본 논문에서는 초광대역(UWB)에서 사용 가능한 넓은 방사 슬롯 안테나의 소형화와 동시에 UWB 시스템과 IEEE 802.11 a/n 표준의 Wi-Fi 서비스를 사용하는 무선 랜 시스템 간의 간섭을 막기 위한 노치 구조에 대하여 연구하였다. 제안된 안테나는 기존 안테나의 넓은 슬롯을 공진 주파수의 $\lambda/2$ 길이에서 $\lambda/4$로 축소 설계하여 전체 크기를 약 72 % 감소시켰다. 그리고 T-모양의 CPW 급전 스터브를 최적화하여 3.0~11.8 GHz의 초광대역을 만족시켰다. 이 스터브 내부에 노치 구조인 2차 Hilbert curve 슬롯 라인을 만들어 5 GHz를 중심으로 4.9~5.6 GHz를 제거하였다. 최종적으로 FR4-epoxy 기판에 제작한 안테나는 $20{\times}15\;mm^2$이다. 반사 손실을 측정한 결과, Wi-Fi 대역이 제거된 3.2~11.8 GHz에서 -10 dB 이하를 만족하였으며, 선형적인 위상 특성과 안정된 군지연 특성, 그리고 무지향성의 방사 패턴을 잘 만족하였다.
최근들어 모바일 환경에서 운영되는 많은 응용시스템들이 개발되고 있다. 대부분의 시스템들은 모바일 사용자와의 단순한 상호작용만을 필요로 하는 메시지 전송, 은행 거래, 위치 서비스 등을 위한 것들이다. 단순한 기능만을 지원하는 이유는 모바일 장치가 스크린 크기가 제한적이고, 네트워크 대역폭이 좁으며, 컴퓨팅 능력이 낮기 때문이다. 이와 같은 이유로 모바일 장치를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 복잡한 알고리즘을 구현하는 것은 거의 불가능하였다. 본 연구에서는 모바일 환경에서의 그룹의사결정 과정을 지원하기 위하여 간결한 상호교호적 절차를 제시하고자 한다. 이 상호교호적 절차는 모바일 환경에서 그룹의 절충해를 선택하도록 돕기 위한 다목적 선형계획 프로그램에 기반을 두고 있다. 이 절차를 활용하게 되면 그룹의사결정자들의 정보제공의 부담을 줄여줄 수 있다. 최선의 절충해를 찾기 위해서 변수 및 목적식에 대한 부분적 순위 정보만을 활용하였다. 본 방법론은 의사결정자의 효용함수에 대한 형태 혹은 존재 여부에 대한 어떠한 가정도 하지 않고 있다. 본 절차의 실험적 연구를 위해서 모바일 환경에서의 그룹의사결정지원시스템인, MOBIGSS를 개발하였으며, 이 시스템을 개인 투자자의 자산 투자 문제에 적용하였다.
기후변화는 지구환경 시스템을 구성하는 모든 권역에 영향을 미치며 각 권역은 서로 비선형적인 상호작용을 통해 다시 기후변화에 영향을 미친다. 따라서 기후와 지구환경 시스템 사이의 피드백 과정을 종합적으로 분석하고, 변화특성을 진단하여 예측할 수 있는 통합적인 연구가 필요하다. 그러나 현재까지는 기후변화에 따른 지구환경 시스템의 특정 권역의 변화에 대해서만 연구를 진행하고 있어 기후 환경 상호간의 연계 연구 지원이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후 환경 변화를 종합적으로 분석하고 예측하기 위해 자료 저장, 관리 및 배포를 지원하는 GIS기반의 통합DB 관리시스템을 개발하였다. 통합DB 관리시스템은 VB.NET 2005와 지도 기반의 공간 표현을 위한 ArcObjects 컴포넌트를 이용하여 개발하였다. 먼저 기후 환경 전문가의 요구사항을 고려한 연구 대상 및 자료를 선정하였고, 자료 관리 및 활용 방법을 정의하였다. 또한 연구 자료의 효율적인 검색을 위하여 데이터를 표준화하였으며, 이를 적용한 데이터 모델링을 통하여 기후 환경 DB와 자료의 이해도를 높이고, 공간적 상관관계 분석을 위한 GIS DB를 구축하였다. 구축된 DB를 기반으로 사용자에게 DB의 다양한 검색 및 접근을 통해 자료에 대한 세부적인 정보를 제공하고 자료의 배포가 가능한 프로토 타입의 통합DB 관리시스템을 개발하였다. 이러한 GIS기반의 기후 환경 통합DB 관리시스템은 효율적인 자료 관리는 물론 자료를 배포하는 환경을 제공 할 수 있으며, 미래의 기후변화를 종합적으로 진단 및 예측 하는데 기여가 클 것으로 판단된다.
