본 논문에서는 2 채널 입체음향 시스템을 효율적으로 구현하기 위하여 고차의 FIR 필터로 구현된 머리 전달함수를 저차의 IIR 필터로 근사시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 균형화모델감소법의 개념을 바탕으로 한다. 근사화된 머리전달함수를 헤드폰을 통해 바이노럴 사운드로 재생하면 입체음향이 구현된다. 더미 헤더의 머리전달함수를 512차 FIR 필터에서 32차 IIR 필터로 근사화하여 기존의 머리전달함수와 성능을 비교한다. 이를 위해 10명을 대상으로 음상 정위에 대한 실험을 한다. 실험은 컴퓨터 시뮬레이션과 TMS320C32를 이용한 하드웨어 실험을 병행한다. 실험을 통해 기존의 FIR 필터를 사용한 경우와 같이 IIR 필터로 근사화된 머리전달함수를 사용한 경우도 동일하게 인지되는 것을 확인할 수 있다.
강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.
영상인식 분야에서 원형 검출은 가장 많이 사용되는 기술 중의 하나이다. 기존에 제안된 많은 원형 검출방법들은 허프변환에 기초하고 있고, 충분히 강인한 알고리즘을 제공한다. 그러나 허프변환은 해석적 곡선의 각점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 대응시키는 과정을 도입함으로써 매우 많은 메모리와 실행시간을 필요로 하고, 또한 가끔씩 부정확한 원을 검출하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 광섬유 연결 종단면 검사에 적합한 최적의 원형 검출방법과 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출에 기초하여 초기 중심좌표와 반지름을 바탕으로 간단화된 K-means알고리즘을 도입함으로써 차 영역의 넓이가 최소가 되도록 하는 방법으로 원을 근사화 한다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프변환에 비해 원 검출 및 근사화에 있어 약 67% 정도의 성능 개선이 이루어졌고, 또한, 실행 시간에 있어 약 80% 정도 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 저장 데이터베이스의 정보 시스템을 정제하여 새로운 객체를 근사 추론하기 위한 규칙 생성에 관한 연구이다. 이 때 많은 수의 규칙 생성은 의사결정자로 하여금 직관적인 판단을 어렵게 하며 의사 결정 시 부가되는 시간적인 단점도 있다. 그러므로 본 논문에서는 확률적 러프 이론에 기반하여 규칙을 최대한 간결화 하는 데 주안점을 두었다. 제안하는 알고리즘은 러프 이론에 기반한 최적 리덕트를 생성하는 과정에 확률적 개념을 도입하여 리덕트 생성에서부터 어느 정도의 허용치를 부여함으로써 기존의 규칙 생성 알고리즘의 근사 결정 규칙을 보다 간결하게 표현할 수 있다. 이 과정에서 제안한 확률적 최소 리덕트 생성 알고리즘은 기존의 리덕트를 더욱 작게하여 추론에 필요한 조건 속성의 수를 최소화하였고 이는 확률적 근사 결정 규칙의 생성 과정에서 시간 복잡도에 따른 시간을 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 표준적으로 사용되는 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대해 실험하였으며 허용된 분류율 하에서 규칙의 수와 간결함의 정도를 기존 알고리즘과 비교하였다.
유클리드 최소 신장 트리(EMST) 문제는 2차원 평면상에 존재하는 입력노드들을 최소 비용으로 연결하는 것이다. EMST와 같은 다항 시간문제에 대하여 연구된 알고리즘들은 수많은 입력들에 대하여 최적의 해를 얻기 위해 매우 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해를 구하기 위해 분할과 병렬기법을 활용한 다항 시간 근사법(PTAS)을 제안하는데, 이 기법은 비교적 짧은 시간 내에 매우 큰 근사 EMST를 생성할 수 있다. 순수 PTAS는 비-다항 시간문제를 위해 개발되었지만, 다이내믹 프로그래밍을 활용하여 이것을 대형 EMST에 적용하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 15,000개의 입력 단말노드와 16개의 분할 영역으로 구성된 근사 EMST의 생성 실험에서, 직렬 방식은 89%, 병렬 방식은 99%의 실행시간의 감축을 보였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 평면상의 매우 많은 수의 입력 단말 노드에 대하여 근사 EMST를 신속히 구축해야 하는 응용에 잘 적용될 수 있다.
