본 논문에서는 선형 시불변 시스템에 대해 상태되먹임을 이용한 폐루프계의 지정된 영역내의 극배치법을 제안한다. 본 제안된 기법은 해밀톤 행렬의 하중행렬 Q의 설정에 의해 지정된 영역 (α중심, γ반경)내에 극배치가 가능함을 보인다. 먼저, Gershgorin의 이론을 적용하기 위해 해밀톤 행렬을 등가 변환시킨 후 행렬의 각 계수를 α와 γ의 관계를 이용하여 유도한다. 위의 관계를 만족하는 해밀톤 행렬의 각 하중행렬과 변환행렬을 이용하여 폐루프계의 상태되먹임 제어칙을 구한다. 또한 본 기법은 해밀톤 행렬과 최적제어와의 관계를 지니고 있으므로 얻어진 폐루프계는 최적제어법에서와 동일한 강인함을 가지게 된다. 끝으로 예제를 통하여 지정된 영역내의 극배치가 이루어짐을 보인다.
평면파 근사식에 기초한 지형에 의한 파랑변형 모형인 산란체법과 변환행렬법을 비교하여 특성을 분석하였다. 산란체법의 결과가 기존 엄밀해에 보다 근접하고 내재한 물리현상을 보다 명확히 설명하는 것으로 평가된다. 이들은 해석해로 계산이 빠르고 용이하며 지형이 비교적 단순한 경우에는 상당한 정밀도를 보인다.
파수영역에서 모멘트법의 엄피던스 행렬의 특정을 관찰하고 이를 웨이블릿 변환을 이용하여 효율적으로 표현 하는 방법을 연구하였다. 영상 선호처리 분야에서 자주 사용되는 이차원 쿼드트리(2-D Quadtree)방법(행렬의 $\phi$ 부분에만 웨이블릿 변환을 적용하는 방법)을 적용하여 모멘트 행렬을 성기게 만들었다. 웨이블릿이 적용된 모멘트 행렬을 CG( Conjugate-Gradient)법을 이용하여 모멘트 법의 계산량과 메모리를 줄였다. 수치적 결과는 정사 각형 실린더의 경우 임피던스 행렬의 0이 아닌 값이 O($N^{1.6}$)으로 증가하는 것을 관찰하였다.
디지털 카메라에 의해 획득된 RGB 칼라 신호는 디지털 카메라의 하드웨어적인 특성에 따라 서로 다른 값을 가지는 장비 의존적(Device Dependent) 특성을 가지며, 칼라 운영 시스템(CMS; Color Management System)이 프로파일 연결 칼라 공간(PCS:Profile Connection Space)으로 사용하는 CIE XYZ 칼라 공간에 대해 비선형적인 특성을 가진다. 본 논문에서는 디지털 카메라의 RGB 칼라 신호를 장비 독립적(Device Independent)인 CIE XYZ 칼라 공간으로 변환하는 변환 행렬을 구하는 방법을 제안한다. 변환 행렬은 비선형 다항식을 이용하여 3$\times$m의 변환 행렬을 구하고, 실험에 사용되는 칼라 샘플의 수에 따른 일반화(Generalization) 성능을 평가한다.
본 논문에서는 필터함수의 감쇄극점(poles)과 반사손실(Return Loss)로부터 전송계수($S_{21}$)와 반사계수($S_{11}$)를 도출하고, 이 값들로부터 대역통과필터 설계를 위한 결합계수행렬 계산법을 제시하였다. 계산된 결합계수행렬에 유사변환을 적용하여서 결합계수행렬을 접힌 표준형 필터 구조의 커플링계수 행렬로 변환하였다. 그 결과를 이용하여 접힌 표준형 필터를 설계하였다.
본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.
본 논문에서 $m{\times}n\;(m{\geq}n)$ 인 토플리즈 행렬의 빠른 QR 인수분해 알고리즘들을 제안한다. 본 알고리즘들은 위치가 변환되어도 불변하는 (shift-invariance) 토플리즈 행렬의 특성을 효과적으로 이용하였다. 알고리즘들의 주요 변환 도구로 안정된 하우스홀더 변환과 하이퍼볼릭 하우스홀더 변환을 사용하였다. 본 알고리즘들은 O(mn)의 연산을 필요로하며, 분산메모리 병렬 컴퓨터에서 쉽게 구현될 수 있다.
본 논문에서는 고속 리버스 자켓 역변환(inverse fast Reverse Jacket transform, 간략히 IFRJT)을 제안하며 이방법은 역변환을 explicit 하게 표현한다. 이 알고리즘의 장점은 중앙가중치 하다마드 변환보다 더 빠르고 쉽게 주어진 행렬의 역을 구한다는 점이다. 우리는 얼마나 간단히 IFRJT를 얻을 수 있는지를 예제를 통해 보여준다.
단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.
만일 임의의 지형을 다수의 계단으로 근사하면 이 지형 위를 지나는 선형 파랑의 변형을 계산하기 위해 변분근사법과 고유함수 전개법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 반사율과 투과율을 계산하기 위해 변분근사식과 연계된 산란체법을 제시하였다. 본 기법은 O'Hare and Davies의 변환행렬 축차법보다 간단하고 직접적인 방법임을 보였다. 또한 수 개의 수치실험을 실시하여 기존 결과와 거의 같은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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