구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.
최근 시뮬레이션은 높은 신뢰도를 요구하는 통신망시스템이나, 높음 품질수준을 요 구하는 제조시스템의 분석 및 설계에 적용되어지고 있다. 이러한 신뢰도가 높은 시스템에 대한 시뮬레이션 적용의 난제는 실제 시스템과 시뮬레이션 모형이 얼마나 정확히 모델링을 하는가 하는 문제와 실제 모델링을 하여 시뮬레이션을 수행하여 얼마나 빠른 시간내에 정확 히 결과를 산출해 낼 수 있는가를 하는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 속산시뮬 레이션(fast simulation) 기법들이 연구되고 있다. 그러한 기법들로 Importance Sampling (IS), Regenerative Method (RM), Parallel Simulation 등이 연구되고 있다. IS는 잘 알려진 분산축소 기법으로 속산시뮬레이션을 위하여 많이 사용되고 있으나 실제로 복잡한 모델에 적용하기에는 많은 어려움이 따른다. 그 이유는 최적 표본분포 (Optimal Sampling Distribution)를 찾기 위한 방법이 정형화되어 있지 않아 모델마다 최적표본분포를 유사하게 추정해야 하는 어려움이 따르기 때문이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Nonparametric Improtance Sampling을 제안하고 실제로 M/M/1 대기행렬 모형에 적용하여 보았다.
최근 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 지식 정보를 이용하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능한 지능형 선박 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 일격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축한다. 구체적인 연구방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구축한다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
This study proposes a new two-level condensation scheme for the construction of a reduced system. In the first step, the candidate area is selected for the construction of the reduced system by energy estimation in element-level. In the second step, primary degrees of freedom are selected by sequential elimination from the candidate degrees of freedom linked to the selected elements. Numerical examples demonstrate that the proposed method saves the computational cost effectively and provides a reduced system which predicts the eigenvalues accurately. Moreover, the well-constructed reduced system can present the reliable behavior of the structure under arbitrary dynamic loads comparing to that of global system. Time integration in a reduced system can save the computing time remarkably. Through a few numerical examples, the efficiency and reliability of the proposed scheme are verified.
BOM 은 ERP 시스템의 하나의 하위 단위로써 원자재 및 소요부품 현황을 파악 할 수 있는 부품 소요 계획이다 본 논문에서는 BOM 관리를 효율적으로 수행하기 위하여 컴포넌트 기반 개발기법으로 BOM 시스템을 구현하였다. 그 결과 직접 효과로는 상품에 대한 소요 부품 산정 기간이 2 주일에서 2 일로 단축이 가능하였으며, 부품 소요량 산출도 정확하였다. 간접효과로는 해당 업체의 많은 조직변화를 가져왔으며 구체적으로는 이사급 직책을 축소하였다.
This work presents an iterated improved reduced system (IIRS) procedure combined with sub-structuring scheme for large structures. Iterated IRS methods are usually more efficient than others because the dynamic condensation matrix is updated repeatedly until the desired convergent values are obtained. However, using these methods simply for large structures causes expensive computational cost and even makes analyses intractable because of the limited computer storage. Therefore, the application of sub-structuring scheme is necessary. Because the large structures are subdivided into several (or more) sub-domains, the construction of dynamic condensation matrix does not require much computation cost in every iteration. This makes the present method much more efficient to compute the eigenpairs both in lower and intermediate modes. In Part I, iterated IRS method combined with sub-structuring scheme for undamped structures is presented. The validation of the proposed method and the evaluation of computational efficiency are demonstrated through the numerical examples.
An iterated improved reduced system (IIRS) procedure combined with sub-structuring scheme for nonclassically damped structural systems is presented. For dynamic analysis of such systems, complex eigenproperties are required to incorporate properly the nonclassical damping effect. In complex structural systems, the equations of motion are written in the state space from. Thus, the number of degrees of freedom of the new equations of motion and the size of the associated eigenvalue problem required to obtain the complex eigenvalues and eigenvectors are doubled. Iterated IRS method is an efficient reduction technique because the eigenproperties obtained in each iteration step improve the condensation matrix in the next iteration step. However, although this reduction technique reduces the size of problem drastically, it is not efficient to apply this technique to a single domain finite element model with degrees of freedom over several thousands. Therefore, for a practical application of the reduction method, accompanying sub-structuring scheme is necessary. In the present study, iterated IRS method combined with sub-structuring scheme for nonclssically damped structures is developed. Numerical examples demonstrate the convergence and the efficiency of a newly developed scheme.
본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서는 모든 영상이 같은 크기의 특징 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM방법의 Face Graph 생성 과정을 보다 간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였다.
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보 검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거하는 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time-complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지정보검색모델(BK-FIRM)의 높은 시간복잡도를 낮추기 위해, 용어집합의 부분집합으로서 그 원소 개수는 상수처럼 작용하는 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안하고 실제 이를 처리시간과 신뢰도 측면에서 분석 및 비교한다.
능동소나 시스템에서 표적신호의 근거리 정보가 중요해짐에 따라, 표적 음향산란 신호의 고유한 특성을 분석하기 위해 실험적인 방법과 시뮬레이션 기법이 사용된다. 본 논문에서는 표적신호 합성을 위해 축소표적 반향실험을 수행하였고. 자료의 분석 결과 축소표적의 음향산란은 거울면 반사의 영향이 큰 것으로 분석되어, 표적신호 합성에서 기하광학이론을 응용하였다. 복잡한 형태의 표적을 여러 표본형상으로 분리하고, 각 표본형상의 기여도를 신호의 위상과 강도를 줌으로써 계산하였으며, 표적신호 합성모델의 검증을 위해 실제 축소표적 실험 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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