우리가 소비하는 식량의 확보는 단위 수량의 증대 뿐만 아니라, 생산이후 수확, 조제가공 및 건조 저장과정에서의 곡물 손실 방지 또는 감소로 인한 간접 증산으로도 이룩될 수 있는데, 현재 우리나라에서는 수확 이후의 곡물 손실량이 전체 생산량의 약 11%에 달하는 것으로 추정되고 있다(12). 여기서 식량의 중요 손실원으로 기계적 원인과 곡물 자체의 특성에 의한 두가지 요인을 고려할 수 있다. 따라서 쌀의 물리적 특성이 규명되면 각 과정에서 발생되는 기계적 손실을 더욱 줄일 수 있을 것이다. 이러한 중요성에도 불구하고 지금까지 우리나라에서는 벼의 물리적 특성에 관한 연구가 거의 없는 실정이다. 특히 우리나라에 많이 보급되고 있는 통일계 품종은 관행 품종에 비하여 물리적 특성이 크게 다르다고 인정되고 있다. 따라서 본 연구는 벼와 현미의 특성을 기계적 및 유동학적 측면에서 함수율 및 품종별로 규명하여, 농업기계의 설계 및 작동조건, 그리고, 조제가공의 기초적 자료로 제시하고자 하였다. 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 준 정하중의 압축시험에서 함수율은 벼와 현미의 기계적 및 유동학적 특성에 큰 영향을 미쳤으며, 특히 높은 함수율에서는 점성적인 특성이, 낮은 함수율에서는 탄성적인 특성이 나타났다. 2. 벼와 현미의 함수율이 24-12% (습량기준)의 범위에 있을 때 현미의 항복점은 2.0-7.2kg, 벼의 항복점은 2.5-7.6kg을 나타냈으며, 전반적으로 현미보다 벼의 항복점이 0.5-1kg 더 높았다. 또한 함수율이 18%(습량기준) 이하에서는 일반계 품종이 통일계 품종보다 압축 강도가 더 높았으나 18% 이상의 높은 함수율에서는 더 낮게 나타났다. 그리고 낮은 함수율에서 현미의 항복점은 현미 두께 대 길이의 비의 증가에 따라 직선적으로 감소하였다. 3. 현미의 최대압축 강도는 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서 2.94-10.4kg을 나타냈으며, 14% 수준의 낮은 함수율에서는 현미의 최대 압축 강도는 5.66-11.4kg으로 품종간에 높은 유의성이 있었다. 따라서 벼와 현미의 크기가 최대 압축 강도에 큰 영향을 미친 것으로 사료된다. 4. 함수율 12-24%(습량기준)의 범위에서, 현미의 항복점에서 변형은 0.20-0.40mm를 나타냈으며, 함수율이 약 17%일 때 최소치를 보였다. 벼의 항복점에서 변형은 0.20-0.41mm 였으며 통일계 품종이 일반계 품종보다 변형이 더 많이 생겼다. 5. 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서, 일반계 품종의 레질리언스(resilience)는 $0.142-0.603kg{\cdot}mm$, 통일계 품종의 레질리언스는 $0.229-0.601kg{\cdot}mm$로 나타났다. 함수율이 19% 이하에서는 일반계 품종이 통일계 품종보다 더 높게 나타났으며 19% 이상에서는 반대 현상이 일어났다. 또한 14%의 낮은 함수율에서, 현미의 레질리언스는 현미 두께 대 길이의 비의 증가에 따라 감소하였다. 벼의 레질리언스는 함수율의 감소에 따라 증가했으며, 그 범위는 $0.285-0.850kg{\cdot}mm$이었다. 6. 현미의 터프니스(toughness)는 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서 $0.841-2.795kg{\cdot}mm$이었다. 또한 일반계 품종과 통일계 품종 사이에는 유의성이 없었으나. 품종간에는 높은 유의성이 있었다. 7. 현미의 탄성계수와 스티프니스(stiffness)는 함수율의 감소에 따라 직선적으로 증가하였다. 현미의 함수율이 24-12%(습량기준)의 범위에 있을 때 탄성계수는 $7-40kg/mm^2$, 스티프니스는 8-34kg/mm를 나타냈다.
현재 많은 센서 운영체제에서는 메모리 제약 때문에 스레드 스택을 공유한다. 하지만 대부분의 대상 플랫폼에서는 MMU가 없어서 하드웨어적으로 스택 보호가 이루어지기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 바이너리코드에 스택 보호 기능을 가진 래퍼 함수를 추가하고 바이너리 코드 안에 존재하는 스택 연산 명령어들을 스택 보호 기능을 가진 래퍼 함수호출로 바꾸어준다. 이때 스택 영역에 접근하는 명령어들과 스택 관리 모듈로의 분기 명령어간의 명령어 길이 차이에 의한 명령어 밀림현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밀림현상을 발생시키지 않고 임의의 명령어를 추가된 임의의 모듈을 호출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 도달 범위를 가지는 분기명령어를 반복적으로 사용하여 명령어 밀림현상 없이 추가된 임의의 모듈에 도달하게 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 센서 노드의 소프트웨어 보안 패치와 소프트웨어적 유지 보수를 용이하게 할 것이다.
