본 논문은 시스템 인자의 변위에 강인한 연속반복학습제어기(Repetitive Controller RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이 때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 복수모형 설계 기법으로 임의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 모의실험은 제안된 복수모형설계 기법으로 구한 RC가 단수모형 설계기법을 이용한 RC보다 강인한 것을 보여 주고 있다.
오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.
본 연구에서는 비정렬 격자계에서 가장 많이 쓰이는 근사 해법 중에 하나인 LU 기법의 Navier-Stokse 방정식에 대한 수렴성 및 안정성에 관한 연구를 수행하였다. 적절한 스칼라 모델 방정식을 사용하여 LU 기법이 갖는 고유한 특성에 관한 해석적 논의를 수행하였으며, 이를 Navier-Stokes 방정식으로 확장하여 해석하였다. 그 결과 LU 기법의 강성도는 격자 종횡비가 높아짐에 띠라, 그리고 격자 레이놀즈 수 감소함에 따라 증가하게 된다. 또한 내부반복계산을 통해서 이러한 강성도가 부분적으로 극복될 수 있음을 보였으며, 평판 난류 유동 해석을 통해서 해석 결과를 검증하였다.
본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.
본 논문에서는 실제적인 다중 셀 하향링크 네트워크 중 하나인 간섭 브로드캐스트 채널에서 유망한 간섭 정렬 기술인 반복적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 또한, 가정하는 네트워크에서 상향링크/하향링크 채널 사이의 채널 상호성을 활용함으로써 다중안테나(MIMO: multiple-input multiple-output) 다중셀 하향링크 네트워크를 위한 개선된 반복적 간섭 정렬 기술을 제안한다. 구체적으로, 제안한 기술은 다중사용자 MIMO 기반 반복적 간섭 정렬 알고리즘을 설계하기 위해 반복적 빔형성과 하향링크 간섭 정렬 이슈를 지능적으로 결합한다. 각 기지국에서는 전처리기를 설계하기 위해 두 개의 순차적인 빔형성 행렬을 사용하는데, 이는 간섭 누수로 불리는 타 셀 기지국으로부터 생성된 셀 간 간섭을 효율적으로 줄일 뿐만 아니라 같은 셀 안에서의 셀 내 간섭을 완벽히 제거가 가능하다. 송신 및 수신 빔형성 행렬은 수렴할 때까지 반복적으로 업데이트된다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 간섭 정렬 기술이 기존 두 가지 반복적 간섭 정렬 기술과 비교하여 더 높은 합 용량을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 일반적인 2차원 비디오 프레임을 패러럴 스테레오 카메라로 촬영한 듯한 3차원 입체 비디오 프레임으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 동영상의 연속하는 프레임 사이의 픽셀 변위를 구하고 이 변위 정보를 기반으로 입체영상을 합성한다. 픽셀 변위를 구하기 위하여 기존 수렴 반복법을 개선 보완하여 사용하였으며 픽셀변위 정보로부터 입체영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 동영상의 어떤 유형이라도 일관성 있는 방법에 의하여 합성영상을 만들어 내므로 기존의 영상 유형 분류에 의한 합성 방법의 문제점을 개선하였다.
PEM 알고리즘은 패널티 함수가 초월함수 형태일 때에는 반복알고리즘을 전개할 수 가 없다. 하지만, OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 패널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖는다. 그러나 이 알고리즘은 패널티 로그-우도를 증가시키는 평활상수의 수렴영역이 제한적이어서 디지털 화상복원시 다양한 평활상수 값을 부여할 수 없기 때문에 최적의 복원화상을 얻을 수 가 없다. 본 논문에서는 OSL 알고리즘의 단점을 해결하기 위해서, 수렴 허용 범위가 확대된 평활상수를 갖는 알고리즘을 제시하고 그 수렴성질을 밝히며, 화상실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 밝힌다.
연속 반복되는 시스템에서 제어하는 제어기 repetitive controller를 설계하는 방법과 시스템 안정성을 소개하고자 한다. 제어기는 반복함수로서 수렴을 조장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 모의실험은 제안된 단수모형설계 기법을 이용한 RC를 어떻게 유도하는 것을 보여 주고 있다.
본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위하여 음성의 채록환경 및 데이터량 등을 고려한 효과적인 언어모델 작성방법을 제안하고, 이를 항공편 예약시스템에 적용하여 성능 평가 실험을 실시한 결과 $91.6\%$의 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 소량의 200문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 좀더 강건한 단어발생 확률을 가지도록 하기 위해 일반적으로 대어휘 연속음성인식에서 많이 이용되고 있는 단어 N-gram 언어모델을 도입하고 이를 다양한 발성환경을 고려하여 1,154문장으로 확장한 후 동일 문장'을 반복 학습하여 언어모델을 작성하였다. 인식에 있어서는 오인식과 문법적 오류를 최소화하기 위하여 forward - backward pass 방법의 stack decoding알고리즘을 이용하였다. 인식실험 결과, 평가용 3인의 200문장을 각 반복학습 회수에 따라 학습한 각 언어모델에 대해 평가한 결과, forward pass의 경우 평균 $84.1\%$, backward pass의 경우 평균 $91.6\%$의 문장 인식률을 얻었다. 또한, 반복학습 회수가 증가함에 따라 backward pass의 인시률의 변화는 없었으나, forward pass의 경우, 인식률이 반복회수에 따라 증가하다가 일정값에 수렴함을 알 수 있었고, 언어모델의 복잡도에서도 반복회수가 증가함에 따라 서서히 줄어들며 수렴함을 알 수 있었다. 이상의 결과로부터 소량의 텍스트 데이터를 이용한 제한된 태스크에서 언어모델을 작성할 때 반복학습 방법이 유효함을 확인할 수 있다.
Iterative Fourier transform algorithm (IFTA)은 회절광학소자 (DOE)의 위상 분포를 구하기 위한 반복적 수치 해석 알고리즘으로서 회절광학소자의 위상 분포는 반복 과정을 통하여 국소 최적해로 수렴하게 된다. Ink의 수렴은 위상 분포 초기치, 관측면에서의 자유도의 허용 범위 및 알고리즘에 내재된 매개 변수들의 설정 값에 영향을 받는다. 본 논문에서는 IFTA의 내부적 매개 변수인 완화 변수(relaxation parameter)가 IFTA의 수렴에 미치는 영향을 분석하고 이를 토대로 보다 정확한 최적화 해를 얻기 위한 유전 알고리즘과 IFTA의 하이브리드 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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