초점 MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 빔 형성은 근접장에서 표적의 위치를 추정하는데 적용될 수 있다. 하지만 배열을 구성하는 센서의 수가 많아질수록 공분산 행렬의 역행렬을 구하는데 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 부 배열의 원거리 빔 형성기 출력들로부터 빔 공간을 형성하고 이를 이용하여 초점 MVDR 빔 형성을 수행하는 방식을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제안된 방법의 공간 분해능이 기존의 지연 합 빔 형성기를 이용한 경우 보다 높게 나타났다.
수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 근거리 미사일/로켓 방어시스템의 대응탄용 근접센서에 적용되는 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법을 제안한다. 탄의 전면에 위치한 근접센서는 지면 클러터를 최소화하기 위한 안테나의 제한된 빔폭으로 인해 위협체가 파편 분산 범위에 들어오는 순간을 감지하기 쉽지 않다. 또한 복잡한 지상 환경에서는 위협체뿐만 아니라, 바위, 나무 등과 같은 클러터 정보를 포함하여 정확한 위협체 감지에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 칼만필터 기반의 접근표적 추적기법을 제시하고, 추적성능 향상을 위한 잡음 공분산 행렬의 새로운 추정 방식을 적용한다. 이후 제안한 잡음 공분산 행렬을 적용한 칼만필터의 우수한 추적 성능을 발사시험 결과를 통해 제시하여 연구의 타당성을 검증한다.
계층적 의사결정론(AHP)에서 응답자의 신뢰성을 평가하기 위해 일관성 지수가 활용된다. 일반적으로 일관성 지수값이 0에 근접할 수록 신뢰성이 있다고 판단되나, 신뢰성에 대한 임계값은 9점 척도의 비교행렬로 부터 모의실험 된 무작위 지수의 평균에 의존한다. 본 연구에서는 9점 척도 비교행렬에 의한 모의실험 분포가 차원별로 치우침이 심한 분포라는 점에 기초하여, 차원별 일관성 지수의 분위수에 기초한 통계적 가설검정 방법을 소개하기로 한다. 그리고, 모의실험으로 계산된 일관성 지수의 분포에 따라 적절한 임계 분위값을 제공하였다. 또한, 쌍대비교행렬의 각 원소에 오차를 고려한 모형을 적용하여, 일관성 지수의 분포를 감마분포로 특수한 경우 근사시킬 수 있음을 제시하였다.
문서-용어 빈도행렬은 텍스트 마이닝 분야에서 보편적으로 사용되는 데이터의 한 유형으로, 여러 개체들이 제공하는 문서를 기반으로 만들어진다. 그러나 대다수의 연구자들은 개체 정보에 무게를 두지 않고 여러 문서에서 공통적으로 등장하는 공통용어 중 핵심적인 용어를 효과적으로 찾아내는 방법에 집중하는 경향을 보인다. 공통용어에서 핵심어를 선별할 경우 특정 문서에서만 등장하는 중요한 용어들이 공통용어 선정단계에서부터 배제될 뿐만 아니라 개별 문서들이 갖는 고유한 정보가 누락되는 등의 문제가 야기된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복할 수 있는 데이터를 근접성 데이터라 정의한다. 그리고 근접성 데이터를 생성할 수 있는 12가지 방법 중 개체 군집화의 관점에서 가장 최적화된 방법을 제안한다. 개체 특성 파악을 위한 군집화 알고리즘으로는 다차원척도법과 K-평균 군집분석을 활용한다.
최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
고속펄스 전송을 위한 다중결합된 마이크로스트립 신호버스에서 제일 근접한 선로상에 유기되는 누화피크치를 최소화시키기 위해 선로자태를 합성시키는 방법을 제안하였다. 평행하게 배열된 데이터버스에서 구동선로로부터의 누화에너지는 가장 근접한 선로에 거의 집중되므로 반사파 제어를 위한 최적화기법을 통해 선로간의 평균간격을 늘리는 방법을 채택하였다. 입출력 파형예측을 위해 일반화된 S-행렬 기법을 적용하였으며 선로간의 평균간격을 늘리기 위해 합성된 다양한 형태의 비일정선로의 누화특성을 비교 분석하였다. 그 결과 펄스가 갖는 주파수 범위내에서 스펙트럼을 고르게 반사시키게 하는, dip을 갖는 쳬비셰프형 테이퍼가 입출력 파형의 보전성에 큰 영향을 주지 않는 범위내에서 누화피크치를 최소로 함을 볼 수 있었다.
