본 연구는 딥러닝을 위한 비선형 변환 접근법을 사용하여 Single-lap joint의 접착 영역을 조사하기 위한 진동 응답 기반 탐지 시스템 을 제시한다. 산업 혹은 공학 분야에서 분해가 쉽지 않은 구조 내에 보이지 않는 부분의 상태와 접착된 구조의 접착 부위 상태를 알기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 비선형 변환을 이용하여 기준 시편의 진동 응답으로 다양한 시편의 접착 면적을 조사하는 탐지 방법을 제안한다. 이 연구에서는 CNN 기반 딥러닝으로 진동 특성을 파악하기 위해 비선형 변환을 적용한 주파 수 응답 함수를 사용했고 분류를 위해 가상의 스펙트로그램을 사용했다. 또한, 제시된 방법을 검증하기 위해 알루미늄, 탄소섬유복합 재 그리고 초고분자량 폴리에틸렌 시편에 대한 진동 실험, 분석적 해, 유한요소해석을 수행했다.

This paper describes a preliminary ship design optimal design method in the process of hull form design. In the deterministic approach, an interdisciplinary ship design method integrates principal dimension decisions and hull form variations in the preliminary ship design stage. Integrated ship design, as presented in this paper, has the distinctive feature that these parameters are evaluated simultaneously. Conversely, in sequential design, which is based on the traditional preliminary ship design process, hull form designs and principal dimension decisions are determined separately and sequentially. The current study adopts the first method to enhance the design quality in the early design stage.

  본 논문에서 선형함수의 곱의 형태로 표현된 비선형 함수를 목적식 또는 제약식에 가지는 비선형 최적화 문제를 새로운 변수를 추가하여 선형 Relaxation 최적화 문제로 Reformulation하는 기법을 소개한다. 특히, 선형함수의 곱의 형태를 가지는 비선형 함수를 포함하는 비선형 정수 최적화 문제를 선형 정수 최적화 문제로 Relaxation할 경우 두 최적화 문제의 해가 일치함을 보인다. 또한 소개된 Relaxation 기법을 응용하여, 추가되

물리탐사와 시추자료에 대해 지구통계학적 복합해석 기술을 적용하여 3차원의 암반등급 해석을 수행하였다. 자료 복합 해석을 위한 다양한 지구통계학적 기술 중에서, 본 연구에서는 물리탐사 자료의 값을 추정하고자 하는 지점의 암반등급의 평균치로 치환하는 국소 변이 평균에 의한 단순 크리깅 기술(Simple Kriging with local varying means)을 사용하였다. 암석의 전기비저항 값은 RMR(Rock Mass Rating)값과 양의 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나 상관 관계 만에 의한 대응방식은 그 양상이 매우 복잡하고 공간적으로 연관되어 있는 경우가 많아 단순히 적용하기 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 전기비저항과 RMR의 일반적 선형 상관관계 외에 지시자 변환(indicator transform)에 의한 비선형 상관관계를 유도하는 방식을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 선형 및 비선형 상관관계에 의해 대응된 비저항 값이 실제 RMR과 비교할 때 나타나는 잔차(residual)에 대해 3차원 지구통계학적 분석을 적용하여 이 결과를 상관관계 결과에 추가함으로써 공간적 특성을 반영하는 RMR 평가를 수행할 수 있었다. 사용된 물리탐사 자료는 전기비저항 및 MT(Magnetotelluric) 탐사 자료이며, 총 10공의 시추자료를 통해 획득한 암반등급 값을 이용하였다. 이와 같은 해석은 조사 대상에 대한 광역적 지질조건을 보다 현실적으로 반영하는 암반등급 분포를 만들어내는 것으로 보인다.

본 논문에서는, 문헌[1]에서 보였던 적분형 서어보계의 구성문제를 목표입력이 선형자유계의 출력으로 얻어지는 경우로 일반화하여 확대계수를 얻고 쌍선형변환법에 의해 폐류우프계를 구성하는 설계법을 제안했다. 본 설계법의 유효성을 확인하기 위해, 전기 서어보기구의 각도 제어에 관한 응용 예를 보였다. 실제적인 서어보 시스템의 설계문제에 있어, 그 폐루우프계의 특성근을 정확한 위치에 배치하기보다는 오히려 어떤 요구하는 과도응답이 얻어질 수 있게 하는 영역내에 배치하면 된다는 의미에서 보면, 본 서어보계 구성법은 그 실제적인 의미가 크다고 할 수 있다.

본 논문에서는 연속시간계의 설계 문제에 있어, 연속계의 설계방법 그대로서는 설계 불가능한 하나의 문제, 즉, 복소좌반 평면상의 어떤 지정한 폐영역내의 극배치 문제를 쌍선형변환법을 이용해서 해결하는 하나의 설계방법을 제안했다. 실제적인 시스템 설계의 경우, 폐루우프 계의 특성근을 정확히 지정된 위치에 배치하여야만 할 경우는 드물고, 대개의 경우, 어떤 희망하는 영역내에 배치하면 충분하다. 특히 구체적으로 극을 지정하는 지침에 결핍되어 있을 경우나, 폐루우푸 계의 특성인 속응성, 진동특성, 안정도 등을 고려할 경우, 그 극을 지정 위치에 배치하기보다도 어떤 지정한 영역내에 배치하는 쪽이 유효하다고 할 수 있으므로, 다변수제어계의 설계 문제에 있어, 그 가치가 크다고 할 수 있다

전산화단층촬영에서 선형 및 비선형변환방법을 이용하여 탐색밀도에 따른 압축률과 최대신호대 잡음 비를 구하여 의료영상 압축의 화질에 대하여 알고자 한다. 선형변환방법은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템을 사용하여 닮은 블록을 찾아서 압축율과 화질의 성능을 조정가능 하므로 비선형변환방법은 8개의 셔플변환 중에서 회전변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상내의 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르나 실제 영상에서 레인지블록에 대한 최적의 도메인블록을 선택할 수 없기 때문에 성능은 다른 방법에서 보다 떨어질 수 있어서 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기 계수 변환의 근사화 정도를 높여서 성능을 개선하고, 블록의 크기가 작을수록 최대신호대 잡음비 (PSNR;peak signal to noise ratio)값은 높아지며 블록의 크기가 클수록 압축비가 높아지므로 최적으로 영상을 부호화하기 위해 퀴드트리 블록분할을 하였다.

기존의 프랙탈 압축 방법은 전체 영상을 도메인 영역으로 하여 몇 개의 레인지블록으로 재분할하여 하 나의 도메인 블록에 자신의 부분영역들을 근사화 시키므로 인공적인 형상을 만들어 내는 데는 효과적이나 컴퓨터 구현이 어렵다, 본 연구에서는 전산화단층촬영의 선형변환을 통하여 탐색밀도에 따른 부호화시간, 부호화 바이트, 압축률 및 PSNR를 구하고, 에러 판정 허용오차 임계치를 크게 하면 압축률은 더 높일 수 있으나 화질에 영향을 준다. 즉 화질보다 압축률에 비중이 큰 영상은 에러 판정 허용 오차 임계치를 크게 하여 에러 블록을 줄여 부호화하면 된다. 닮은 블록의 조합을 찾기 위한 탐색 작업시 계산량이 많으므로 부호화시간이 많이 걸리는 점이 생겨서 추후 블록을 근사시키기 위해 아핀변환과 같은 크기가 크고 복잡 한 블록을 근사화 시키기는 어려워서 이에 대한 연구가 더 진행되어야 할 것으로 본다.