통신 채널에서 블라인드 채널 인식은 매우 중요한 문제이다. 블라인드 채널 인식은 고차 통계를 이용하면 구할 수 있으나 최근에는 오버샘플링한 수신신호를 이용하거나 수신측의 안테나 어레이를 이용한 신호의 2차 통계값을 이용한 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 알고리듬은 잡음이 없는 환경에서 LS 방법에 기반을 두고 있기 때문에 잡음이 강한 채널에서는 원하는 성능을 얻을 수 없는 단점이 있다. 수신신호의 상관행렬의 최소 고유값에 대응하는 고유벡터는 채널의 임펄스 응답에 관한 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 이러한 고유벡터를 매 시간마다 갱신시키면서 구하는 적응 알고리듬을 제안하고 이를 이용하여 블라인드 채널 인식 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐만 아니라 기존의 알고리듬들 보다 우수한 채널 추정 성능을 보임을 모의실험을 통하여 검증하였다.
컴뮤트 타임 임베딩을 구현하려면 그래프 라플라시안 행렬의 고유값과 고유벡터를 구하여야 하는데, $o(n^3)$의 계산량이 요구되어 대용량 데이터에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 줄이기 위하여 표본화 과정을 통하여 크기가 줄어든 그래프 라플라시안 행렬에서 구한 다음, 원래의 고유값과 고유벡터를 근사화시키는 Nystr${\ddot{o}}$m 기법을 주로 채택한다. 이 과정에서 많은 오차가 발생하는데, 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 그래프 라플라시안 대신에 가중치 행렬을 표본화하고 이로부터 구한 고유값과 고유벡터를 그래프 라플라시안의 고유값과 고유벡터로 변환하는 기법을 이용하여 대용량 데이터로 구성된 스펙트럴 그래프를 근사적으로 컴뮤트 타임 임베딩하는 기법을 제안한다. 하지만, 이 방식도 스펙트럼 분해를 계산하여야 하므로 데이터의 크기가 증가하면 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이의 대안으로, 스펙트럼 분해를 계산하지 않고도 데이터 집합의 크기에 영향을 받지 않으면서 컴뮤트 타임을 근사적으로 계산하는 방식을 구현하고 이들의 특성을 실험적으로 분석한다.
3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.
직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 비중복 프리코딩을 이용한 미상 채널 추정 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 수신 신호에 대한 공분산 행렬을 구하고, 그 행렬의 각 원소들을 프리코딩 행렬의 각 원소로 나눔으로써 변형된 공분산 행렬을 구한다. 이 행렬의 최대 고유값에 해당하는 고유벡터를 구함으로써 채널 계수들을 추정하게 된다. 이 때, 고유 벡터를 구하기 위하여 많은 계산량을 필요로 하는 고유치 분해 기법 대신에 간단한 파워 기법을 적용함으로써 계산량을 크게 줄이게 된다. 제안하는 채널 추정 방식의 평균 제곱 오차에 대한 이론적인 값을 유도하고, 모의실험 결과와 비교함으로써 유도한 값이 실험 결과와 일치한다는 것을 확인한다. 또한, 모의실험을 통해서, 제안한 방법이 기존 방법들보다 더 우수한 채널 추정 성능과 비트 오율 성능을 나타낸다는 것을 보인다.
현대는 인터넷의 범람이라고 할 수 있을 만큼 세계의 곳곳에서 많은 사람들이 인터넷을 통해 여러 분야에서 사용하고 있다. 이처럼 인터넷을 이용하는데 있어 개인의 정보를 보호해야 하는 문제가 대두되고 있다. 기존의 암호화에 사용하는 키는 소인수 분해, 이산수학, 타원곡선등과 같이 수학적 이론에 바탕을 두어 생성되었다. 본 논문에서는 빛의 물리적인 성질 중의 하나인 간섭과 회절에 의해 생성되는 고유의 무늬인 무아레 무늬의 고유 값을 암호화를 위한 키로 사용하도록 제안하였다.
