• 한국전자파학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.130-135
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• 2002

이 논문에서 는 부호 알고리듬(Sign Algorithm)의 수렴성능을 향상시킨 새로운 Equalizer 알고리듬을 소개하였다. 이것은 입력 데이터를 재활용하여 필터계수를 다중 갱신하는 Data-Recycling 방식을 곱셈 계산이 적은 Sign 알고리듬에 적용하였다. Sign 알고리듬은 계산량이 적고 구현이 간단한 장점을 가지나 느린 수렴속도의 한계를 가지고 있다. 제안한 알고리듬은 Sign 알고리듬의 계산량이 적은 장점과 Data-Recycling LMS 알고리듬의 단순성과 빠른 수렴속도를 가지는 장점을 결합한 구조의 알고리듬이다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 제안된 적응 등화 알고리듬은 LMS 알고리듬보다 2배 빠른 수렴 속도를 나타내었으며, 근사한 수렴성능에 조건에서 Data-Recycling LMS와 비교할 때 반으로 줄어든 곱셈 계산량을 보였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권2호
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• pp.86-95
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• 1999

이 연구에서는 적분방정식의 근사해를 이용한 3차원 모델링 알고리듬을 구성하고 그 효율성을 분석하였다. 전기장 적분방정식에 확장 Born 근사(extended Born approximation)를 적용시켜 알고리듬을 구성하였으며 모델링의 계산 속도를 향상시키기 위하여 Green 텐서 적분을 공간 주파수 영역에서 수행하였다. 이 방법은 연속 함수로 표현되는 전기전도도를 갖는 이상체에 대한 모델 계산을 가능하게 하고, Green 텐서 적분시 발생하는 특이치 문제가 발생하지 않는 장점이 있다 얇은 전도체에 대한 모델링 계산 결과를 적분방정식의 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 검증하였다. 전기전도도 물성차, 사용 송신원의 주파수에 따른 개발된 알고리듬의 분석을 통하여 물성차 1:16 정도, 사용주파수는 100 Hz-100 kHz까지 정확한 결과를 얻었다. 그러나, 확장 Born 근사는 송신원과 모델의 상대적인 위치에 따라 오차를 나타내었다. 한편, 연속적인 전기전도도 함수를 갖는 모델에 대한 이 알고리듬의 적용성를 알아보기 위하여 서로 다른 전기전도도를 갖는 두 이상체가 접합한 모델에 대하여 적분방정식의 해와 비교하였으며 양호한 결과를 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권9호
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• pp.1-8
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• 2010

DPM (Digital Phase wrapping Modulation) open-loop polar transmitter는 in-phase와 quadrature 신호를 진폭(envelope) 신호와 위상(phase) 신호로 변환한 후 신호의 사상화 과정을 거쳐 광대역 통신 시스템에서의 효율적인 적용이 가능하다. 사상화 과정은 일반적인 통신 시스템에서의 양자화와 유사하며 그 과정에서 발생하는 오차를 고려할 때 좌표계 변환부에 CORDIC (COordinates Rotation DIgital Computer) 알고리듬 대신 테일러 급수 근사 기법의 사용이 가능하다. 본 논문에서는 테일러 급수 근사 기법을 광대역 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템용 DPM polar transmitter의 직교 좌표계-극 좌표계(cartesian to polar coordinate) 변환부에 적용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 방법은 CORDIC 알고리듬을 채용하고 있다. 이것을 효율적으로 적용하기 위해 모의 실험을 통해 각각의 기법에 대한 평균제곱오차 (MSE : Mean Square Error) 성능을 측정하고, 설계 관점에서 허용된 CORDIC 오차를 기준으로 알고리듬의 최소 반복횟수와 테일러 급수의 최소 근사 차수를 찾는다. 또한 FPGA 전달 지연속도를 비교한 결과에 의하면 CORDIC 알고리듬 대신 낮은 차수의 테일러 급수 근사 기법을 사용해 좌표 변환부의 처리 속도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.138-141
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• 1994

기존의 HMM을 이용한 음성인식기는 대부분 ML 추정에 기초한 Baum-Welch 알고리듬으로 학습되었다. ML학습은 기본적으로 무한한 양의 학습 데이터가 주어지고, 각 모델들이 서로 독립이라는 가정에 기초한다. 하지만 실제적인 학습의 경우에 각 모델들이 서로 독립이라고 보기 어렵고, 학습 데이터의 양도 상당히 제한되어 있어서 인식기의 변별력을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 패턴분류기법인 Bayes 결정이론에 따라 최소오차율분류를 위한 MAP 수식화를 유도하고, 그에 기초한 HMM의 변별력 있는 학습 알고리듬을 제안한다. 최소오차율분류를 근사화한 사후확률로 표현된 비용함수를 정의하고, 그 비용함수에 조건부 경사강하법을 적용한다. 제안된 알고리듬을 분류하기 어려운 한국어 단음절 인식에 적용한 결과, 기존의 ML 알고리듬으로 학습한 경우 발생한 오인식 개수의 약 10% 가량이 개선되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1231-1238
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• 2015