도로연결허가는 위계가 높은 도로의 접근성을 제한함으로서 높은 속도로의 지역 간 광역 이동성을 보존하기 위한 제도이다. 이미 도시화가 진행되어 도로의 이동성이 상실된 지역에서 과도하게 긴 변속차로 길이요구로 인해 토지의 접근성이 악화되므로 향상된 차량 가속성능을 반영하여 변속차로 최소길이를 재검토해야한다는 요구가 제시된다. 그러나 변속차로 최소길이 요건을 재검토하기 위해서는 저속에서 본선으로 합류하는 차량이 본선에 미치는 영향을 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이를 위하여 본선의 교통류율, 가속차로 내 도달속도에 따라서 도로연결시설 진출차량 1대가 본선에 유발하는 총 지체를 분석하였다. 본선의 교통류율과 총 지체는 정확한 선형관계를 가지고 있는 것이 확인되었으며, 도로연결 시설에서 진출한 차량의 본선 합류속도가 40km/h부터 100km/h까지 20km/h간격으로 증가함에 따라 각각 약 5.0배, 1.6배, 5.1배 감소하였다. 가속차로 내 차량이 본선과 동일한 속도로 가속하여 합류할 경우 유발하는 총 지체가 0.5대·시 이하로 가장 이상적이지만, 운전자의 인지반응속도 1초를 감안할 때 본선과 약 20km/h이내의 속도편차를 가지고 합류할 경우 본선에 유발하는 총 지체는 미미한 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
이 연구의 목적은 세가지 니켈-티타늄 파일의 휨과 회전 조건 하에서의 응력 분포를 유한요소 모형을 이용하여 비교하는 것이다. ProFile .06/#30, ProTaper와 ProTaper Universal의 F3파일을 마이크로컴퓨터 단층촬영을 하고 reverse engineering을 통하여 세 니켈 티타늄 파일의 구조를 얻고 삼차원 유한요소모형을 제작하였다. 니켈 티타늄 합금의 비선형적인 물리적 성질을 반영하고 ABAQUS 프로그램을 이용하여 휨과 회전 조건 하에서의 기계적인 움직임을 수학적으로 예측 분석하였다. U-형태의 단면 구조를 가진 ProFile이 모형 가운데 가장 좋은 휨 성질을 나타냈다. 동일한 휨량 조건에서는 볼록한 삼각형 단면의 ProTaper가 다른 모형보다 많은 힘을 필요로 하였으며, 반면에 가장 높은 von Mises 응력은 ProTaper Universal의 단면에서 움푹 파인 부위에 집중되었다. ProFile 모형은 동일한 크기의 회전력 에 대해 가장 큰 응력 집중을 U-형 구 부위에 나타냈다. ProTaper 모형은 다른 모형에 비해 동일량을 비틀기 위해 더 많은 힘을 필요로 하였으며, 반면에, 동량의 비틀림에서는 가장 높은 von Mises 응력이 ProTaper Universal의 단면에서 움푹 파인 부위에 집중되었다.
In general precise estimation of hourly of daily distribution of the long-term run-off should be very important in a design of source of irrigation. However, there have not been a satisfying method for forecasting of stationar'y long-term run-off in Korea. Solving this problem, this study introduces unit-hydrograph method frequently used in short-term run-off analysis into the long-term run-off analysis, of which model basin was selected to be Sumgin-river catchment area. In the estimation of effective rainfall, conventional method neglects the Soil moisture condition of catchment area, but in this study, the initial discharge (qb) occurred just before rising phase of the hydrograph was selected as the index of a basin soil moisture condition and then introduced as 3rd variable in the analysis of the reationship between cumulative rainfall and cumulative loss of rainfall, which built a new type of separation method of effective rainfall. In next step, in order to normalize significant potential error included in hydrological data, especially in vast catchment area, Snyder's correlation method was applied. A key to solution in this study is multiple correlation method or multiple regressional analysis, which is primarily based on the method of least squres and which is solved by the form of systems of linear equations. And for verification of the change of characteristics of unit hydrograph according to the variation of a various kind of hydrological charateristics (for example, precipitation, tree cover, soil condition, etc),seasonal unit hydrograph models of dry season(autumn, winter), semi-dry season (spring), rainy season (summer) were made respectively. The results obtained in this study were summarized as follows; 1.During the test period of 1966-1971, effective rainfall was estimated for the total 114 run-off hydrograph. From this estimation results, relative error of estimation to the ovservation value was 6%, -which is mush smaller than 12% of the error of conventional method. 2.During the test period, daily distribution of long-term run-off discharge was estimated by the unit hydrograph model. From this estimation results, relative error of estimation by the application of standard unit hydrograph model was 12%. When estimating by each seasonal unit bydrograph model, the relative error was 14% during dry season 10% during semi-dry season and 7% during rainy season, which is much smaller than 37% of conventional method. Summing up the analysis results obtained above, it is convinced that qb-index method of this study for the estimation of effective rainfall be preciser than any other method developed before. Because even recently no method has been developed for the estimation of daily distribution of long-term run-off dicharge, therefore estimation value by unit hydrograph model was only compared with that due to kaziyama method which estimates monthly run-off discharge. However this method due to this study turns out to have high accuracy. If specially mentioned from the results of this study, there is no need to use each seasonal unit hydrograph model separately except the case of semi-dry season. The author hopes to analyze the latter case in future sudies.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.
선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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