• 제목/요약/키워드: 근사화 기법

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송신 다이버시티를 가진 OFDM 시스템에서 삼각다항식 근사화를 이용한 채널 추정 기법의 성능평가 (Performance Evaluation of Channel Estimation using Trigonometric Polynomial Approximation in OFDM Systems with Transmit Diversity)

  • 이상문;최형진
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권3C호
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    • pp.248-256
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    • 2003
  • 시공간 부호(space-time coding)는 무선통신 시스템의 성능 개선을 위한 효율적인 송신 다이버시티를 위해 설계된 부호화 방식이다. 이러한 시공간 부호를 이용한 송신 다이버시티의 경우 수신기에서는 각 송신 안테나에 대응되는 채널을 추정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 시공간 부호를 이용하는 OFDM 시스템에서 삼각다항식에 기반한 채널 추정 기법을 제안한다. 제안한 채널 추정 방법은 주어진 채널의 지연확산에 대해 기존의 방법 보다 계산의 복잡도 면에서 효율적이다 즉, QAM 변조방식의 경우 FFT 크기가 128일 때, 기존의 방법은 significant tap caching으로 J=7을 고려하면 TU, HT, BV 채널 각각에 대해 요구되는 복소곱의 수는 9852로 동일한 반면에 제안한 방법은 TU, HT, BU 채널 각각에 대해 2560, 7680, 3584의 복소곱을 요구한다. 제안한 방법은 최대 지연 확산이 작을수록 BER 성능과 계산의 복잡도의 개선을 동시에 가져온다. 부가적으로 채널의 지연 확산을 정확히 알지 못하는 경우에 대해 최대 지연 확산 추정을 위한 방법의 성능을 분석한다. 채널 추정 기법의 성능은 다양한 무선 채널에 대해 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 BER을 통해 분석한다.

증강현실 환경에서의 강건한 카메라 추적을 위한 실시간 입자 필터링 기법 (A Real-time Particle Filtering Framework for Robust Camera Tracking in An AR Environment)

  • 이석한
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.597-606
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    • 2010
  • 본 논문에서는 증강현실 환경에서 보다 강건한 카메라 정보 추정을 위한 입자필터 기반의 카메라 추적 기법에 대해서 설명한다. 실시간 카메라 추적을 위해서는 일반적으로 칼만 필터, 또는 확장 칼만 필터 등이 많이 이용되지만, 카메라의 급격한 흔들림 및 장면의 가려짐 등과 같은 불안정한 조건에서는 정상적인 카메라 추적이 매우 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 입자필터링 기법은 시스템 상태에 대한 측정 표본입자의 가중치를 별도의 가중치 계산과정을 이용하지 않고 가우스 분포를 기반으로 계산하였으며, 카메라 입자를 수렴시키기 위한 별도의 처리과정을 거치지 않고 시스템의 실제 불확실도에 근사화되도록 재표본화된 표본입자 집합을 이용하여 카메라 상태의 추정을 수행하였다. 또한 제안된 방법은 보다 많은 수의 표본 입자를 이용하는 환경에서도 실시간 처리가 가능한 장점이 있다. 실험을 통하여 다양한 환경 하에서 제안된 방법의 효율성과 정확성을 확인하였다.

Unsupervised feature selection using orthogonal decomposition and low-rank approximation

  • Lim, Hyunki
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.77-84
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    • 2022
  • 본 논문에서는 새로운 비지도 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 비지도 방식의 특징 선별 기법들은 특징을 선별하기 위해 가상의 레이블 데이터를 정하고 주어진 데이터를 이 레이블 데이터에 사영하는 회귀 분석 방식으로 특징을 선별하였다. 하지만 가상의 레이블은 데이터로부터 생성되기 때문에 사영된 공간이 비슷하게 형성될 수 있다. 따라서 기존의 방법들에서는 제한된 공간에서만 특징이 선택될 수 있었다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 직교 사영과 저랭크 근사를 이용하여 특징을 선별한다. 이 문제를 해소하기 위해 가상의 레이블을 직교 사영하고 이 공간에 데이터를 사영할 수 있도록 한다. 이를 통해 더 주요한 특징 선별을 기대할 수 있다. 그리고 사영을 위한 변환 행렬에 저랭크 제한을 두어 더 효과적으로 저차원 공간의 특징을 선별할 수 있도록 한다. 이 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 비용 함수를 설계하고 효율적인 최적화 방법을 제안한다. 여섯 개의 데이터에 대한 실험 결과는 제안된 방법이 대부분의 경우 기존의 비지도 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 보여주었다.

연속음성신호의 SNR 추정기법에 관한 연구 (A Study on SNR Estimation of Continuous Speech Signal)

  • 송영환;박형우;배명진
    • 한국음향학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.383-391
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    • 2009
  • 음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.