본 논문에서는 노드 모니터링(NM)과 Piecewise Linear Function Approximation(: NP)을 사용하여 LDPC 디코딩 알고리듬의 계산복잡도를 감소시키는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 기존의 알고리듬보다도 더 효율적이다. 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다도 개선되었다는 것을 확인하기 위해서 모의실험을 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘의 계산은 기존의 방법에 비해 약 20 % 향상되었음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.3702-3707
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• 2009

본 논문은 Gray 부호화된 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 신호를 I 축 상에서 M개의 심벌을 갖는 M-PAM (Pulse Amplitude Modulation)과 Q 축 상에서 N개의 심벌을 갖는 N-PAM으로 분리한다. 수신된 심벌 신호를 비트 연판정 값으로 변환하기 위하여 Euclidean 거리를 이용한 근사화된 MAP (Maximum a Posteriori) 알고리듬을 제시한다. 기존의 Max-Log-MAP 방식은 일반 MAP 방식에서 사용하는 지수함수 혹은 로그함수 대신 심벌간 거리 비교를 통하여 구현 복잡도를 낮추었다. 그러나 심벌의 수가 증가 할수록 비교대상이 많아지므로 구현 복잡도가 증가하게 된다. 제안된 알고리듬은 사칙 연산에 의해 계산이 되기 때문에 직관적으로 구현복잡도가 낮아짐을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.405-409
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• 2009

본 논문에서는 LLR (Log-Likelihood Ratio) 근사화가 LDPC (Low-Density Parity Check) 복호기의 성능에 미치는 영향을 분석하였으며, 이를 통해 LDPC 복호기의 최적 설계조건을 도출하였다. LLR 합-곱 (LLR sum-product) LDPC 복호 알고리듬을 근사화시킨 최소합 알고리듬 (Min-Sum Algorithm; MSA)을 Matlab으로 모델링한 후, 시뮬레이션을 통해 근사화 비트 폭과 최대 반복 복호 횟수에 따른 비트오율 (BER) 성능을 분석하였다. 모델링된 LDPC 복호기는 IEEE 802.11n 표준에 제안된 블록길이 1,944비트, 부호화율 1/2인 패리티 검사 행렬을 사용하였으며, QPSK 변조와 백색 가우시안 잡음채널 하에서 시뮬레이션 하였다. LLR 근사화에 따른 비트오율 성능을 분석한 결과, LLR 비트 폭은 (7,5)이고 반복복호 횟수는 7인 경우에 비트오률 성능이 가장 우수함을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.103-115
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• 2001

본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제6권2호
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• pp.95-100
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• 2003

본 연구에서는 복잡한 지질구조에 대해서도 신속하고 효율적으로 주시를 계산할 수 있는 Straight Ray Technique(SRT)을 이용한 반사주시 토모그래피 역산 알고리듬을 개발하였다. 역산을 위한 초기 속도모델은 지층경계면에 임피던스 변화를 갖는 상속도 모델을 사용하였다. 실제 속도모델의 반사주시와 초기 속도모델의 반사주시 차이를 계산하여 각각의 요소마다 주시의 오차를 줄이는 방법인 가우스-뉴튼 알고리듬을 이용하여 역산온 수행하였다. 자코비안의 요소는 파선이 지나가는 거리함수로 구성되며, 이를 최소자승형태의 근사 헤시안 행렬로 구성하여 역산을 수행하였다. 역산시 해가 수렴할 수 있도록 근사 헤시안 행렬의 대각성분에 일정한 감쇠인자를 더하였다. 역산된 속도모델을 이용하여 Kirchhoff구조보정을 실시한 결과 실제 속도모델구조에 근사한 단면영상을 얹을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.346-351
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• 2007

다중 전극으로 측정한 활동 전위의 분류(Multi-electrode spike sorting)는 단일 전극(single-electrode)보다 더 정확한 결과를 보여준다. 그러나 다중 전극에서 주어지는 활동 전위 크기들의 클러스터는 일반적으로 분류하기 쉴지 않은 문제이다. 이 논문에서는 고전적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나인 Mountain method를 수정하여 다중 전극 활동전위의 분류에 적합한 알고리듬을 제안한다. 통상적인 데이터 클러스터링이 아닌 공간 분할을 통해 신경 데이터의 다양한 클러스터에 대해서 적응도가 높아지고 빠른 분류를 하게 된다.