Max-Plus 대수란, 선형 대수(linear algebra)에서의 더하기(addition) 연산과 곱하기(multiplication)연산을 최대값(maximization), 더하기(addition)로 각각 대체한 비선형 시스템을 말한다. Max-Plus 대수는 전통적인 의미의 선형 대수에서 다뤄지는 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector), 안전성(stability) 등의 개념이 Max-Plus 대수에서도 그대로 적용되고, 그것의 의미 또한 실제 시스템의 다양한 해석을 가능케 하고 있어, 최대값 연산과 더하기 연산으로 이루어진 이산 사건 시스템(discrete event system)을 분석할 수 있는 유용한 도구가 된다. 이러한 이산 사건 시스템의 대표적인 예가 바로 환승을 고려한 열차 스케줄이다. 현재 수도권에는 1호선${\sim}$8호선, 인천 1호선, 분당선, 중앙선 등 11개 노선의 도시 철도가 운영되고 있다. 각 노선들은 서울 Metro, 서울도시철도공사, KORAIL 등 서로 다른 운영사에 의해 운영되고 있어서 각 노선의 스케줄 또한 노선간의 환승을 고려하지 않은 채 독립적으로 작성되고 있는 실정이다. 이러한 독립적인 열차 스케줄은 승객들의 긴 환승시간으로 이어진다. 본 연구에서는 Max-flus대수 방법론에 대한 자세한 설명을 기초로 1호선과 2호선, 4호선의 주요 환승역인 사당역과 신도림역, 시청역, 동대문역을 중심으로 Max-Plus 대수 방법론의 적용 가능성을 검토해 보았다.
본 논문에서 부분 전송 수열(partial transmit sequence; PTS) 방법은 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 신호중 최대전력 대 평균전력의 비(PAPR)가 가장 작은 신호를 찾기 위해서 위상벡터(phase rotating vector)를 OFDM 신호와 곱하여 후보신호를 생성한다. 그러나 이는 소모적인 탐색으로 많은 계산량이 요구된다. 이 문제의 해결을 위해 우리는 두가지의 효과적인 저복잡도 PTS를 파고율(crest factor)를 기준으로 제안한다. 첫 번째 제안하는 방법은 OFDM 신호안에서 크기가 큰 샘플만을 선택하여 PAPR을 계산하는 방법이며, 두 번째 방법은 부분블록(subblock)들에 있는 각 샘플들의 실수부와 허수부의 절대값을 구하여 PAPR을 계산하는 방법이다. 모의실험결과는 제안하는 기법이 기존 PTS 방법보다 더 나은 PAPR 감소 성능을 보여준다.
영상에 포함된 객체의 형태는 내용 기반 영상검색에 있어서 중요한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상을 검색하는 방법들이 활발히 연구되어 왔다. 그중에서도 최근에 제안된 저니키 모멘트의 위상과 크기를 이용하는 회전불변 서술자(IZMD: Invariant Zernike moment descriptor)을 이용한 영상 검색 방법은 기존의 크기 정보만을 이용한 저니키 모멘트 서술자보다 높은 영상 검색 성능을 보인다. 본 논문에서는 IZMD를 이용한 방법 보다 향상된 영상 검색 성능을 얻기 위해서 ART(Angular Radial Transform)의 크기와 위상을 이용한 회전 불변 특징 서술자(IARTD: Invariant Angular Radial Transform Descriptor)와 이를 이용해서 영상을 정합하는 방법을 제안한다. IARTD는 ART 기저함수의 특성을 이용해서 정렬된 ART 계수의 위상과 크기로 구성된 특징벡터이다. 영상의 검색은 두 IARTD의 크기차이와 위상차이의 곱을 이용하여 정의된 거리 계산 방법을 이용해서 수행한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법의 평균 BEP(Bull's Eye performance)는 0.5806으로서, ARTD나 IZMD를 이용한 영상 검색 결과의 평균 BEP 0.3574, 0.4234보다 우수한 검색 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문은 가시광 통신 시스템에서 시스템 성능 향상 위해 광 빔포밍 전송기법을 적용할 때 광 신호 방사 범위 내에 단일 또는 다수의 접속 유저 단말(Rx)을 추적하는 방법에 관한 것이다. 광 빔포밍 전송기법은 RF에서 빔 형성 전송 방법과 매우 유사하여 가시광 통신 시스템의 통신 신호인 가시 광 신호를 유저 단말에게 전송할 때 빔 형성 벡터를 곱하여 특정 유저에게 질 좋은 가시 광 채널을 형성해 주는 기법이다. 이러한 광 빔포밍 전송을 적용하기 위해서는 먼저 가시 광 셀 내에 이동성을 가진 단말을 포함해 접속해 있는 유저 단말의 위치 추적이 필요하다. 따라서 본 논문에서 하나의 가시 광 셀 내에 접속해 있는 유저 단말 추적 방법을 광 AP(Access Point)와 UE(User Equipment) 1:1 샘플을 취하여 기술하였고 이러한 UE 추적 방법을 통해 광 빔포밍 전송 기법을 적용했을 때 얻을 수 있는 5~6dB 정도의 SNR 성능 이득을 모의실험을 통하여 확인하였다.
