본 논문에서는 LFM 잔향 신호를 효율적으로 백색화하여 표적의 탐지확률을 높이는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 LFM의 주파수 변화율을 역으로 보상하는 선형 dechirping 기법을 이용하여 시간에 따라 주파수가 변하는 LFM 신호의 잔향을 CW와 같이 데이터 블록 내에서 일정한 주파수 특성을 유지할 수 있도록 변환하였다. 또한 표적이 존재하지 않는 인접 빔 신호를 참조 신호로 사용하여 AR (autoregressive)계수로 각 구간의 주파수 응답을 모델링하고 역 필터를 구현하여 표적이 존재하는 빔 신호를 필터링함으로써 LFM 잔향을 효율적으로 백색화하였다.
본 논문에서는 상태변수 및 입력변수에 시간지연을 가지는 이산 퍼지 마코비안 점프 시스템의 $H_{\infty}$ 퍼지 제어기 설계 방법을 나타낸다. 시간지연 퍼지 마코비안 점프 시스템은 마코비안 점프 파라미터를 갖는 시간 지연 비선형 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현된 것이다. 확률 리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 폐루프 시스템이 안정하며 $H_{\infty}$ 성능 조건을 만족하는 조건식을 유도한다. 확률 리아프노프 함수는 시스템 모드에 따라 변하는 함수이다. 유도된 조건식으로부터 제어기 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타내며, 제어기는 선형행렬부등식의 해로부터 직접 구할 수 있다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.
유전 알고리즘은 적절한 해를 찾기 위해서 자연선택과 개체군 유전학을 이용한 효율적 탐색기법이다. 그러나, 기존의 유전 알고리즘들은 수렴을 보장하기 위해서 유전자 풀의 크기를 증가시켜야 했고 그 결과 저장공간과 계산 시간이 많이 소요되었다. 또한, 염색체 교차와 유전자 돌연변이를 사용하여 새로운 염색체를 발생시켰기 때문에 알고리즘이 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 줄이기 위해서 확률벡터에 기반한 개체기반 증가 학습이라는 소형 유전 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시킨 새로운 스테레오 정합 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 확률벡터의 사용으로 인해 유전 풀, 염색체 교차, 그리고 유전자 돌연변이 연산을 제거하였다. 그 결과 제안된 정합 알고리즘은 기존 방식보다 구조가 간단하고 계산량의 향상이 있었으며, 영상의 특성에 상관없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
본 논문에서는 시간지연을 가지는 이산 비선형 마코비안 점프 시스템의 $H_{\infty}$ 퍼지 제어 문제를 다룬다. Takgi-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 마코비안 점프 파라미터를 갖는 시간 지연 비선형 시스템을 마코비안 점프 퍼지 시스템으로 나타내고, 이에 대한 제어기를 설계한다. 확률 퍼지-리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 안정성 및 $H_{\infty}$ 성능을 해석하고 이 함수를 이용하여 폐루프 시스템이 안정하며 $H_{\infty}$ 성능 조건을 만족하는 조건식을 유도한다. 확률 퍼지-리아프노프 함수는 시스템 모드에 따라 변하는 함수이다. 유도된 조건식으로부터 제어기 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타내며, 제어기는 선형행렬부등식으로부터 바로 구할 수 있다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.
확정론적 최적설계에서는 설계변수의 변동이나 불확실성 등을 최적화 과정에서 고려하지 않는다. 신뢰성 최적설계는 설계변수의 임의성을 체계적인 확률 및 통계이론을 적용하여 생산품의 안정성을 보다 정밀하고 합리적으로 다룬다. 본 논문에서 설계변수를 확률변수로 취급하여 실제 제작시의 제작오차를 고려한 표준편차를 주었으며, 설계변수의 평균에 대한 표준편차를 기존의 고정된 값을 사용하지 앉고 평균과 표준편차의 관계가 오목함수로 나타나도록 하였다 즉, 설계변수의 평균이 달라짐에 따라 표준편차도 변동계수만큼 변하도록 하였다. 신뢰성해석은 불변 2차 모멘트 방법을 이용하고 신뢰성을 구하는 방법은 신뢰도 지수 접근방법의 개선된 일계 2차 모멘트 방법을 이용하여 신뢰성을 구하였다. 두 가지 예제를 통해 확정론적 최적설계, 신뢰성 최적설계와 표준편차의 변동을 고려한 신뢰성 최적설계의 값을 비교하였다.
본 연구에서는 확률적 지진취약도 분석방법을 3경간 FCM 교량에 적용하여 지반특성에 따른 지진취약 교각의 위치와 교각 상 하부에서의 소성힌지 발생 상태를 수치예제 결과의 분석을 통해 평가하였다. 이를 위해, 취약도 곡선을 최대지반가속도(PGA)의 변수에 대한 대수정규분포 함수로 가정하고 대수정규분포 함수의 주요 계수인 중앙값과 대수표준편차는 최우도추정법(Maximum Likelihood Method)으로 구하였다. 또한 지점별 상이한 지반특성은 "도로교표준시방서"에 제시되어 있는 지반의 등가 스프링을 사용하여 해석모델에 반영하였으며, 지진취약도 분석에 필요한 구조물의 손상지수로 교각의 소성힌지에서의 회전연성도를 이용하였다.