유전자알고리즘의 조숙수렴현상(premature convergence phenomenon)은 유전자알고리즘의 성능을 크게 저하시키기 때문에 이 문제를 해결하는 것이 성능향상에 크게 영향을 준다. 본 논문에서는 유전자알고리즘의 조숙수렴현상을 완화하여 성능을 향상시키기 위한 선택적 돌연변이 방법을 제안한다. 선택적 돌연변이에서는 유전자알고리즘 개체의 등급에 따라서 염색체의 특정영역에 비트를 추가적으로 돌연변이 시킨다. 이렇게 함으로서 등급이 낮은 개체는 표현형 상에서 많은 변화가 일어나고 등급이 높은 개체는 작은 변화가 일어나게 된다. 결국 좋은 개체는 그 주변을 세부적으로 탐색하며 좋지 못한 개체는 새로운 영역을 탐색할 기회가 높아지게 되어 조숙수렴현상을 완화하면서 성능향상을 꾀할 수 있게 된다. 성능향상을 측정하기 위하여 4개의 대표적 함수 최적화 문제에 적용해서 제안한 방법의 성능을 측정하였다. 실험결과 기존의 유전자알고리즘보다 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 충격성 잡음에 강인하기 위한 시변 주파수 추정 기법을 제안하였다 충격성 잡음에 강인하기 위해서는 충격성 잡음에 의한 추정 변수의 동요를 제한하고 추정된 오차가 향후 추정시 영향을 미치는 오차의 전파현상을 제한하여야 한다. 충격성 잡음에 의한 추정오차의 전파를 제한하기 위해서는 망각인자의 도입이 필요함을 증명하였고 보다 효과적으로 사용하기 위해서 가변 망각인자를 도입하였다. 가변 망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의한 오차의 전파를 선택적으로 제한할 수 있으며 충격성 잡음에 의한 추정계수의 변동은 영향함수 측면에서 Huber함수를 이용하여 제한하였다. 제안된 알고리듬은 Huber함수와 가변망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기와 오차의 영향이 전파되는 것을 적응적으로 제한하기 때문에 모의실험을 통해 기존의 칼만 알고리듬보다 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
송수관이나 배수관은 계획된 필요유량을 특정 지점까지 안전하게 전달할 수 있도록 설계되지만 여러 가지원인으로 인하여 갑작스런 파열이나 균열이 일어난다. 파이프 파괴의 원인으로는 수격현상, 관의노화, 파이프 외부로부터의 충격, 흙의 상태, 그리고 파이프 설치시의 공사여건 등이 있다. 본 연구에서 여러 가지 요인들을 불확실성 인자로 가정하여 파이프의 파괴확률을 산정할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 개발되었다. 상수관망의 설계 시 파이프의 두께를 산정하는 주 장력 공식을 이용하여 신뢰함수를 만들고 파이프의 파괴확률을 계산하였다. 신뢰함수를 구성하는 확률변수들 중 파이프의 내압에 대한 분포함수는 정규분포가 아닌 극치분포(Gumbel distribution)를 따른다는 것을 부정류 수치해석 결과로서 알 수 있었고 AFDA(Approximate Full Distribution Approach) 기법을 사용하여 파괴확률을 산정하였다. 신뢰성 모형을 이용하여 파이프의 두께, 직경, 허용응력, 그리고 파이프 내압에 따른 파괴확률을 정량적으로 산정할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 신뢰성 해석모형을 이용하여 보다 안전하고 경제적인 송배수관의 설계기법을 구축할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.
본 논문에서는 기본적인 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 외력을 가진 사랑 모델에서 외력을 사람의 인식에 기반한 모델을 만들기 위해 퍼지의 삼각 소속 함수를 제시한다. 또한 이 소속 함수를 외력으로 사용한 후 여기에서 나오는 거동 현상을 시계열과 위상 공간으로 나타내고, 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.
본 논문은 회전기의 비틀림 현상을 억제하기 위하여 복소쌍입력 기술함수 기법을 이용한 제어시스템을 구성한다. 시스템의 주기적 출력은 복소 기술함수로 표현되며 제어기는 이러한 함수를 바탕으로 비선으로 설계된다. 제안한 알고리즘의 타당성 및 성능의 우수성을 검증하기 위하여 2관성 특성을 갖는 DC 전동기 시스템에 적용하여 실시간 실험을 통해 성능을 분석하였다. 시스템을 구동하기 위한 하드웨어 보드는 PSoC(Programmable System on Chip) 프로세서를 이용하여 임베디드 형태로 구성하였으며 실시간 데이터는 제안하는 제어알고리즘이 프로그램되어 있는 PC의 Matlab/Simulink 소프트웨어와 연동이 가능하게 구성하였다.
포수상태(包水狀態)의 루부라참나무(Quercus rubra) 시험편을 3가지 등온조건(等溫條件)에서 건조한 결과를 비정상상태(非正常狀態)의 확산(擴散)모델로 추정한 결과와 비교하였다. 표면이 충분히 젖은 상태인 건조초기에는 불안정(不安定)한 확산현상(擴散現象)이 관찰되었으나, 함수율(含水率)별 건조속도의 변이를 Fick's의 확산법칙과 비교할 때 유사한 형태를 보였다. 실험에서 얻은 건조조건별 건조곡선은 확산모델의 수치해석(數値解析) 결과와 거의 일치하였으며, 같은 평위함수율(平衛含水率) 조건에서 건조온도의 증가는 목재표면 보다 내부의 함수율 변화에 더 크게 영향하여 결과적으로 낮은 온도에서의 건조조건이 목재 내의 수분경사(水分傾斜)를 급하게 하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 목재 건조 중의 내부에 발생하는 수분경사를 추정하는데 비정상상태의 확산모델이 모든 함수율 범위에 걸쳐 유용하게 사용될 수 있음이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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