• 대한기계학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.1640-1648
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• 1991

본 연구에서는 이러한 편사 함수 최소화의 방법을 적용함에 있어 보다 안정된 수렴성과 계산 시간을 단축시키기 위하여 근접 위치 방법(near position method)을 개 발하여 적용하였다. 근접 위치 방법이란 이론적 해석법으로 풀기가 불가능한 기구학 을 갖는 6관절 로봇을 반복적 해석법을 사용한다는 것을 전제로 하여, 초기 위치를 목 표 위치에 가능한 근접하게 잡아서 반복 계산을 수행하는 방법으로써 로봇의 기구학적 자세에 따른 수렴의 불안정성을 방지하고, 계산 시간을 단축하는데 그 목적이 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.561-573
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• 2018

도로 터널 내의 환기설계를 위해서는 먼저 각 차종별 교통량 구성 비율을 알아야 한다. 일반적인 도로터널의 경우 입구와 출구의 수가 동일하고 일방향이기 때문에 유입된 차종별 구성 비율이 출구에서 나올 때까지 달라지지 않는다. 반면에 네트워크 도로터널의 경우 터널 내의 연결이 복잡한 네트워크로 되어 있기 때문에 차종별 구성 비율이 달라진다. 이에 본 연구에서는 근접행렬을 이용하여 네트워크 도로터널에서 차종별 일교통량 구성 비율을 쉽게 계산할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.313-317
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• 1998

경계요소법에 기초한 음향 홀로그래피의 재구성 정확도 향상을 위해서는 근접 음장에서의 음압 측정을 수반한다. 이에 따라 비전파음 성분이 측정에 포함되어 전달행렬의 특이성에 의한 오차를 줄일 수 있다. 그러나, 전달행렬 구성을 위해서 사용되는 일반적인 경계요소법은 Kirchhoff-Helmholtz 방정식의 기본해가 갖는 특이성 때문에 근접음장에서 큰 수치 오차를 유발하는 문제가 있다. 특이성이 제거된 경계 적분방정식을 도입하여 음향 홀로그래피를 수행함으로써 근접 음장에서의 수치오차 문제를 극복하고 정확한 음장 예측 및 전달 행렬을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 수치 해석 모델을 이용하여 음향 홀로그래피 계산을 수행하였고, 일반 경계요소법을 사용한 경우와 비교하여 향상된 결과를 얻을 수 있음을 밝혔다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권1_2호
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• pp.64-72
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• 2001

이 논문은 행렬 탐색 방법을 이용하여 평면상의 η개의 점에 대한 모든 L$_{p}$, 1$\leq$P$\leq$$\infty$ 거리의 양방향 각도제한 근접 점 문제를 0(nlogn) 시간에 계산하는 알고리즘을 고안한다. 이 방법은 최적의 시간 복잡도를 가지며 궤적추적 법을 쓰지 않기 때문에 수치오차가 적으며 구현이 용이하고 실용적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.542-544
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• 2000

이 논문은 행렬탐색 방법을 이용하여 평면상의 n 개의 점에 대한 Lp, 1$\leq$p$\leq$$\infty$ 거리의 양방향 각도제한 근접 점 문제를 O(nlogn) 시간에 계산하는 알고리즘을 고안한다. 이 방법은 최적의 시간 복잡도를 가지며 궤적추적 법을 쓰지 않기 때문에 구현이 용이하고 실용적이다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.50-55
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• 1995

진동하는 경계면의 진동장 및 음장을 재구성하기 위하여 음장측정치 및 경계요소법을 이용한 음향 홀로그래피 방법을 연구하였다. 특히, 측정잡음 및 전달행렬의 특이성에 의해 발생하는 재구성 오차에 대하여 고찰하였다. 재구성의 정확도를 나타내기 위하여 전달행렬의 특이인자를 도입하였다. 예제로 한면이 진동하는 직육면체 상자를 고려하였다. 결과로부터 매우 작은 측정잡음에 대해서도 전달행렬의 특이성 재구성 오차가 크게 발생하며, 측정위치에 따라 전달행렬의 특이성이 크게 영향 받음을 확인하였다. EfI방법을 이용하여 최적의 측정점을 선택한 결과 전달행렬의 특이성을 크게 줄일 수 있었으며 이때 측정점의 위치는 가진주파수에 관계없이 큰 음장이 형성되는 소음원의 근접장에 위치함을 알 수 있다. 또한 저주파 가진에 비해 고주파 가진이 작은 특이인자값을 나타내며, 따라서 재구성 오차가 작음을 알 수 있었다. 재구성장의 정밀도를 향상시키기 위하여, 부가적으로 진동장의 norm을 제한하는 적절화방법을 도입하였다. 모델의 최소자승오차를 최소화 하는 최적의 적절화변수를 추정하여 이로부터 재구성 오차를 줄일 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1623-1629
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• 2022

