일반적인 기하학적 경계와 해저 지형을 가진 항만에서 해수 고유 진동 특성의 수치해석을 위하여 유한요소법이 응용되었다. 지배 방정식인 Helmholtz방정식을 일반화된 매트릭스 고유치문제로 변환하는데 표준유한요소과정을 사용하였다. 고유주기와 고유진동모우드의 수치해를 얻기위한 컴퓨터 프로그램이 개발되었고, 고유치의 수치해석과정에서 수치적 특이성을 취급하기 위해 고유치 이동기법이 고안되었으며, 수치적 악조건을 극복하기 위해서는 행렬원소의 축척화가 효과적임을 알았다. 수치예로서 먼저 해석해를 알 수 있는 경우를 해석하여 수치해와 해석해를 비교해 봄으로써 작성된 컴퓨터 프로그램의 유용성을 확인하였고, 일반적인 경계 조건과 임의 수성의 실제 항만에 유한요소 해법을 적용하여 성공적으로 고유진동의 해를 구하였다.
본 논문에서는 의료 영상에 대한 새로운 비견고 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 의료 영상의 보안 및 위조 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 알고리듬에서는 영상의 고유한 특성을 나타내는 특이점 (singularity)을 추출하여 이를 워터마크로 사용한다. 이때 특이점 추출에는 영상의 에지 성분을 정확하게 추출하는 장점을 갖는 Mallat 웨이브릿 변환을 이용한다. 즉 Mallat 웨이브릿 변환을 통해 생성된 첫 번째 스케일의 수평 및 수직 상세 부대역 (detail subband)을 이용하여 상세 신호에 대한 크기 성분 및 위상 성분을 계산한 후, 이러한 정보들을 이용하여 입력 영상의 국부 계수 최대치 (local modulus maxima, LMM)를 추출한다. LMM은 영상의 고유한 특성을 갖는 특이전을 나타내므로, 어떠한 조작이 가해진 영상의 LMM은 원 영상의 LMM과의 차이를 나타낸다. 따라서 임의의 영상에 대하여 LMM을 구한 후 원 영상의 LMM과 비교함으로써 위조 여부를 판단할 수 있다. 제안한 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의 실험을 통하여 제안한 워터마킹 알고리듬은 의료 영상의 위조된 부분을 정확하게 추출하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 우선 선형 탄성문제의 변분해(variational solution)가 Sobol- ev 공간[ $H^{1}$(.OMEGA.)]= $H^{1}$(.OMEGA.)* $H^{1}$(.OMEGA.)* $H^{1}$(.OMEGA.)에서 유일하게 존재함을 재 검토하고 다음으로 경계적분식의 해도 변분해와 같음을 보인다. 이것은 선형 탄 성문제의 경우 고전해(classical solution)가 존재하지 않을 경우에도 BEM을 사용하여 변분해의 수치적 근사치를 구할 수 있다는 수학적 근거가 된다. 이를 위해서 Sobol- ev 공간 내에서의 Green's formula를 적용하는데 점하중해의 특이점(singularity)때문 에 Green's formula를 적용하기가 곤란해진다. 이 문제는 적분영역 .OMEGA.를 .OMEGA.-B$_{\rho }$로 치환하고 .rho.를 0으로 접근시키는 방법으로 해결한다. 이 때 B$_{\rho}$는 특이 점에 중심을 두고 매우 작은 변경 .rho.를 갖는 구이다.ho.를 갖는 구이다.
본 논문에서는 중복근을 갖는 비비례 감쇠시스템의 고유치 해석 방법을 제안하였다. 2차 고유치 문제의 행렬 조합을 통한 선형 방정식에 수정된 Newton-Raphson기법과 고유벡터의 직교성을 적용하여 제안방법의 알고리즘을 유도하였다. 벡터 반복법 또는 부분공간 반복법과 같은 기존의 반복법에서는 수렴성을 향상시키기 위해 변위법을 적용하였으며, 이 값이 시스템의 고유치에 근사하게 되면 행렬분해 과정에서 특이성이 발생한다. 그러나 제안방법은 구하고자 하는 고유치가 중복근이 아닐 경우에, 변위값이 시스템의 고유치 일지라도 항상 정칙성을 유지하며, 이것을 해석적으로 증명하였다. 제안방법은 수정된 Newton-Raphson기법을 이용하기 때문에 초기값을 필요로 한다. 제안방법의 초기값으로는 반복법의 중간결과나 근사법의 결과를 사용할 수 있다. 이들 방법중 Lanczon방법이 가장 효율적으로 좋은 초기값을 제공하기 때문에 Lanczon방법의 결과를 제안방법의 초기값으로 사용하였다. 제안방법의 효율성을 증명하기 위하여 두가지 예제 구조물에 대해 해석시간 및 수렴성을 가장 많이 사용하고 있는 부분공간 반복법과 Lanczon방법의 결과와 비교하였다.
최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.
