• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.965-975
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• 2005

본 논문에서는 향후 초고속 W-PAN(Wireless Personal Area Network)을 위한 유력한 전송 기술로서 각광받고 있는 MB-OFDM UWB(Multi-Band Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ultra Wide Band) 시스템의 동기화를 위한 효과적인 반송파 및 샘플링 주파수 오프셋 결합 추정 기법을 제시하고 성능을 평가하였다. 이를 위해 PLCP(Physical Layer Convergence Procedure) 프리앰블 내의 채널 추정 시퀀스를 이용하고 MB-OFDM UWB 시스템 기술 규격 및 주파수 운용 방식을 고려하였으며, 반송파와 샘플링 주파수 오프셋을 결합 추정하는 방법으로서 먼저 샘플링 주파수 오프셋을 추정하고 추정된 샘플링 주파수 오프셋을 이용하여 반송파 주파수 오프셋을 추정하는 방식을 적용하였다. 또한 추정된 오프셋 값들의 신뢰도 향상을 위해 각 과정에서 가중치 기반의 주파수 오프셋 추정 기법을 사용하였다. IEEE 802.15 Task Group 3a에서 제공하는 4가지 UWB 실내 채널 모델을 이용한 모의실험 결과, 각 부채널에서의 수신 신호 평균 전력을 반영하는 제안된 간단한 형태의 가중치 기반 추정 기법의 성능이 채널의 주파수 응답을 사용하여 완벽한 채널 추정을 필요로 하는 이상적인 방법에 비해 훨씬 낮은 복잡도로 유사한 성능을 얻을 수 있음을 확인 하였다.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.145-162
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• 2020

본 연구는 AHP 적용상의 문제점을 살펴보고 올바른 적용방법을 위한 'AHP 수정가중치모형'을 개발하는 연구이다. 여기서 AHP는 복잡한 의사결정 문제를 계층화 하여 상위수준요인과 하위수준요인들로 분해하고, 그 요인들에 대한 쌍대비교를 통해서 요인들에 대한 상대적인 가중치를 도출하는 방법이다. 하지만 AHP 계층구조에서 각 상위수준요인(대항목)을 구성하는 하위수준요인(소항목)들의 개수가 같을 경우에는 최종가중치가 바르게 나타나지만 각 대항목을 구성하는 소항목들의 개수가 다른 경우에는 심각한 오류가 발생한다. 이에 본 연구에서는 이를 개선할 수 있는 'AHP 수정가중치모형'을 개발하였다. 구체적으로 AHP 분석의 오류가 소항목의 개수, 즉 규모가 다를 때 발생하는 것에 착안하여 소항목 개수의 규모를 상대적으로 같게 만들어서 그 오류를 제거하였다. 그리고 개발된 모형을 다양한 AHP 계층구조에 적용하여 검증하였다. 구체적으로 첫 번째 모형검증에서는 4개의 대항목과 각각 개수가 다른 소항목으로 구성되어 있으며 대항목과 소항목의 중요도가 같다고 가정하였고, 두 번째 모형검증에서는 2개의 대항목과 각각 개수가 다른 소항목으로 구성되어 있으며 모든 대항목과 소항목의 중요도가 다르다고 가정하였다. 그리고 세 번째 모형검증에서는 실제 선행연구에 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발된 'AHP 수정가중치모형'이 AHP 분석의 문제점을 효과적으로 해결할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권6호
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• pp.537-543
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• 2007

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.102-110
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• 1999

본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정이없이 가중치 행렬 Q, R을 동시에 최적화함으로써 상태변수들의 결합과 동작점의 변화에 따른 시스템의 파라미터 변동 등에도 불구하고 기준모델의 출력을 최적으로 추종하는 모델 추종형 제어 시스템을 설계법으로 제시하고 이를 보일러-터빈 설비를 위한 모델 추종형 다변수 제어 시스템의 설계에 적용하고자 한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 모델 추종형 제어 시스템의 성능을 비교고찰하고 그 유용성을 확인하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2437-2442
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• 2013

Wi-Fi AP(Access Point)의 기반구조인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 동일채널 간섭신호에 대한 취약성과 그 대책의 하나인 OFDM과 스마트안테나의 결합구조가 설명되었다. 높은 효율을 보장하지만 복잡성을 수반하는 FFT(Fast Fourier Transform) 후단 구조 대신 저렴한 구축비용이 장점인 수신신호 분산행렬 기반의 FFT 전단 스마트안테나의 수학적 모델이 전개되었다. 그 BER(Bit Error Rate) 특성을 높이기 위하여 제안된 채널행렬 출력 분산행렬을 기반으로 한 FFT 전단 구조 스마트안테나의 성능 측정을 위한 컴퓨터 모의실험이 수행되었다. 수신신호 분산행렬에 의해 생성된 가중치벡터에 비해 채널행렬 출력에 의한 가중치벡터가 다양한 페이딩 환경 변화에서 우월한 성능을 보임이 증명되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권3호
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• pp.231-236
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• 2001

