국부 선형 임베딩(Locally Linear Embedding, LLE) [1]는 다양체 학습(manifold learning) 알고리즘 중 하나로 고차원 공간에 있는 데이터들 사이의 내적 값을 기반으로 임베딩하는 방법이다. LLE를 이용하여 임베딩 한 결과는 독특한 성질이 있는데, 고차원 공간 상에서 같은 평면에 있는 데이터들은 내적 값이 크기 때문에 저차원 공간에서도 가깝게 위치하도록 임베딩 되는 반면 수직으로 위치한 평면에있는 데이터들은 내적 값이 0이 되기 때문에 서로 떨어진 위치에 임베딩된다. 한편, 한 사람의 얼굴에 다양한 각도에서 조명을 비추면서 촬영한 이미지들은 저차원의 선형 부분공간을 구성한다는 사실이 잘 알려져 있다 [2]. 이에 본 논문에서는 다른 평면에 위치하는 데이터들을 자연스럽게 분류하여 임베딩하는 LLE 알고리즘을 얼굴 이미지에 사용하여 효과적으로 얼굴 인식 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 LLE에 연립 대각화(Simultaneous Diagonalization, SD)를 적용한 방법으로, S연립 대각화를 적용하면 데이터들이 형성하는 평면이 수직이 되도록 바꿀 수 있기 때문에 LLE의 성질을 극대화 할 수 있다. 실험 결과, 연립 대각화를 적용하고 LLE를 적용하면 서로 다른 사람의 얼굴 이미지들이 겹치지 않고 뚜렷하게 구분되는 효과가 있음을 확인하였다.
Cu(반경 $r_a$ = $95{\mu}m$)/$Ni_{80}Fe_{20}$(외경 $r_b$ = $120{\mu}m$)의 코어/쉘 복합 와이어를 전기도금방법으로 제작하였다. 제작 된 복합 와이어에 대해 원통 좌표계에서 임피던스 텐서의 두 대각 성분 $Z_{{\theta}{\theta}}$와 $Z_{zz}$를 10 kHz~10 MHz 범위의 주파수(f)와 0 Oe~200 Oe 범위의 외부 정지 자기장의 함수로 측정하였다. Maxwell 방정식으로부터 코어/쉘 복합 와이어의 두 대각 임피던스 $Z_{{\theta}{\theta}}$와 $Z_{zz}$를 각각 복소 투자율 텐서의 두 대각 성분 ${\mu}^*_{zz}$와 ${\mu}^*_{{\theta}{\theta}}$로 표현하는 식을 유도하였다. 유도된 식을 이용하여 측정된 $Z_{{\theta}{\theta}}$(f)와 $Z_{zz}$(f) 스펙트럼으로부터 ${\mu}^*_{zz}$(f)와 ${\mu}^*_{{\theta}{\theta}}$(f) 스펙트럼을 각각 뽑아낼 수 있었다. 뽑아낸 두 대각 투자율 스펙트럼을 자벽이동과 자화회전의 완화과정으로 해석하면 Cu/NiFe 코어/쉘 복합 와이어의 동적 자화과정을 규명하는 유용한 도구가 될 수 있다는 것을 제시하였다.
서로 섞이지 않는 두 비압축성 유체의 유동을 해석하기 위하여 VOF 방법에 기초한 수치 기법을 개발하였다. 유체간의 계면형상의 거동은 유동장내의 유체의 점유체적비의 변화에 의해 묘사되는데 이를 지배하는 이동방정식을 풀기 위한 새로운 대류항 계산법을 고안하였다. 대류항은 유체계면의 방향에 따라 풍상법과 역풍상법의 적절한 조합을 취하여 계산하는데 여기에 대각방향의 상류효과를 포함시켜 시간에 대한 2차 정확도를 갖도록 하였다. 또한 이 방법을 유량보정수송(FCT)법과 결합시켜 해의 단조성을 보장하였다. 몇 가지 단순 문제에 대한 시험 결과 이 기법이 수치오차에 의한 계면형상의 변형과 파손을 감소시킴을 확인하였다.