공간적으로 다중화된 다중 안테나 시스템에서 OSIC계열의 신호검출 기법은 실현 가능한 연산 복잡도를 가지며 ML성능에 도달하기 위해 지속적으로 발전해 왔다. 하지만 지금까지 제안된 다양한 OSIC 기반의 준 최적 신호검출 기법들은 특정 비트의 연 판정 값을 계산하는 과정에서 공 벡터 문제가 발생하여 상당한 연 판정 성능 저하를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 해결 방안이 제안되었지만 연 판정 ML성능에 도달하지 못하거나, 도달하기 위해서는 많은 후보 벡터들이 필요하다. 본 논문에서는 복수개의 재 정렬된 채널 행렬과 각 채널 행렬의 QR분해 시 존재하는 상 삼각 행렬의 구조를 효율적으로 이용하는 이중 검출을 바탕으로 공 벡터 문제를 효과적으로 차단하며 경 판정 ML성능뿐만 아니라 연 판정 ML성능에 근접하는 신호 검출 기법을 제안한다. 성능과 연산 복잡도 관점에서 제안된 검출기법은 기존의 제안된 준 최적 검출기법 보다 동일한 성능에서 더 적은 연산 복잡도를 가지거나, 증가된 복잡도 만큼 더 우수한 연 판정 성능을 보임을 확인할 수 있다.
LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 최근에는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템의 Wyner-Ziv 프레임 복호를 위해서도 LDPC 부호가 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 DVC 시스템을 위한 LDPC 부호를 설계하기 위해 패리티 체크 행렬 H를 설계하고 부호율 적응적인(rate adaptive) 특성을 만족하기 위해 H 행렬의 패리티 점검 노드를 효율적으로 병합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 cycle의 연결성을 고려한 ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖도록 하기 위해 H 행렬의 크기와 압축율을 고려하여 병합 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 차수 분포를 변화시키면서 설계한 LDPC 부호의 성능을 해석한다.
원형 실린더를 주변 흐름에 관한 연구는 오랜 기간 유체역학 전 영역에서 모형실험이나 수치모형으로 광범위하게 연구되었다. 이 흐름은 하천의 교각이나, 바다의 시추선과 같은 수공구조물 주변에서 관측된다. 난류와 와류가 공존하는 복잡한 특성 때문에, 이 흐름은 수공학에서 유사이송, 세굴, 오염물 확산 등에 영향을 준다. 본 연구는 실험실 수로에 설치된 원형 실린더(D=9cm) 후방의 근접 와류 구간에서(x/D<5) 유속을 ADV로 측정한 후, 난류 특성을 Power Spectral Estimation(PSE)와 Singular Spectral Analysis(SSA) 방법으로 연구하였다. PSE는 샘플 스펙트럼의 한계를 보완하고자 자료를 분할하고, window 함수를 적용하여 ensemble 평균을 구하는 경험적 방법이다. PSE를 이용하여 스펙트럼을 계산한 결과, 주 흐름 및 횡방향 흐름은 Inertial subrange에서 Kolmogorov의 가정과 일치하는 추세를 보였다. 그러나 수심방향 흐름의 스펙트럼은 -5/3보다 빠르게 감소하는 추세를 보였다. Inertial subrange 스펙트럼에서 난류 에너지 소산율은 원형 실린더에서 멀어짐에 따라 감소하는 추세를 보였고, 주 흐름방향과 횡방향 흐름은 비슷한 크기를 보였다. 난류 에너지 소산율과 동점성계수를 이용하여 Kolmogorov 길이, 유속, 시간 스케일을 계산했다. 난류의 운동에너지를 계산하기 위해 Triple decomposition 방법 중 하나인 SSA를 적용하였다. SSA는 유속행렬을 이용하여 고윳값과 고유벡터를 계산하고, 유속에서 기여도가 큰 부분을 추출하는 방법이다. SSA를 통해 실린더 후방 흐름에서 와류 성분과 난류 성분을 나누었다. 횡방향 흐름은 강한 와류로 큰 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났지만, 주 흐름과 수심방향 흐름은 상대적으로 낮은 기여도를 갖는 고유벡터가 나타났다. 와류를 제외한 흐름에서 난류 운동에너지는 실린더와 멀어짐에 따라 감소하고, 흐름 중앙에서(y/D=0) 가장 큰 값을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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