FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.
기존의 최소평균자승오류 빔형성 기법은 간섭제거나 정합필터 빔형성 기법보다 우수한 성능을 보여주지만, 전체 전송률의 증가를 목적으로 하지는 않는다. 본 논문은 전체 전송률을 가중된 평균자승오류로 표현하여 증가시키는 기법을 제안하였다. 제안 기법은 기존의 최소평균자승오류 기법에서 출발하여 반복적으로 가중치와 빔을 갱신함으로써 전체 전송률을 증가시킨다. 모의실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 기법보다 전체 전송률 측면에서 뛰어나며, 기존 기법과 달리 사용자의 수가 높아질수록 전체 전송률이 증가하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 터보 TCM(Turbo Trellis Coded Modulation)에서 복호기 입력 전에 수신데이터를 이용하여 SNR을 추정하고, SNR에 따라 요구하는 성능을 만족하는 반복 복호수를 적응적으로 복호기 앞단에서 미리 설정하는 반복복호 제어기법을 제안한다. 성능분석결과 최대 반복 복호를 수행했을 때와 비교하여 성능 감소 없이 평균 반복 복호수를 줄일 수 있었다. 따라서 제안구조는 터보 TCM의 복호화 과정에서 문제점 중 하나인 복호 계산량과 지연을 성능 저하 없이 효율적으로 감소시킬 수 있다.
디지털곡선에 있어서 잡음은 지역적으로 급격한 곡률 변화를 일으키므로 이를 없애거나 그 영향을 완화시키기 위해 평균을 이용한 스무딩 기법을 많이 사용한다. 그런데 스무딩은 그 정도가 지나치면 원래 형태의 특징을 왜곡시키거나, 이미지의 면적이 많이 감소될 수 있고 스무딩이 적으면 잡음이 충분히 제거되지 않는 문제점이 있다. 이 연구에서는 화소로 구성된 디지털 곡선에 대해서 반복적 평균 스무딩의 반복횟수, 이웃 점간의 거리, 평균을 위한 가중치와 스무딩 후의 점의 이동거리 등의 파라메터들 관계를 수학적으로 표현하고, 이 관계를 이용하여 스무딩 곡선을 입력곡선으로부터 허용오차 이내에 있도록 거리오차를 제어하는 방법과 스무딩 속도를 개선하는 방법을 제안한다.
디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 루프 반복들 간에 종속 관계가 존재하는 루프의 효율적 수행을 위한 새로운 루프 할당 기법을 제안한다. 그리고, 중앙 큐를 사용하여 공유 메모리 다중처리기에 루프 반복을 할당하는 기존 셀프 스케쥴링 기법들을 루프 캐리 종속성(loop-carried dependence)을 가진 루프의 할당에 적용하기 위해 제안한 기법을 이용한 그들의 변형에 대해 알아본다. 종속 거리를 고려하여 루프를 세 단계별로 할당하는 제안된 CDSS(Carried-Dependence Self-Scheduling) 기법 또한, 중앙 작업 큐를 기반으로 한 것이며 별도의 스케쥴러가 필요 없는 셀프 스케쥴링 알고리즘이다. 종속거리, 프로세서 수, 반복 수, 스케쥴링 연산 시간 등을 다양하게 하여 변형된 할당 기법들과 비교 분석한 결과, 제안한 기법은 양호한 부하 균형을 유지하였으며 변형된 다른 기법들에 비해 루프 수행 시간을 줄여 효율적임을 알 수 있었다. 다양한 실험 환경에서 평균적으로 제안한 CDSS, 변형된 SS, Factoring, GSS, CSS 기법 순으로 루프 수행 시간 측면에서 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 주파수 선택적인 MIMO 시스템에서 스트림간의 간섭을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 계산적으로 복잡도가 높은 리스트 검색 기법 대신에 채널 복호기에서 사용되는 사후 확률(a posteriori probability, APP)를 얻기 위해 반복적으로 스트림간 간섭을 제거하는 선형 이퀄라이저를 사용하였다. 반복회수가 증가할수록 이퀄라이저에 의해 채널은 점차 single input multiple output (SIMO) 형태의 채널에 가까워지고 MIMO 이퀄라이저의 최소평균제곱오차 (MMSE)에 가까워진다. HSPA UMTS standard를 따르는 $2{\times}2$ MIMO 시스템의 다운링크 통신 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존의 수신 기법에 비해 상당한 성능이득을 얻을 수 있음을 확인할 수 있다.