본 눈문에서는 표면의 에지를 잘 나타내는 웨이블릿을 이용한 3차원 얼굴 인식 알고리듬을 제안한다. 먼저 얼굴영역을 추출하고 정규화과정을 수행한다. 코는 얼굴에서 가장 높고 기준점의 역할을 하므로 반복 선택방법을 이용해서 코끝을 찾는다. 코끝 최고점을 기준으로 깊이값 20, 30, 40인 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행하여 얼굴마다 저주파와 고주파들을 생성하는데, 저주파를 제외한 고주파들에 대하여 히스토그램을 특징벡터로 사용하였다 유사도의 비교는 L$_1$거리함수를 사용하여 수평, 수직, 대각고주파, 그리고 이 고주파들의 유사도 비교치를 합한 합성의 경우 각각에 대하여 실험하였다. 깊이값에 따른 영역에서 고주파별로 실험한 결과, 순위 임계값이 10위를 기준으로 깊이값 30 대각고주파에서 91%가 나타났고 합성에서는 93%의 인식률이 나왔다.
본 논문에서는 기존의 적응필터인 LMS(Least Mean Square)와 RLS(Recursive Least Square)의 수렴속도의 향상과 안정성을 개선하기 위한 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 시간영역 LMS 알고리즘보다 상당히 빠른 수렴속도를 보일 수 있도록 설계하였다. RLS 알고리즘는 역행렬연산으로 인한 연산량이 많고 자기상관행렬이 positive definite 특성을 잃어버릴 경우 시스템이 수치적으로 불안정하게 되어 발산하는 단점이 있다. 이런한 단점을 보완하기 위해 제안된 알고리즘을 사용하였다. 기존의 알고리즘은 전력 정규화 과정에서 입력신호의 변환이 백색화가 완전히 이루어지지 않게 되어 자기상관행렬이 순수한 대각행렬이 되지 않는 단점을 지니고 있으나, 본 연구에서는 이러한 대각화 과정에서 좀더 많은 정보를 포함하도록 설계하였다. 아울러 제안된 알고리즘을 적응 등화기에 적용하여 수렴속도가 개선됨을 검증하였다.
본 논문에서는 다중 사용자 증폭재전송(amplify-and-forward) MIMO 중계 시스템을 위한 프리코딩(precoding) 기법을 제안한다. 제안된 프리코딩 기법에서는 블록 대각화(block diagonalization)를 통해 사용자간 간섭(inter-user interfereence)을 제거하고 기지국과 중계기에서의 전송전력(transmit power) 제한을 만족하면서 사용자 데이터 전송률(data rate)의 합이 최대화 되도록 한다. 모의실험결과를 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해 더 높은 사용자 데이터 전송률의 합을 달성함을 보이고 있다.
위상배열레이더를 이용한 추적의 성능을 지수화하기 위해서 각도예측 오차공분산행렬의 함수를 이용한 정량화 방법에 대해 검토하였다. 특히, 이 오차공분산행렬의 함수로 최대고유값과 대각합을 이용하여 정량화하는 경우에 대해 안테나 빔조향 손실을 반영한 표적탐지확률을 기준으로 정량화의 일관성을 수치실험을 통해 검토하였다. 이를 통해 추적성능을 표적탐지확률로 기준하는 경우, 대각합이 최대고유값 보다 더 일관성을 갖는 정량화 함수임을 확인하였다.
일반적인 마이크로스트립 구조의 해석을 위해 closed-form 그린함수를 이용한 공간영역 모멘트법을 사용하는 경우, 모멘트 행렬의 대각 및 비대각 요소들을 계산하기에 보다 효율적인 기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 기법의 타당성 확인을 위해 동축선 급전된 마이크로스트립 안테나를 해석한 결과를 기존 논문들의 결과와 비교 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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