• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.257-260
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• 2000

본 연구에서는 유한용량을 갖는 조립/분해 생산시스템의 산출율분석을 위한 근사적 방법을 제시한다. 유한용량을 갖는 조립/분해 생산시스템은 상태공간이 매우 크기 때문에 효율적으로 분석하기가 어렵다. 따라서 근사적 방법에서는 조립/분해 생산시스템을 비교적 작은 규모의 상태공간을 갖도록 단순 조런/분해 시스템과 단일 직렬시스템을 갖는 각각의 부분시스템으로 분해한다. 각 부분시스템은 2차 모멘트가 고려된 PH/Ph/1/C 시스템으로 기술되고 수리적 방법에 의해 분석되어진다. 실험결과는 시뮬레이션과 비교되고, 제시된 근사적 방법이 효과적이라는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.494-502
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• 2002

본 연구는 실측 잔향음 자료에서 나타나는 단주기적 시변동성 신호 간섭 (interference)을 억제하기 위해 Ecart-Young 이론을 토대로 자료 행렬로부터 낮은 계수를 추출하여 근사화하는 낮은 계수 근사법 (LRA: Low Rank Approximation) 기법을 제안하였다. 이 기법을 실측 자료에 적용한 결과, 잔향음 신호와 시변동성 신호가 분리되었으며 이때 적절한 낮은 계수를 추출키 위해서 특이치 분해법 (SVD: Singular Value Decomposition)이 사용되었다. 잔향음 신호의 억제는 LRA를 통해 얻어진 근사치와 실측치 사이의 잔차를 계산함으로써 수행하였으며 결과적으로 LRA을 이용하여 시간적으로 안정적인 잔향음 신호를 획득함으로써 능동 소오나 시스템 운용 및 잔향음 모델링시 적용 가능성을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.193-201
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• 2022

SOQPSK-TG는 주파수 효율과 전력 효율이 매우 우수한 항공기 텔레메트리용 변조신호이다. 본 논문에서는 부분응답 SOQPSK-TG 변조방식의 위상파형을 선형 근사하여 완전응답 이중 듀오바이너리 SOQPSK(SOQPSK-DD) 신호로 모델링하였다. 그리고 XTCQM 기법과 롤랑분해 기법을 사용하여 SOQPSK-DD 신호를 선형 펄스 파형을 갖는 OQPSK로 근사 모델링하였고 두 가지 기법의 결과가 동일함을 증명하였다. 또한 SOQPSK-DD 신호의 로랑분해 파형이 SOQPSK-TG 신호의 로랑분해 파형을 근사한 파형임을 확인하였고, SOQPSK-DD의 로랑분해 파형을 검출필터에 적용한 결정궤환 IQ-검출기가 기존보다 단순한 파형으로도 거의 동일한 성능을 발휘함을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권10호
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• pp.793-800
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• 2007

본 연구는 조석의 영향을 받는 하동2 지점의 수위자료로부터 시간과 주파수 영역에서 유연한 분해능을 갖는 웨이블렛 변환을 적용하여 강우에 의한 유출성분과 조석에 의한 조위성분을 추출하였다. 최종파형 분해단계의 근사성분은 가장 큰 에너지 값은 87.77%를 나타내었으며, 상세성분 중 반일주조형의 주기성(약 12시간)을 갖는 D3의 에너지 값은 10.70%로 나타났다. 또한 D3의 왜도 및 첨도 값은 여수 조위자료와 유사함을 보여주었다. 따라서 하동2 지점의 수위자료에 대하여 최종 분해된 최종파형 분해단계의 근사성분(A6)과 D6, D5 상세성분은 유출성분이며, 상세성분 D4, D3, D2는 조석의 영향으로 수위가 상승과 하강을 반복하는 조위성분인 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.397-404
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• 2002