반복하중을 받는 무근 및 철근 콘크리트 부재는 하중의 반복작용에 의해 과도한 균열 및 처짐을 유발하고 결과적으로 전체 구조요소의 파괴를 일으킨다. 따라서 하중반복에 의한 누적손상의 진행과정을 정량적으로 평가하여 철근콘크리트 보의 사용성과 안전성을 평가하는 것이 중요하고 특히 취성적 거동 특성을 갖는 전단거동의 경우에 더욱 의미가 있다. 본 연구에서는 반복전단하중에 의한 누적손상의 정량적 분석을 위하여 평균변형도 및 평균응력개념에 기초한 수정압축장이론(modified compression field theory)에 의하여 누적손상 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델을 통하여 반복전단하중에 의한 처짐과 변형도의 변화를 평가하는데 유용하게 이용될 것으로 사료된다.
CT에서 대수적재구성기법은 잡음에 강점을 가지는 재구성기법으로 알려져 있다. 대수적재구성기법에서 반복 횟수는 계산 시간을 결정하는 중요한 인자 중의 하나이다. 그러나 반복 횟수에 대한 기준이 연구되어 있지만 수백 번 이상의 반복을 수행하게 되어 현실적으로 사용하기에는 무리가 있었다. 본 연구에서는 반복 횟수를 결정할 수 있는 현실적인 방법을 제시하였다. 반복 횟수에 따라 단면 영상의 품질이 천천히 개선된다는 것을 이용하였다. 반복 횟수를 절대치 평균 오차의 차이 𝜖 < 0.001 로 선택하였다. 잡음이 없는 경우는 Shepp-Logan 두부 팬텀을 이용하였고 잡음이 있는 경우는 Geant4를 이용하여 다양한 입사광자에 대해 360, 720, 1,440개의 투영을 얻었다. 정지 조건에서 10회 내외의 반복으로 우수한 단면 영상을 획득하였다. 수 백회 이상을 반복하는 최적 영상기반의 방법에 비해 현실적으로 적용 가능성이 높은 방법이 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 경제학, 사회학, 수학 분야에서 수십년 전부터 연구해오던 죄수의 딜레마 게임의 협동진화에 대해 고찰해보고자 한다. 반복적 죄수의 딜레마 게임은 게임이론의 가장 기본적인 이론으로써, 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링 하기 위한 하나의 방법이다. 그 중에 N명이 참가하는 반복적 죄수 딜레마 게임의 전략은 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GAs)을 통해 진화적으로 만들어 낼 수 있으며, 이 경우에 그 결과를 일반적인 내쉬 균형 이 아닌, 모든 개체들이 유전알고리즘을 통해 협동으로 수렴하도록 유도할 수 있다는 사실은 상당히 시사하는 바가 크다. 기존에 주로 연구되어오던 죄수의 딜레마 게임은 협동으로의 수렴과정에서 일반적으로 순위기반선택(Rank-based selection)과 1점 교배기법(1point crossover)을 사용한다. 그러나 순위기반선택은 모든 개체에 순위을 매겨야 하기 때문에, 개체수가 커질수록 성능이 저하되며, 1점 교배기법은 개체 값이 분산되어있을 경우, 최적해(Optimal solution)을 찾기 힘들다는 단점이 있어, 개체수가 많은 경우에 적용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 토너먼트 선택기법(Tournament selection)과 자기 적응형 교배기법(Self-adaptive crossover)을 적용한 새로운 기법을 제안한다. 또한 기존 기법과 비교 실험을 통해 제안기법이 기존기법에 비해 평균 수렴시간과 수렴 횟수에서 뛰어난 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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