This study investigates the stress singularity that occurs at the contact edge of three bodies in a frictional complete contact. We use the asymptotic analysis method, wherein we constitute an eigenvalue problem and observe the eigenvalue behavior, which we use to obtain the order of the stress singularity. For the present geometry of three bodies in contact, a contact between a cracked indenter and half plane is considered. This is a typical geometry of the PCMI problem of a nuclear fuel rod. Thus, this paper, specifically presents the characteristics of the PCMI problem from the perspective of stress singularity. Consequently, it is noted that the behavior of the stress singularity varies with the difference in the crack angle, coefficient of friction, and material dissimilarity, as is observed in a frictional complete contact of two bodies. In addition, we find that the stress singularity changes essentially linearly with respect to the coefficient of friction, regardless of the variation in the crack angle and material dissimilarity. Concurrently, we find the order of singularity to be 0.5 at a certain coefficient of friction, irrespective of the crack angle, which we also observe in the crack problem of a homogeneous and isotropic body. The order of singularity can also exceed 0.5 in the frictional complete contact problem of three bodies. This implies that the propensity for failure when three bodies are in frictional complete contact can be even worse than that in case of a failure induced by a crack.
파울링은 열교환기에 형성되는 열저항으로 에너지 손실에 많은 영향을 미친다. 그러나 파울링은 그 예측이나 감소 또는 제거가 매우 어려운 것으로 인식되어 왔다. 작동유체자체를 철결하게 유지함으로써 파울링을 감소할 수도 있으나 작동유체 자체의 특성 때문에 본질적으로 작동유체를 청결하게 유지할 수 없는 경우가 대부분이다. 즉, 폐열 회수의 대상이 되는 액체가 하천수나 생 활하수인 경우 작동액체를 청결하게 유지함으로써 파을링을 저감시피는 방법은 타당치 않다.일 본의 폐얼회수 프로젝트와 담수화 프로젝트에서 특이한 점은 두 가지 프로젝트에서 열교환기면의 파울링 문제 해경을 전열 촉진의 내용과 거의 비슷한 비중으로 다루고 있다는 점이다. 파울링은 오래 전부터 열시스템설계자의 주요 관심사였으나 큰 진전은 없었다. 그러나 현재는 주변기술이 발달로 더 이상 연구 불가능 영역은 아닐 듯 싶다.
식물 홀몬의 면역적 분석은 무엇보다 분석전 복잡한 정제가 필요치 않고 정밀분석을 신속히 할 수 있다는데 그 장점이 있다. 다만 pAb를 이용하는 경우에 특이성이 다소 문제로 대두되고 있으나 mAb를 생산함으로써 크게 개량할 수 있었다. 물론 GA류에 있어서는 극히 유사한 구조를 가진것 끼리의 면역분석은 잘되지 않는 것처럼 받아들여지고 있으나 이 문제도 epitope를 달리 함으로써 어느 정도 해결 팔 수 있으며, 이경우 HPLC로 정제후 mAb-ELISA를 이용하여 검출하면 훨씬 정확한 분리와 분석이 가능 할 것으로 생각된다. 본 연구자 등은 mAb를 이용한 식물 홀몬 분석에 있어서 시료를 추출, 정제후 실제 ELISA에 의해서 정량분석에 소요되는 시간은 2시간 미만정도밖에 걸리지 않는다. 또한 검출 한계도 pmol~fmol 정도로 정밀분석이 가능하다. 그리고 소요되는 장비는 간단한 spectrophometer만 가지면 된다. 다만 mAb를 생산하는 과정이 복잡하고 시간이 오래 걸린다. 따라서 필요로 하는 항체를 구입해서 (ABA artiserum sigma) 사용하는 것이 오히려 편리 할 것이다. 본 연구자 둥은 mAb를 이용한 식물 홀몬정량분석용 면역킷트를 제조하였다. 상기와 같은 여러가지 결과들은 식물 홀몬의 분석에 면역측정법이 편리하게 이용될 수 있음을 시사하고 생각된다.
본(本) 연구(硏究)는 소규모강복범위(小規模降伏範圍)를 벗어나는 대규모강복조건하(大規模降伏條件下)에서 구조안정성(構造安定性)에 관(關)한 중요(重要)한 문제(問題)인 불안정연성파괴(不安定延性破壞)를 평가(評價)할 수 있는 파괴역학인자(破壞力學因子)로서의 J 적분(積分)을 수치해(數値解)로서 구하는데 그 목적(目的)을 두었다. 이를 위해 균열재(龜裂材)의 균열선단요소(龜裂先端要素)로 8절점등방특이요소(節點等方特異要素)를 사용(使用)하고, 균열발생(發生)은 파괴인성(破壞靭性) $J_{IC}$를 초과할 때 일어나도록 하였으며, 그리고 균열성장(成長)의 취급(取級)은 균열개구각(龜裂開口角)을 이용(利用)했다. 본(本) 연구(硏究)에 의해 해석(解析)된 J 적분치(積分値)를 사용(使用)하여 균열재의 균열발생 과 안정성장(安定成長), 불안정(不安定) 발생점(發生點)을 찾은 결과(結果) 다른 연구결과(硏究結果)와 잘 일치(一致)하고 있어 탄소성(彈塑性)을 고려(考慮)한 J 적분치(積分値)가 균열의 안정성장(安定成長) 및 불안정연성파괴(不安定延性破壞) 문제(問題)를 다루는 파괴역학인자(破壞力學因子)로서 직접(直接) 이용(利用)될 수 있음을 보였다.
어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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