일반적인 다층 신경망에서 가중치의 갱신 알고리즘으로 사용하는 오류 역전과 방식은 가중치 갱신 결과를 고정된(fixed) 한 개의 값으로 결정한다. 이는 여러 갱신의 가능성을 오직 한 개의 값으로 고정하기 때문에 다양한 가능성들을 모두 수용하지 못하는 면이 있다. 하지만 모든 가능성을 확률적 분포로 표현하는 갱신 알고리즘을 도입하면 이런 문제는 해결된다. 이러한 알고리즘을 사용한 베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)은 주어진 입력값(Input)에 대해 블랙 박스(Black-Box)와같은 신경망 구조의 각 층(Layer)을 거친 출력값(Out put)을 계산한다. 이 때 주어진 입력 데이터에 대한 결과의 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기댓값(mean)에 의해 계산할 수 있다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 우도함수(likelihood functions)에 의해 계산한 사후확률의 함수는 매우 복잡한 구조를 가짐으로 기댓값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 따라서 수치해석적인 방법보다는 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테 칼로 시뮬레이션을 이용할 수 있다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 좋은 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘을 적용한 신경망이 기존의 CHAID, CART 그리고 QUEST와 같은 여러 가지 분류 알고리즘에 비해서 우수한 결과를 제공하는 것을 나타내고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.711-718
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• 2003

얼굴 인식 시스템과 표정인식 시스템과 같은 고차원 처리를 수행하는 시스템의 전처리 과정으로써 이미지 영역 내에서 얼굴을 추적하는 것은 중요한 과정이다. 본 논문에서는 피부색과 얼굴의 형태 정보를 단서로 하는 CONDENSATION 알고리즘을 사용하여 얼굴의 위치를 추적하였다. 컬러의 가중치와 형태의 가중치를 결합시키는데 어려움이 있으므로 각각을 단서로 사용하는 두 개의 추적기를 가진 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 복잡한 배경, 피부색의 물체가 이미지 내에 존재하는 경우, 다른 얼굴이 이미지 내에 존재하는 경우 모두에 대해서 훌륭한 성능을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2504-2511
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• 1999

본 논문에서는 자유 형태 곡면을 설계할 수 있는 효과적인 방법으로 분산 데이터 보간 방법을 제안한다. 데이터 보간 방법은 다양한 물체를 모델링 하는데 필수적인 방법이다. 구조가 복잡한 자유형태곡면을 생성하기 위하여 기존의 방법은 제어 점의 가중치를 계산하여 물체를 나타낼 경우, 물체의 편평한 영역과 날카로운 모서리 부분이 나타나는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분산 데이터 보간을 이용하여 새로운 근사곡면 생성방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 제어 점들과 변환된 물체상의 점에 변화영역에서 최적의 값을 가지는 주요 곡률을 계산하여 B-스플라인 보간 함수를 구하고 이을 이용하여 근사된 자료의 변화량을 계산한다. 또한 최소의 가중치를 분산 데이터 보간에 이용함으로써 보다 자연스러운 자유형태 곡면을 설계하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.779-785
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• 2007

비디오 감시를 위한 움직이는 객체의 검출은 매우 중요하다. 많은 환경에서 움직임은 관심 있는 움직임과 관심없는 움직임으로 나눌 수 있다. 관심 있는 움직임을 갖는 연구는 이미 많은 논의가 있어 왔다. 이 논문에서, 우리는 최신의 MPEG-4 EPZS 알고리즘을 이용한 움직임 벡터로부터 많은 움직임을 갖는 블록 영상을 구한 뒤, 시간에 대한 가중치를 부여한 차 영상과의 결합에 의한 복합적인 환경에서의 현저한 움직임 검출 방법을 제안한다. 우리의 방법은 기존의 배경 차 방법과 비교하여 눈에 띄게 좋은 결과영상을 얻을 수 있었다. 제안된 검출 방법은 다른 움직임의 간섭이 있는 복잡한 환경에서의 객체검출에 매우 효과적이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권7호
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• pp.629-638
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• 2000

단일 볼륨랜더링과 다중 볼륨랜더링의 가장 큰 차이점은 데이타 혼합방법으로 본 논문에서는 특정 볼륨을 표면수준에 따라 선택적으로 빠르게 가시화하는 선택적 랜더링방법과 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방법을 제안한다. 선택적 랜더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 랜더링하는 방법이며, 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방 법은 명암도 가중치 방법, 불투병도 가중치 방법, 깊이 정보를 고려한 불투병도 가중치 방법을 이용하여 여러 개의 볼륨을 혼합하는 방법이다. 실험 결과로는 EBCT 가슴부위 영상에 선택적 랜더링방법을 적용하여 생성한 좌심실, 우심실 영상을 제시하며, 가슴부위 볼륨과 좌심실 볼륨 또는 우심실 볼륨에 세 가지 다른 혼합방법을 적용하여 얻은 혼합 영상을 제시한다. 본 제안방법은 거리변환볼륨을 사용함으로써 표면수준에 따라 특정 볼륨을 가시화하고 가시화 시간을 가속화시킬 수 있으며, 데이타 혼합을 통하여 단일 볼륨랜더링 한계를 극복하여 동일 공간 상에 다중 영상을 함께 표현함으로써 복잡한 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.