센서 네트워크에서의 효율적인 라우팅을 위하여 센서노드들을 최적으로 상호연결 하는 배치를 찾는 문제를 고려하게 된다. 유사한 이론 문제로서 평면상에 주어진 점들을 최적으로 상호연결 하는 트리 구조를 찾는 스타이너 트리 문제가 있는데, 이 문제에 대한 근사 알고리즘을 차용하여 센서노드들을 최적에 근사하게 상호연결 하는 배치를 찾을 수도 있다. 하지만 스타이너 트리 문제는 평면상에서 수학적으로 정의된 점들의 집합을 상호연결 하는 문제로서 센서 네트워크에서는 나타나지 않는 특수한 경우까지 내포하므로, 그 알고리즘을 사용하는 접근은 타당한 분석 방식이 될 수 없다. 센서 네트워크에서 센서들의 분포는 평면상의 수학적인 점들의 임의적인 분포와는 달리, 센서들이 일정거리 이상으로 서로 떨어져 있다고 가정 할 수 있다. 이러한 물리적인 성격을 반영하여 센서 네트워크를 위한 근사 알고리즘을 구성함으로써, 센서 네트워크 상호연결이라는 문제에 적합한 실행시간 및 최적치에 대한 근사비율을 도출 할 수 있게 된다.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
해수면 표면과 같은 지구 지표면은 임피던스 근사법을 이용하여 보통 모델링한다. 임피던스 평면의 다이아딕 그린함수의 계산에는 좀머펠트 적분과 그의 편도함수들이 필요하다. 좀머펠트 적분의 원거리 근사공식은 르장드르 또는 라게르 다항식을 사용한 두 개의 점근급수가 존재한다. 그러므로 응용분야에 적합한 두 원거리 근사공식을 선택할 정량적 기준이 필요하다. 본 논문에서는 선택 기준을 임피던스 복소평면 상에서 정량적으로 나타낸다. 그리고 필요한 고차 편도함수들을 효율적 근사법을 제시하고, 수치적으로 검증한다.
기존의 채널간간섭 자기소거법에서는 표본화창의 길이를 직교 주파수분할다중화의 심볼 길이와 동일하게 정하였다. 이로 인하여 각 부채널의 간섭계수를 구하기 위한 복소연산량이 급격이 증가된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 채널간간섭 자기소거법에서 나타나는 간섭계수에 대한 근사식을 제시한다. 또한, 제시된 근사식을 기반으로 표본화창의 길이를 제한시킬 때 간섭계수의 평균자승오차와 복소연산량을 분석하였다. 그 결과, 제시된 근사식은 원식에 비하여 평균자승오차 면에서 0.01% 미만의 오차를 가지는 것으로 나타났다. 이에 비하여 부채널의 수가 1024인 경우 간섭계수 계산을 위한 연산량은 98% 이상 감소되는 것을 확인하였다. 따라서 제시된 근사식은 자기소거 능력은 거의 변화시키지 않으면서도 연산량을 현저히 감소시킬 수 있으므로 채널간간섭 자기소거법 알고리즘 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1175-1182
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2011
본 연구는 초기하분포의 모수, 즉 성공의 확률에 대한 신뢰구간추정에 대하여 설펴보았다. 초기하분포의 성공의 확률에 대한 신뢰구간은 일반적으로 잘 알려져 있지 않으나 그 응용성과 활용성의 측면에서 신뢰구간의 추정은 상당히 중요하다. 본 논문에서는 초기하분포의 성공의 확률에 대한 정확신뢰구간과 이항분포와 정규분포에 의한 근사신뢰구간을 소개하고 여러 가지 모집단의 크기와 표본 수에 대하여, 그리고 몇 가지 관찰값에 대한 정확신뢰구간과 근사신뢰구간을 계산하고 소 표본의 경우에 모의실험을 통하여 실제포함확률의 측면에서 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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