학습기법을 이용한 로봇의 모션패턴 생성 연구 (Use of learning method to generate of motion pattern for robot)

  • 김동원
    • Journal of Platform Technology
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    • 제6권3호
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    • pp.23-30
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    • 2018
  • 동작 패턴 생성이란 로봇이 어떤 동작을 안정하게 수행하기 위해 미리 안정적인 동작 궤적을 계산해 내는 것을 말하며 자세 제어는 미리 생성된 동작 패턴을 이용하여 동작을 수행하는 도중 발생하는 외란을 제거하여 로봇의 자세를 안정 하게 만들어주는 것을 말한다. 본 논문에서는 수치적 방법이나 로봇의 상체 구조를 간략화하여 근사적으로 생성하는 기존의 보행 패턴 방법과는 다르게 범용적으로 사용 가능한 뉴럴네트워크 학습기법을 이용한 로봇의 동작패턴 생성방법에 대하여 연구한다.

차원 축소 벡터들을 위한 인덱싱 및 검색 (Indexing and Searching for Reduced-Dimensional Vectors)

  • 정승도;김상욱;최병욱
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제37권1호
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    • pp.44-49
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    • 2010
  • 본 논문에서는 각도 성분 근사와 차원 그룹화 기법을 이용한 차원 축소 기법에 의해 변환된 축소 데이터를 색인하고 검색하기 위해서 해결되어야 하는 문제들을 분석하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

확장유한요소법을 이용한 임의의 불연속면 처리기법 (Arbitrary Discontlnuities in Finite Elements)

  • Belytschko, Ted;Moes, Nicolas;Usui, Suji;Parimi, Chandu
    • 전산구조공학
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    • 제17권2호
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    • pp.60-72
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    • 2004
  • 유한요소법의 테두리 내에서, 함수 자체 및 그 미분에서 발생하는 임의의 불연속면을 처리할 수 있고, 또 불연속면의 교차 및 분기를 다루는 기법을 제사하였다. 불연속면을 근사하기 위해 거리함수를 이용하였고, 불연속면의 천이는 레벨? 함수를 이용하여 표현하였다. 이산화된 방정식을 유도하기 위해 표준 갈라킨법을 이용하였다. 수치해석 예로서, 균열성장, 회전축 베어링, 비부착 함입, 암반의 절리를 대상으로 하였다. 본 논문은 International Journal for Numerical Methods in Engineering 2001년 50호 pp. 993-1013에 발표된 논문이다. (중략)

몽타주와 일치하는 영상검색 시스템의 구현 (An Implementation of The Image Searching System Corresponded with The Montage)

  • 최항영;남경선;윤태승;곽내정;안재형
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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    • pp.559-564
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    • 2002
  • 본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.

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교량의 지진응답해석을 위한 말뚝기초의 등가 선형 강도행렬 (Equivalent Linear Stiffness Matrix of Pile Foundation for the Seismic Response Analysis of Bridges)

  • 박형기;조양희
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제5권3호
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    • pp.1-8
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    • 2001
  • 교량 구성요소의 설계지진력은 현행 국내 도로교설계기준에 의하면 설계지진을 가하여 얻어진 탄성지진력을 구조형식에 따른 응답수정계수로 나눔으로써 결정되어진다. 말뚝기초가 채택된 교량시스템의 탄성지진력의 크기는 말뚝기초의 모형화 방법에 따라 크게 달라질 수 있다. 이 논문에서는 근사적이고 실용적인 말뚝기초의 모형화 기법을 제시하였다. 이 모형화 기법에서는 말뚝기초의 강도를 횡방향으로 반복하중을 가진 현장시험으로 얻은 말뚝-지반의 상호작용이 고려된 지반반력-변위 곡선을 이용한 말뚝의 수평방향 강도와 탄성 축변형은 물론 선단지지력 및 주변마찰력을 고려한 말뚝의 수직방향 강도로 나타내는 것이다. 예제 교량의 해석을 수행하여 제시된 절차가 타당성있고 적용 가능한 교량의 지진응답해석용 말뚝기초의 모형화 기법임을 검증하였다.

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효율적인 노드 삽입을 이용한 순서화된 병렬 트리-탐색 기반 저복잡도 연판정 다중 안테나 검출 알고리즘 (Low-Complexity Soft-MIMO Detection Algorithm Based on Ordered Parallel Tree-Search Using Efficient Node Insertion)

  • 김길환;박장용;김재석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37A권10호
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    • pp.841-849
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    • 2012
  • 본 논문은 max-log 근사화 하에서 연판정 최대 우도 (soft-output maximum-likelihood, soft-ML) 성능을 달성하기 위한 저복잡도 연판정 다중 안테나 (soft-output multiple-input multiple-output, soft-MIMO) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 트리-탐색 (parallel tree-search, PTS)을 기반으로 하며, 정렬 순서를 변경한 정렬된 QR 분해 (sorted-QR decomposition, SQRD)를 채널 순서화를 위해 적용한다. 비트별 로그-우도비 (log-likelihood ratio, LLR)를 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 공집합 문제 (empty-set problem)는 탐색 레벨별로 추가적인 노드들을 삽입함으로써 해결한다. 제안된 노드 삽입 기법에서는 선택된 노드와 반대 비트 값을 가지면서 가장 가까운 노드만 삽입되기 때문에, 연산 복잡도 측면에서 상당히 효율적이다. 제안된 알고리즘의 연산 복잡도는 기존 알고리즘 대비 약 37-74% 수준이며, $4{\times}4$ 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 soft-ML와 비교하여 0.1 dB 미만의 성능 저하를 보였다.