본 연구는 추가제약이 있는 최소 신장나무 문제(Constrained Minimum Spanning Tree : CMST문제)에 대한 유사다항시간 알고리듬 및 근사 해법 개발에 관한 것이다. CMST문제는 NP-hard문제임이 이미 증명되었으며, 이후 이 문제에 대해서는 근사해법 개발이 주된 관심이 되어왔다 [Ravi and Goemans 96]는 다항시간 근사 해법(PTAS)을 이미 개발하였고, [Marathe et at 98]은 가능해(feasible solution)는 아니지만, 앞으로 서술할 $(1+1/\varepsilon,\;+\epsilon)$사해를 구하는 완전다항시간 근사해법 (FPTAS)을 제시하였다. 이와는 달리 [Papa. and Yan, 00]는 파레토 근사 최적해를 구하는 FPTAS를 제시하였는데, 본 연구는 이들의 연구에서 주로 의존하고 있는 행렬-나무 정리(Tree-Matrix Theorem)를 보다 일반화하여, CMST문제에 대한 유사다항시간 알고리듬과 $(1+\varepsilon,\;1+\epsilon)$근사해를 구하는 FPTAS를 제시할 것이다.
본 논문에서 는 muti-channel lattice 예측기를 사용하여 AP(affine projection) 알고리듬을 근사적으로 구현하는 알고리즘을 제안한다. Lattice 예측기의 예측 오차를 사용하여 TDL 필터 계수를 적응적으로 조정함으로써 AP 알고리듬을 근사화한다. 또한 전처리단으로 사용된 lattice 예측기를 TDL 필터와 결합함으로써 기존의 방법보다 계산량을 더욱 줄일 수 있는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 계산량을 필요로 하지 만 AP 알고리즘을 보다 근사적으로 구현할 수 있다는 장점이 있다.
4대의 제어점에 의해 정의되는 3차 Bezier 곡선을 구간적 (piecewise) 2차 Bezier 곡선으로 근사 하는 기하적인 알고리듬을 제시한다. 또한 제시한알고리듬의 오차해석을 통하여 수정된 알 고리듬을 구성한다. 분확방법을 동시에 사용하여 주어진 허용오차 이내의 구간적 2차 근사 곡선을 구할수 있다. 제시한 알고리듬은 오차해석을 이용하여 필요한 분활의 수행회수를 미 리 결정할수있는장점을 가지고있다.
Horseshoe 사전분포는 희박 회귀 분석에서 가장 자주 사용되는 사전분포 중 하나이다. Horseshoe 사전분포는 탐험해야 할 모수공간이 spike and slab 사전분포보다 작다는 장점이 있으나 MCMC 단계 당 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 이로 인해 horseshoe 사전분포를 고차원 데이터 분석으로 확장하는 것은 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 horseshoe 사전분포에 대한 MCMC 알고리듬들이 많이 제안되었으며, 특히 최근 Johndrow 등 (2020)은 빠른 계산을 위한 근사 알고리듬을 제안하였다. 본 논문에서는 horseshoe 사전분포에 대한 (1) 전통적인 MCMC 알고리듬, (2) 근사 알고리듬 그리고 (3) 근사 알고리듬의 변형 알고리듬의 성능을 다양한 모의실험을 통해 비교하려 한다. 성능은 계산 시간, 회귀계수 추정 및 변수선택을 중심으로 비교한다. 이때 변수선택을 위해 Li와 Pati (2017)에서 제안한 horseshoe 사전분포 기반 변수선택법을 고려한다.
최근 Ravi와 Goemanns는 즉 전체 길이의 합이 일정한 값을 넘지 않는 최소비용신장나무(minimum spanning tree problem)를 구하는 문제의 (1+$\varepsilon$,1)-근사해를 구할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 즉 비용은 최적을 보장하지만 전체길이 제약조건은 근사적으로 만족하는 해를 생성한다. 그러나 이러한 알고리듬은 문제의 비가능해를 생성 할 수 있으며 1/$\varepsilon$에 대하여 지수함수의 수행시간을 갖는다. 본 논문에서는 Ravi와 Geomanns의 알고리듬을 실용적으로 변형하여 전체 길이 제약조건을 정확히 만족하며, 그 비용은 최적비용과의 차이가 호의 비용 중 최대값을 넘지 않도록 보장하는 강성다항식 알고리듬을 제사한다.