본 논문에서는 실시간 유비쿼터스 센서 네트워크에 적합한 MAC(medium access control) 프로토콜을 제안한다. 기존의 DCF 프로토콜은 데이터 전송을 위한 슬롯(slot)을 선택할 때 패킷 충돌로 인한 재전송이 반복될 때 마다 크기가 변하는 경쟁 윈도우(contention window) 내에서 균등 확률 분포(uniform probability distribution)를 이용한 랜덤(random) 선택 기법을 사용하지만 제안한 프로토콜에서는 센서 데이터의 전송 지연을 최대한 감소시키기 위하여 경쟁 윈도우의 크기를 고정시키고, 전송 슬롯을 보다 효율적으로 선택하도록 비 균등(non-uniform) 확률 분포를 사용하여 전송 슬롯을 랜덤하게 선정한다. 제안한 방법의 성능을 입증하기 위하여 256개의 센서가 배치된 센서 네트워크 모델을 기반으로 ns-2를 이용하여 시뮬레이션을 시행하고, 전체 센서에 발생하는 전송 평균 지연 시간이 기존의 802.11 MAC 표준에 비하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 최적 지연 한계점(best latency bound)에 가깝게 나타남을 확인한다.
고속전철 부하는 동기 전동기를 제어하기 위해 컨버터와 인버터를 포함한 많은 비선형 부하를 가지고 있다. 고조파 측정 결과로 고조파는 시간에 따라 변하는 특성이 관측되었다. 순시치 측정에 의한 고조파 평가는 측정 순간에 따라 고조파가 다를 수 있으므로 모호한 결과를 초래할 수 있다. 시간에 따라 변하는 고조파를 해결하기 위해 쓰이는 가장 보편적인 방법은 누적확률을 사용하는 것이다. 고조파 시뮬레이션은 사례연구 시스템의 전압 및 전류 왜곡을 평가하기 위해 이용되었다. 본 논문에서는 고속전철 부하의 고조파 현장 측정, 국제 고조파 관리 기준인 IEC 61000-3-6과 IEEE Std. 519에 의한 고조파 평가, EDSA 프로그램을 사용한 시뮬레이션을 심도있게 다루고자 한다.
수문자료의 빈도해석은 자료의 독립성(independence)와 정상성(stationarity)를 가정하여 이뤄진다. 그러나 관측 수문자료에서 비정상성 현상이 발생하고 있다는 사실이 관측되면서 수문자료에 대한 비정상성 빈도해석에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 연구의 목적은 수문자료의 빈도해석에서 가장 널리 사용되고 있는 Gumbel 및 GEV 분포에 대한 비정상성 빈도해석 모형을 개발하는 것으로, 이를 위해 비정상성 Gumbel과 GEV 모형의 매개변수를 시간에 따라 변하는 형태로 정의하였다. 비정상성 Gumbel 및 GEV 모형의 정확도를 알아보기 위해 비정상성 모형과정상성 모형을 이용하여 Monte Carlo 모의실험을 수행하였다. 모의실험은 다양한 조건의 재현기간, 표본크기, 매개변수 조건을 고려하여 수행되었다. 그 결과 비정상성 모형의 오차는 비교적 표본크기가 클 때 가장 작은 것으로 나타났다. 또한 복잡한 매개변수의 조합을 가지는 비정상성 모형은 모두 동일한 경향성을 가질 때 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다. 비정상성 GEV 모형의 경우는 확률수문량 산정에 음(-)의 형상 매개변수가 큰 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 비정상성 조건에서 다양하게 존재하는 비정상성 모형 중 어떠한 모형이 주어진 자료에 대해 가장 적절한 모형인지 결정하기 위해 모의실험을 수행하였다. 널리 적용되고 있는 AIC, BIC, likelihood ratio test에 대해 정상성 및 비정상성 Gumbel 모형을 이용하여 모의실험을 수행한 결과, AIC가 비정상성 모형 중 적정 모형 선택에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 개발된 비정상성 Gumbel 및 GEV 모형의 적용성을 알아보기 위해 우리나라 연최대강우 자료에 적용한 결과, 위치 매개변수에 시간항을 고려하는 Gumbel 모형이 최적모형으로 가장 많이 선택되는 것으로 나타났다. 따라서 현재 우리나라의 연최대강우자료 중 경향성이 나타나는 자료에 대해서는 위치 매개변수가 시간에 따라 변하는 특성이 가장 많이 나타나고 있는 것으로 판단된다.
4대강 사업 이후, 하천변의 환경에 많은 영향과 변화가 있었다. 그 중에서도 하천을 포함한 수변환경의 식생 변화에 가장 큰 영향을 주는 수문학적 조건이 변화하였고, 이에 따른 식생 천이가 지속적으로 발생할 것이기 때문에 그 영향을 분석하는 것이 시급한 과제이다. 이에 따라서, 본 연구의 목적은 수문학적 조건에 따른 하천변의 식생조건의 변화를 분석하는 것으로서, 수문학적 조건의 정량화를 위한 연침수확률(IEPs) 개념을 새로이 제시하고 이에 따른 수변환경과 식생의 변화를 한강에 위치한 비내섬을 대상으로 고찰하였다. 연구 결과에 따라서 P=0.08 이나 그 이하의 IEPs를 가진 구역은 식생 교란이 일어나거나 또는 친수성 식물로서 천이될 것으로 나타났다. 따라서, 하천과 유량에 대한 주무기관이 하천환경에 대해서도 관리업무를 통하여 하천보호를 수행하여야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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