행렬 곱셈은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되는 기본 연산이다. 딥러닝의 학습 알고리즘에도 행렬 곱셈이 많이 사용된다. 따라서 행렬 곱셈을 효과적으로 수행하기 위한 다양한 알고리즘들 개발하고 있다. 이중 행렬 곱셈의 연산량을 줄이는 방법으로 근사 행렬 곱셈 방법이 있다. 근사 행렬 곱셈은 행렬의 열과 행을 선택하기 위한 적절한 확률 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 행렬의 열과 행을 선택하여 근사 행렬 곱셈을 수행한다. 기존의 방법들을 행렬 곱셈에 참여하는 두 개의 행렬 A, B를 모두 고려하여 확률 분포를 생성한다. 본 논문은 행렬 A만을 대상으로 근사 행렬 곱셈에 사용될 행렬의 열과 행을 선택하는 확률 분포를 생성하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법들을 사용하여 1000×1000, 2000×2000, 3000×3000, 4000×4000, 5000×5000 행렬에 대하여 근사 행렬 곱셈을 수행하였다. 기존의 방법보다 제안한 방법을 적용한 근사 행렬 곱셈이 평균 0.02%에서 2.34%까지 원래 행렬 곱셈 결과에 더 근접하는 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.141-144
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• 2007

일반적으로 의사결정의 대상이 되는 현실 시스템은 매우 가변적 (variable)이며 때로는 많은 불확실성(uncertainty)이 포함된 상황에 놓일 수 있다. 이러한 문제의 처리를 위한 통계적 방법으로 유의수준이나 확신도, 민감도 분석 등이 사용된다. 본 논문에서는 먼저 근접관계 행렬에서 근접도를 구하는 방법으로 상대적 해밍거리와 max-min방법을 이용한 다음, 다중임계치를 사용하여 최적구간분할을 하는 방법을 제안한다. 결과적으로 max-min방법을 이용하여 다중임계치을 적용한 근접관계의 분류가 상대적 해밍거리로 근접도를 구하여 다중임계치를 구하는 방법보다 계산과정이 더 간단하고 명확하며 분할과정을 줄일 수 있고 최적의 의사결정에 효율적이라는 것을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.579-585
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• 2009

Tyrtshnikov[9]의 연구에서는 토플리츠 선형시스템에서 토플리츠 선행조건으로 일반해를 구하는 방법들을 제시하고 있다. 또한 대칭 토플리츠 행렬에서의 선행조건 행렬을 선택하는 방법도 소개 하였다. 본 연구는 토플리츠 시스템에서 새롭게 선행조건 찾는 방법을 소개하고 있으며, 선행조건행렬들의 분석을 통해 대칭 토플리츠 행렬의 고유값들과 대칭 토플리츠행렬로 부터 생성된 선행조건행렬의 고유값들이 매우 근접하다는 결과를 나타내고 있다. 즉, 선행조건시스템 $C_0^{-1}T$의 고유값들은 1에 모두 접근하게되면, 선행조건 시스템의 수렴속도는 superlinear이다. 본 연구에서 생성된 선행조건행렬 $C_0$은 선행조건시스템의 superlinear의 수렴속도로 계산하게 된다. 또한 토플리츠 행렬은 이미지 프로세싱이나 시그널 프로세싱에서 많이 응용되고 있으므로 본 연구에서 개발한 선행조건행렬로부터 다양한 응용성을 높일 수 있다. 본연구의 또 다른 특징은 토플리츠 행렬의 중요한 성질을 보존하면서 선행조건행렬을 생성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.321-323
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• 1998

이 논문에서는 크기가 큰 III-Conditioned Matrices 정방행렬의 좌측 또는 우측 역행렬 계산시 계산상의 정확도를 향상시키는 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 대상 행렬의 행벡터들을 Input으로 하고 해당 Input 벡터가 몇번째 행 벡터인지를 나타내는 단위 벡터를 Target 벡터로 하며 초기 Weight 값으로 Pivoting을 겸한 Gauss소거법을 적용하여 얻은 역행렬을 사용하는 Single Layer 인공신경망에 적용하는 역전파 알고리듬과 흡사한 것이다. 각각의 Input 행 벡터에 대하여 역행렬의 열 벡터들이 점진적으로 직교가 되거나 평행이 되도록 근접시키므로써 모든 Input 행 벡터들이 열벡터들에 비교적 균일하게 직교 또는 평행이 되도록 학습시키는 알고리듬이다.