본 논문은 Newton-Raphson 방법을 기반으로 하는 table-driven 알고리듬에 대해 연구되었다. 특히 본 논문에서는 Newton-Raphson 방법을 이용한 제곱근 근사에 중점을 두었다. Newton-Raphson방법에서 최적화된 초기근사해를 구하게 되면 제곱근 근사의 정확성을 높일 수 있으며, 연산 속도 또한 빨라지게 된다. 그러므로 Newton-Raphson 알고리듬에서 초기근사해를 어떻게 결정하느냐하는 것이 전체적인 알고리듬의 성능을 평가하게 되는 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 Newton-Raphson 알고리듬의 초기 근사해를 기하평균을 기준으로 테이블에 저장, 연산의 속도와 최대 오차율을 줄일 수 있음을 확인하였다.
경제적이며 정확한 3차원 전자탐사 모델링을 위해 위해 Habashy et al. (1993)에 의해 제안된 국소 비선형 근사(localized nonlinear approximation)를 이용하여 전자탐사 모델링 알고리듬을 개발하였다. 전자탐사 수치모델링시 많은 계산시간 및 기억용량을 필요로 하는 Green 텐서 적분을 정확하고 빠르게 계산하기 위해, 단일 미소체를 이용한 공간파수 영역에서의 Green 텐서 적분 알고리듬을 제안하였다. 더욱이 Green 텐서의 송수신 방향 및 상반성을 고려하여 각각의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분을 한 개의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분 값으로 구하게 하므로 매우 적은 기억용량 만으로 Green 텐서 적분 행렬을 구성할 수 있어, 역산법에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 수치 모델링 알고리듬을 기본으로 하여 평활화 제한을 가한 최소자승 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 역산 알고리듬을 지표 전자탐사 및 시추공-지표 전자탐사 등에 적용하여 PC에서도 빠르게 3차원 전자탐사 역산이 수행됨을 보였다.
확장된 Born 근사법에 의한 반무한 공간에서의 전자탐사(EM) 3차원 모형반응 알고리듬을 개발하였다. 이 근사법의 정확성을 검토하기 위하여 수직 자기쌍극자(VMD, vertical magnetic dipole)원을 사용하여 자기장의 수평 및 수직성분에 대한 확장된 Born 근사법의 결과를 적분방정식법의 결과와 비교하였다. 그 결과 확장된 Born 근사법과 적분방정식법은 송신원의 주파수가 20 kHz보다 작고 전도도비가 1:10이하에서 정확한 결과를 보였다. 이보다 더 큰 전도도비를 갖는 경우 확장된 Born 근사법의 결과는 적분방정식법의 결과와 약간의 차이를 나타낸다. 따라서, 확장된 Born 근사법의 정확한 결과를 얻기 위해서는 전도도비가 1:10보다 작은 범위에 있어야 한다. 그러나 20 kHz부터 100 kHz의 송신원의 주파수 범위에서는 두 값의 차가 비교적 작기 때문에 확장된 Born 근사법은 EM 3차원 모형반응 알고리듬으로 사용 가능한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.
본 논문에서는 유리 B 스플라인 곡선을 이용한 블록 효과 감소 알고리듬을 VHDL을 이용하여 설계하고, 모의 실험을 통하여 동작을 확인한다. 블록 효과는 매우 낮은 비트율로 블록 기반 부호화 방식을 수행할 때 복원 영상에서 나타나는 블록 형태의 왜곡을 의미한다. 설계된 회로는 유리 B 스플라인 곡선을 적용한 블록 효과 감소 알고리듬으로서, 이 기법은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 제어점을 근사하는 부드러운 곡선을 생성하기 위해 사용되는 스플라인 곡선을 적용하여 블록 현상을 효과적으로 감소시킨다. 설계된 회로는 주파수 100MHz에서 동작을 시켰으며, 모의 실험 결과 매우 우수한 블록 효과 감소 기능을 가진 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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