디지털 시스템의 동작주파수가 증가하고 전압스윙폭이 감소함에 따라 PCB보드의 정확하고 빠른 해석이 중요하게 되었다. 단위 기둥 행열의 다중곱을 이용하는 전송선로 행열을 이용한 방법은 PCB보드 해석에 있어서 가장 빠른 방법이다. 본 논문에서 PCB보드 임피던스를 계산하는 새로운 방법이 제안되었다. 우선, 이 방법에서 PCB의 단위기둥에 대한 전송선로행열의 고유치와 고유벡터가 계산되고, 단위기둥에 대한 전송선로 행열은 행열요소의 곱셈횟수를 줄이기 위해 행열유사변환을 통해 변환된다. 이러한 유사변환을 방법은 기존방법에 비해 계산시간을 대폭 줄여 줄 수 있다. 제안된 방법은 가로 1.3인치 세로 1.9인치의 PCB기판에 적용되었고, 10배 정도의 계산시간저감 효과를 보였다. 제안된 방법은 보드임피던스의 반복적인 계산을 필요로 하는 PCB설계에 응용될 수 있다.
하천에서 평수기 유량측정은 도섭법을 이용하기 위한 지점식 측정보다는 초음파 도플러 유속계(ADCP, Acoustic Doppler Current Profiler)를 보트에 탑재하여 운용하는 측정 방식이 점차 일반화되고 있다. ADCP는 초음파의 도플러효과를 이용하여 수심이나 횡방향의 유속 분포를 측정할 수 있는 측정 장비로 일반적으로 사용되는 down-looking ADCP는 수심방향의 유속분포와 수심을 측정하여 보트의 이동속도와의 벡터 내적을 이용하여 유량을 산정하게 된다. 그러나, 이동식 ADCP 유량 측정 성과의 불확도는 제공되지 않고 있는 상황인데, 이는 불확도 산정 표준안 미비, 유속 및 수심 등 측정 요소의 관측 환경 별 불확도 정보 부족, 불확도를 산정할 수 있는 툴의 부재 등에 기인한다. 본 연구에서는 이동식 ADCP 불확도 산정 표준안을 개발하고 현장 실험을 통해 불확도 요인에 대한 규명, 불확도를 편리하게 산정할 수 있는 툴을 개발하고자 하였다. 불확도 산정 표준안으로 최근 WMO를 위시한 국제적으로 하천 유량 측정 불확도 표준안으로 채택되고 있는 GUM(Guide to the Expression of Uncertainty Measurement)을 기반으로 이동식 ADCP 유량 산정 알고리즘을 적용하여 불확도 적용 기법을 개발하였다. GUM 표준안을 기반으로 유량 측정불확도를 산정하기 위한 불확도 요인분석은 실규모 하천의 특성을 대부분 모의할 수 있는 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터에서 수행된 실험자료를 기반으로 다양한 인자들에 대한 요소 별 불확도 분석을 수행하였다. GUM 표준안에 의하면 불확도 요인들은 오차전파의 법칙에 기반하여 전체 불확도에 전파되며, 이렇게 합성된 불확도는 t-분포의 신뢰수준 95%일 경우의 보정계수 2를 곱하여 최종적으로 확장불확도를 산정하게 된다. 이동측정방식의 ADCP의 경우 GUM 표준안에 적용하여 불확도를 평가하기 위해서 사용되는 수식이 방대하고, 매우 복잡하기 때문에 이를 실무자가 평가하기에는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 ADCP의 유량 측정불확도를 보다 편리하게 평가하기 위하여 ADCP 유량 측정불확도 평가 소프트웨어인 AQUA(ADCP Discharge Uncertainty Assesment)를 개발하였으며, 이를 통해 실무자나 연구자들이 ADCP의 불확도 평가에 보다 편리하게 접근할 수 있을 것이라 판단된다.
뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
교통량 자료는 도로의 계획, 설계 및 운영 등에 폭넓게 활용되는 자료이다. 일반국도를 대상으로 1955년부터 전국 규모의 교통조사가 시행되고 있으며, 도로의 결절점을 기준으로 구간을 설정한 후 상시조사를 실시하고 있다. 그러나 전 구간에서 상시조사를 수행하는 데에는 한계가 있기 때문에 우선순위를 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 우선순위 결정을 위한 방법론으로 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 적용한 다기준 의사결정 기법 (MCDM : Multiple Criteria Decision Making)을 적용하였다. 판단 기준변수로는 도로계획 [AADT, VKT, 첨두시간 교통량, 도시부유출입구간] 도로설계 [Volume(pcu), 방향별교통량, 중차량비], 그리고 도로운영 (속도, 밀도, V/C)으로 정의하였다. 평가자료를 정량화 및 규준화하였고, 설문조사를 통해 얻은 쌍대비교 값들을 가지고 고유벡터 방법으로 계층별, 가중치를 구하였다. 교통량 조사구간에 대한 교통조사 우선순위 선정은 규준화 값과 계층별, 가중치를 곱하여 구한 대안 값의 전체 합의 크기에 따라 결정하였다. 이를 통하여 상시 교통량 조사를 위해 다수의 구간으로 분할된 일반국도를 대상으로, 상시 교통량 조사 지점 우선순위를 결정하였다.
본 논문에서는 FMM(Fast Multipole Method)을 적용하여 평면형 다층 구조인 마이크로스트립 프랙탈 안테나 구조에 대한 고속 해석을 구현하였다. 우선 FMM 알고리즘에 이용되는 적분식인 MPIE(Mixed Potential Integral Equation)을 풀기 위해서 실수축 적 분 방법(RAIM: Real-Axis Integration Method)으로부터 정확한 공간 영역 그린함수를 구한다. 구해진 그린함수를 MoM(Method of Moment)을 이용하여 계산할 경우, 연산과 메모리 요구량 $O(N^2)$이 소요되는데, 이를 거대 구조의 해석에 대해 적용할 때나 높은 정확성을 위한 셀(미지수 N) 수의 증가하는 경우 계산량이 기하급수적으로 증가하여 구조 해석에 문제가 된다. FMM은 이와 같은 연산과 메모리 요구량의 문제점을 해결하기 위하여 개발되었다. FMM은 그린함수의 가법 정리(addition theorem)를 이용하여 행렬-벡터 곱의 복잡성을 줄여 연산과 메모리 요구량을 $O(N^{1.5})$으로 줄인다. 시어핀스키(Sierpinski) 프랙탈 안테나의 구조에 대해 MoM과 FMM를 적용, 상용 툴과 계산 결과의 정확성, 계산 시 메모리 크기, 해석 시간 등을 비교하여 효율성을 보여주었다.
본 논문에서는 시스토릭 어레이 구조를 갖는 선택적 최소분산 비왜곡응답 (MVDR) 및 최소자승 회귀기법 (RLS) 빔형성기법에 대한 성능 분석을 하였다. 원하는 사용자 신호와 잡음을 포함한 스냅샷 벡터들이 어레이 안테나에 입사되는 경우, 수신신호의 품질을 향상시키기 위해서 MVDR 및 RLS 알고리즘을 이용한 빔형성기법이 적용될 수 있다. 이를 통해 채널 용량을 증가시키기 위해 각 안테나 소자의 출력에 복소 가중치를 곱하여 원하는 사용자 신호방향으로 안테나의 빔을 형성하도록 하여 원하는 신호의 다중경로 성분들은 강조하고, 간섭 성분들의 입사 방향들로는 널을 발생시켜 다중간섭과 잡음에 대한 전력을 상대적으로 감소시키는 공간필터링 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 필터 역할을 하는 MVDR기법과 RLS 기법을 병렬처리를 통해 수행할 수 있는 시스토릭 어레이 구조의 MVDR 및 RLS 빔형성기법에 대하여 소개하며, 이를 다중 경로와 다중 접속 간섭이 존재하는 채널 환경에 적용하여 수신 성능을 분석하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 시스토릭 어레이 구조의 빔 형성기법을 적용한 공간필터의 우수성을 보여주기 위해 사용자 증가에 따른 BER (Bit Error Rate) 곡선과 빔패턴을 제시하였고, 기대치와 실험치가 잘 부합됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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