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.
Jacket Matrices: Construction and Its Application for Fast Cooperative Wireless signal Processing[27]에 소개된 Jacket 행렬로부터 일반화된 의사 Jacket 행렬에 대한 특성과 생성에 관한 정리가 발표됐다. 본 논문에서는 MIMO 채널과 같이 $2{\times}4$, $3{\times}6$ 같은 비정방 행렬에서의 의사 Jacket 역행렬에 대한 예제를 제안했다. 또한 의사 MIMO 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition) channel을 추론하여 적용하였으며 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 SVD를 활용하는데 적용하였다. 이것은 MIMO 채널 및 고유값 분해 (EVD, Eigen Value decomposition) 등에 사용할 수 있다.
Precise and reasonable modelling is necessary and indispensable to the analysis of dynamic characteristics of mechanical structures. Also. the effective prediction of the change of modal properties due to the variation of design parameters is required especially for the application of finite element method to the structural dynamics problems. To meet those necessity and requirement, three model updating algorithms are proposed for finite element methods. Those algorithms are based on sensitivity analysis of the modal data obtained from experimental modal analysis(EMA) and analytical modal analysis(AMA). The adapted sensitivity analysis methods of the algorithms are 1)eigensensitivity(EGNS) method. 2)frequency response function sensitivity(FRFS) method. 3)sensitivity based element-by-element method (SBEEM), Singular value decomposition(SVD) is used for performing eigenanalysis and parameter estimation in the updating process. Those algorithms are applied to finite element of a plate and the updating capability of each algorithm is compared in terms of accuracy. reliability and stability of the updating process. It is shown that the model updating method using frequency response function is superior to the other methods in view of various updating capabilities.
본 논문은 Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 Jacobian 행렬의 주부분 행렬을 이용하여 학습속도를 개선하는 방법을 제안한다. Levenberg-Marquardt 학습은 오차함수에 대한 2차 도함수를 계산하기 위해 Hessian 행렬을 사용하는 대신 Jacobian 행렬을 이용한다. 이런 Jacobian 행렬을 가역행렬로 만들기 위해, Levenberg-Marquardt 학습은 ${\mu}$값을 증가시키거나 감소시키는 과정을 수행하고 ${\mu}$값의 변경에 따른 역행렬의 재계산이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 ${\mu}$값의 설정을 위해 Jacobian 행렬의 주부분 행렬을 생성하고 주부분 행렬의 고유값 합을 이용하여 ${\mu}$값을 설정한다. 이와 같은 방법은 추가적인 역행렬 계산을 하지 않으므로 학습속도를 개선할 수 있다. 제안된 방법은 일반화된 XOR 문제와 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 실험하여 학습속도의 향상을 검증하였다.
임의의 형상을 갖는 진동체에 의한 방사 음장해석은 경계요소법에 의하여 이미 많은 해석이 시도되었다. 그러나, 진동체의 형상이 매우 복잡한 경우에는 겉표면의 요소수가 크게 증가할 뿐만 아니라 각 요소에서의 경계조건을 모두 알아내어야 하므로, 저주파에 국한된 해석일지라도 엄청난 시간과 노력이 필요하게 된다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 경계요소법을 사용하되, 복잡한 형상의 진동체를 둘러싸는 가상적인 표면을 매우 간단하게 설정한 후 그 표면상의 경계조건인 음압을 측정한다. 임의의 형상에 대한 파수 영역에서의 감쇠파의여파작업을 위하여 특이값 분리를 사용하였다. 특이값 분리에 의하여 음압분포를 측정위치에서 설정된 일반 좌표계에서의 고유모드로 분해한다. 각 고유모드의 원거리 음장의 기여도에 해당하는 각 특이벡터에 대한 특이값의 크기를 비교하여, 유한개의 고유모드만을 포함시킴으로써 원거리 음장을 예측한다. 몇 개의 예제를 통하여 해석적 방법의 기존의 경계요소법에 의한 결과를 본 연구 방법의 결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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