최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.
본 논문은 초음속 공탄성(aeroelastics) 해석 시간 절약을 위한 준-정상 축약 모델을 제안하고 이를 검증하였다. 유동이 초음속이고 유동의 특성시간이 구조변형의 특성시간에 비해 작을 경우, 유동의 비정상성이 작아 비정상 유동해 대신 정상 유동해를 이용하여 공탄성 해석을 할 수 있다. 크리깅 기법을 적용하여 유동의 축약모델을 구축하였다. 매 시간 축약모델로부터 예측된 표면해가 구조해석의 경계조건으로 사용되었다. 크리킹 기법을 적용한 축약모델을 비정상해석 결과와 비교하여 검증하였다.
축약 분산 기억 장치는 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 주목받고 있다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴론이 선형의 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합하므로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴론은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로 해 공간이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고 해결 방안으로써 개선된 축약 분산 기억 장치를 제안한다. 아울러 새로운 모델의 적용 예를 ATM 호 수락 제어 과정을 통해 보인다.
인공위성에 대한 구조해석을 수행하기 위해서는 인공위성의 모든 기계적 특성이 반영된 유한요소모델을 필요로 한다. 인공위성의 개발특성상 여러 부품들은 서로 다른 회사에서 제작이 되며, 해당 유한요소모델의 제공이 불가능한 경우가 종종 발생하게 된다. 이러한 경우에 초요소 기법을 이용하면 쉽게 해결할 수 있다. 현재 개발중인 위성의 경우, 안테나 업체에서 안테나 기동시 발생하는 미소진동의 양을 계산하고자 인공위성 전체의 유한요소모델을 필요로 하였다. 이 때, 초요소 기법을 이용하여 축약된 모델을 제공할 수 있었다. 초요소기법은 Craig-Bampton 방법을 이용하여 유한요소모델을 동적축약하는 기법이며 본 논문에서는 인공위성 유한요소모델에 이를 적용하였다. 동적축약이 잘 이루어졌는지를 확인하기 위하여 전체 유한요소모델과, 축약모델의 모드해석 결과와 주파수 응답해석 결과를 비교하였으며, 두 결과가 매우 잘 맞는다는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 해석 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
노후 구조물의 안전진단을 위하여 동적재하시험을 수행하고 그 결과를 유한요소모델과 같은 해석적 모델과 결합하여 기존구조물의 강성평가 및 파손부위 색출에 적용하고 있는데 측정점의 제한성과 유한요소모델의 많은 자유도가 측정데이타를 유한요소모델과 연계하는데 커다란 문제점으로 대두된다. 본 연구에서는 유한요소모델과 같이 많은 자유도를 갖는 구조계의 해석적 모델을 측정데이타와 결합하기 위하여 축약된 좌표계에서 구조계의 동강성행렬(dynamic stiffness matrix)표현방법을 제시하였다. 유한요소모델로부터 좌표계를 축약시 필연적으로 발생되는 주파수의존성(frequency dependency)을 고려하기 위하여 주파수영역에서 Chebyshev다항식으로 축약된 동강성행렬을 표시하였고 특이점에서 발생되는 악조건(ill-condition)을 극복하기 위하여 특이해분리(singular value decomposition)기법을 사용하였다. 제시된 방법의 검증을 위하여 간단한 구조계에 대하여 시뮬레이션을 수행하였으며 본 방법으로 수립된 구조계의 동적모델은 축약이전의 전체계에 대한 동적특성을 비교적 정확히 유지하고 있고 일반적으로 사용되는 정적축약 형태의 수학적 모델보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 배전분야 설비관리 시스템을 대상으로 배전설비 고장시 GIS 기능을 이용하여 고장설비를 예측할 수 있는 방법과 구현 실례를 소개하고자 한다. 배전설비관리를 위한 지리정보 데이터 모델은 가공과 지중, 전기와 비전기, 점형과 선형의 특성을 가지는 배전설비의 특성을 분석하여 모델링된다. 모델링의 결과 생성된 데이터베이스는 실세계에 존재하는 대부분의 객체에 대한 정보를 포함하고 있으므로 매우 크고 그 구조 또한 복잡하다. 그러므로 응용프로그램이 필요로 하는 데이터를 추출하기 위하여 많은 시간이 요구된다. 그러나 고장복구업무를 위한 시스템은 사용자의 만족도를 위하여 추론의 정확성과 더불어 응답속도를 최소화하는 것이 필수조건이다. 이를 위하여 GIS 데이터베이스 모델을 좀 더 개량할 필요가 있으며, 본 논문에서는 이에 대한 한가지 방안으로 배전설비의 GIS 모델의 축약된 형태인 관계형 데이터베이스 모델을 제시한다. 고장점 추론은 이렇게 만들어진 축약모델을 이용하여 진행되며 고장신고 고객별로 회선, 개폐기, 변압기, 인입주 등 정보를 추출하고 추출된 설비들의 계통상 위치의 유사성을 추론하여 최종 예측점을 파악한다.
본 논문은 HVDC시스템의 안정도와 제어 게인과의 상관관계를 다루고 있다. HVDC와 같은 시스템은 비선형적인 요소를 많이 가지고 있기 때문에 수학적인 알고리즘으로 안정도를 판별하고, 제어게인을 구하는 것이 매우 어렵기 때문에 축약된 모델링을 이용하여 제어 게인을 구하였고, 안정도를 분석하였다.
이 논문에서는 데이터마이닝의 클러스터링을 이용한 경보 데이터 축약기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기반 경보데이터 축약기법은 데이터간의 유사성을 이용한 경보 데이터의 그룹화를 통해 생성된 모델을 이용하여 새로운 경보 데이터에 대한 분류를 자동화할 수 있다. 이것은 과거에 탐지된 공격의 형태뿐만 아니라 새로운 혹은 변형된 경보의 분류나 분석에도 이용할 수 있다. 또한 생성된 클러스터의 생성 원인의 분석을 이용한 클러스터 간의 시퀀스의 추출을 통해 사용자가 공격의 순차적인 구조나 그 이면에 감추어진 전략을 이해하는데 도움을 주며, 현재의 경보 이후에 발생 가능한 경보들을 예측할 수 있다.
본 논문에서는 면 축약 방식을 이용하면서 3D 모델의 체적이 보존되는 메쉬 간략화 알고리즘을 제안하였다. 면 축약은 축약 대상 삼각형의 세 정점을 새로운 정점 하나로 모아 한 번에 4개의 면을 제거함으로써 에지 축약에 비해 빠른 간략화를 수행하는 방식이다. 어떤 방식이든 어느 면 또는 에지부터 축약할 것인가 하는 간략화 우선순위 척도가 매우 중요한데, 본 논문에서는 면 축약에 있어서 최근 제시되었던 한 방법의 문제점을 지적하고 이를 보완한 새로운 가중치 함수를 사용하여 축약 우선순위를 결정하였다. 또한 축약 대상 삼각형들을 대신할 새로운 한 정점을 결정하는데 있어서 체적이 보존되면서 삼각형 세 정점 주변의 곡률 차이 등을 반영할 수 있는 체적 기준점을 결정하는 새로운 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제시한 방식이 체적을 보존하면서 기존의 다른 방식에 비해 뒤지지 않는 축약 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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