본 논문에서는 퍼지와 웨이브렛 변환의 다해상도 분해(MRA)를 가진 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망을 제안하고, 또한 이 시스템을 이용하여 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하고자 한다. 여기에서 퍼지 개념은 벨(bell)형 퍼지 소속함수를 사용하였다. 그리고 웨이브렛의 구성은 단일 크기를 가지고 있으며, 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 웨이브렛 변환의 다해상도 분해, 벨형 퍼지 소속 함수 그리고 학습을 위한 역전파 알고리즘을 이용한 이 구조는 기존의 알고리즘보다 근사화 성능이 개선됨을 모의 실험을 통하여 1차원, 2차원 함수에서 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1392-1398
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• 2008

본 논문에서는 분해우선작업을 가지는 페트리 넷 기반의 분해순서계획모델을 제안한다. 모든 가능한 분해순서는 분해트리에 의해 생성되고, 분해우선순위와 분해가치 행렬을 이용하여 분해순서를 결정한다. 분해작업의 우선순위는 분해트리를 통하여 결정하고 분해작업의 가치는 제품의 마지막 수명단계의 경제적 분석에 의해 유도된다. 분해우선작업을 가지는 분해계획모델을 해결하기 위하여, 본 연구에서는 페트리 넷 기반의 휴리스틱 알고리듬을 개발한다. 개발된 알고리듬은 페트리 넷 모델의 전이순서에 기반을 두어 도달할 수 있는 모든 그래프의 노드를 탐색하여 최적의 혹은 근사최적의 분해순서를 생성한다. 본 연구에서는 냉장고를 대상으로 제안모델의 유효성을 입증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1461-1465
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• 2010

산업기술의 발전은 자연현상에서 발생되는 다양한 형태의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있게 되었으나, 자연현상의 신호는 그 정보량이 상당할 뿐만 아니라 디지털 신호로 변환하는 과정에서 발생되는 계통오차 및 동역학적 노이즈 등이 포함되어 있어 신호 해석에 많은 어려움이 있다. 최근 유량조사 분야에서도 최첨단 유량측정 기술인 초음파 유량계 설치를 통하여 기존의 유량조사 방법으로 불가능했던 감조하천과 대하천에서의 실시간 유량자료를 생산하고 있으며, 이에 근거하여 홍수예보 및 하천관리 업무에 효과적으로 활용하고 있다. 본 연구에서는 초음파 유량계가 설치된 여주지점의 2009년도 자동유량측정성과 중 동역학적 노이즈이라 판단되는 신호에 대하여 노이즈저감에 관한 방법론을 검토하고자 한다. 이를 위해 노이즈저감과 시간과 주파수 영역에서 유연한 분해능을 갖는 웨이블릿 변환을 적용하였으며 다양한 웨이블릿 변환함수 중 'db4'를 이용하였다. 여주지점의 자동유량측정성과에 대한 웨이블릿 변환함수 'db4'를 적용한 결과, 30분 이하의 단주기 성분(D1 등)은 동역학적 노이즈으로 판단되었으며, 최종파형분해단계의 근사성분은 원자료에 근사한 결과값을 얻을 수 있었다. 또한, 최종 분해된 자료는 충주조정지댐 방류량과의 상 하류 유출량 분석과 유출률 분석에서 물리적으로 해석이 가능한 결과 값을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.416-423
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• 2003

본 논문에서는 버퍼를 공유하는 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델을 제시하고 큐 길이 확률 분포를 구하는 근사 계산 알고리즘을 제안한다. N 개의 입력 프로세스는 상호 이질적인 버스트 특성을 갖는다. 입력 프로세스는 계차-2 콕시안 분포로서 모형화하며 서버의 서비스 시간은 계차-r 얼랑 분포로서 모형화한다. 근사 알고리즘은 통합된 상태 변수를 사용하여 큐잉 시스템을 표현한다. 먼저 N개의 입력프로세스는 하나의 통합된 상태 변수로 나타내며 큐잉 시스템은 서브 시스템으로 분해하고 이것을 통합된 상태 변수로 나타낸다. 그리고 이러한 통합된 상태 변수를 사용하여 반복적인 방법에 의해서 상태 방정식의 해를 유도한다. 근사 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 검증한다.