍력 블레이드 및 틸트로터 블레이드의 모델링에 활용될 수 있을 것이다.
항공기 및 철도차량 운용 중 발생하는 착빙 및 착설 현상은 공력 성능 감소와 주요 부품의 파손을 야기하기 때문에 시간에 따른 얼음 증식을 예측하는 것이 운용 안전 측면에서 매우 중요하다. 결빙수치해석은 실험적 방법에 비해 경제적으로 저렴하고 상사성 문제로부터 자유롭다는 점에서 결빙 형상을 예측하기 위한 수단으로 널리 사용되고 있다. 그러나 결빙수치해석은 착빙노출시간을 multi-step으로 나누어 매 단계별로 정상상태를 가정하는 준정상상태(quasi-steady) 가정을 이용한다. 이러한 방법은 효율적인 해석이 가능하지만 연속적인 결빙 형상을 얻지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 차원축소기법을 활용하여 결빙 형상 데이터를 보간함으로써 시간에 따른 결빙 형상을 연속적으로 예측할 수 있는 모델을 만드는 것을 목적으로 한다. 서로 다른 100개의 결빙 조건에서 형성된 결빙 데이터에 대하여 차원축소모델을 적용하였으며, 학습 데이터의 수와 결빙 조건이 차원축소모델의 예측 오차에 미치는 영향을 분석하였다.
최근 API Call을 기반으로 하는 악성코드 탐지 및 분류에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 API Call 기반의 데이터는 방대한 양과 다양한 차원의 특성으로 인해 분석과 학습 모델 구축 측면에서 비효율적인 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 방대한 API Call 정보를 포함하고 있는 CICAndMal2020 데이터 세트를 대상으로 기존의 특성 선택 기법이 아닌 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용하여 차원을 대폭 축소 시킨 후 머신러닝 기법을 적용하여 분류를 시도하였다. 실험 결과 전체 9,503개의 특성을 25개의 주성분(전체 대비 약 0.26% 수준)으로 축소시키고 다중 분류 기준 약 84%의 정확도를 나타냈다. 결과적으로 기존 연구에서의 탐지 모델 대비 정확도, F1-score 등의 성능 향상은 물론 차원 축소 측면에서 매우 향상된 결과를 달성하였다.
본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.
본 논문에서는 이종재질로 구성된 세장비가 큰 보의 차원축소와 복원의 효율성과 정확성을 입증하기 위하여 VABS와 3차원 유한요소해석 모델의 결과와 비교하였다. 그리고 3차원 유한요소모델과 차원축소 모델을 가상균열닫힘법을 이용하여 에너지 해방률을 계산하였다. 원형과 사각형의 단면에 초기 크랙을 가진 수치모델을 이용하여 보의 차원축소와 복원기법 및 가상균열닫힘법을 이용하여 복원해석 결과 및 에너지 해방률을 비교하여 효율성과 정확성을 입증하였다. 특히 제시된 에너지 해방률 계산 기법은 고고도 무인기의 날개, 헬리콥터 로터 블레이드, 풍력 블레이드, 틸트로터 등의 정적, 동적 모델링 및 수명평가에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 풍력 블레이드와 같이 세장비가 크고 초기 비틀림이 존재하는 복합재료로 구성된 블레이드에 대한 이차원 단면의 차원축소와 복원관계를 이론적으로 기술하였다. 그리고 VABS 이용한 보의 차원축소모델에 대한 유효성을 검증하기 위해 선행연구 모델을 활용하여 기존 연구결과를 수치적으로 비교하였다. 실물과 가장 가까운 날개 구조물 2차원 형상에 단면해석을 적용하여 정밀한 단면의 이산화를 수행하고 VABS를 이용하여 블레이드의 특성(질량행렬, 강성행렬)을 포함한 1차원 보 모델링을 수행하였다. 1차원 보 모델을 통해 세장비가 큰 날개 구조물의 거동을 확인하고 내부하중을 계산하여 단면위치에서 변형률 복원을 수치적으로 계산하고 이산화된 단면에 수치적으로 매핑하여 시각적으로 확인하고 여유마진을 계산하였다.
본 논문에서는 블레이드 해석 라이브러리를 통해 단면해석 및 응력복원 해석 결과를 VABS의 결과와 비교하였다. 강성 행렬로 연결된 1차원 보 모델을 가상일의 원리에 의해 계산된 에너지를 복원 이론에 기반한 차원 복원해석 과정을 통해 계산된 응력과 3차원 해석모델과 비교하였다. 블레이드 해석 라이브러리의 구성, 입력 및 출력 형태, 차원 축소와 복원을 통한 로터 블레이드의 구조해석 프로시져를 기술하고, 블레이드 해석 라이브러리의 검증은 고형모델, 박 벽 모델의 단면해석, 3차원 복합재료 유한요소 모델로 구성하여 VABS를 통하여 검증하였다. 차원 축소와 복원해석을 통하여 블레이드 해석 라이브러리는 복합재료 블레이드의 전후처리 프로그램와 연계되어 고고도 무인기, 로터 블레이드, 풍력 블레이드 및 틸트로터 블레이드의 모델링에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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