K-means나 퍼지 군집화와 같은 전통적인 군집화 기법들이 원형(prototype)을 기반으로 하고 볼록한 형태의 집단들에 적합한 반면, 스펙트럼 군집화(spectral clustering)는 국부적인 유사성을 기반으로 전역적인 집단을 찾아내는 기법으로 오목한 형태의 집단들에도 적용할 수 있어 커널을 기반으로 하는 SVM과 더불어 각광을 받고 있다. 하지만 SVM이 그러하듯이 스펙트럼 군집화에서도 커널의 폭은 성능에 지대한 영향을 끼치는 요인으로, 이를 결정하기 위한 다양한 방법이 시도되었지만 여전히 휴리스틱에 의존하는 실정이다. 이 논문에서는 유사도 행렬이 보다 명백한 블록 대각 형태를 가지도록 하기 위해 국부적인 커널의 폭을 거리 히스토그램을 바탕으로 적응적으로 결정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스펙트럼 군집화에 사용되는 유사도 행렬(affinity matrix)이 블록 형태의 대각 행렬을 이룰 때 이상적인 결과를 낸다는 사실에 기반하고 있으며, 이를 위해서 전통적인 유클리디안 거리와 무작위 행보 거리(random walk distance)를 함께 사용한다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 사용하는 유사도 행렬에 비해 명확한 블록 대각 행렬을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
비모수적 추정량의 성능을 이론적으로 비교하기 힘들 때 흔히 모의실험을 실시한다. 다양한 실험조건에서 여러 추정량에 대해 얻어진 모의실험 결과를 회귀모형을 이용해 분석하면 보다 체계적이고 정확한 비교를 할 수 있다는 것을 Kim과 Kim (2021)에서 보였다. 이 연구는 Kim과 Kim (2021)에 대한 후속연구이자 보완연구이다. 회귀모형의 오차항에 대한 분산공분산행렬에서 이분산성만 고려하고 공분산을 선행연구에서 무시했는데, 공분산을 고려하게 되면 분산공분산행렬은 블록대각행렬이 된다. 본 연구에서 블록대각행렬인 분산공분산행렬을 추정하여 분석에 이용하는 방법을 제시하였다. 이렇게 하면 명목신뢰수준을 보장하면서 유의하게 성능 차이가 나는 추정량 짝을 더 잘 찾을 수 있다는 것도 보였다.
본 논문에서는 블록 대각화 프리코딩 기법을 사용하는 다중 사용자 MIMO-OFDM 하향링크 시스템에서 전체시스템의 복잡도와 계산양을 감소시키기 위한 선형 보간법 기반 블록 대각화 프리코딩 근사화 기법을 제안한다. 일반적인 블록 대각화 프리코팅 기법을 다중 사용자 MIMO-OFDM 시스템에 그대로 적용할 경우 계산양이 부반송파의 수에 비례하여 증가하는 단점이 존재한다. 제안하는 선형 보간법 기반 블록 대각화 프리코딩 근사화 기법은 시스템의 복잡도와 계산양을 감소시키기 위하여 선형 보간법을 프리코딩 행렬의 근사화에 사용하여 성능을 최대한 유지하면서 계산양을 매우 크게 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안된 선형 보간법 기반 블록 다각화 프리코딩 근사화 기법을 이용하여 시스템의 계산양을 매우 감소시킬 수 있음을 모의실험을 통해 증명했다.
행렬 연산은 계산 과학을 사용하는 공학 물리, 화학, 생명 과학, 경제학 등에서 다양하게 사용되고 있으며 이 행렬은 크기가 크고 대부분의 원소가 0 값을 갖는 희소 행렬일 경우가 많다. 본 논문에서는 희소 행렬의 연산 중, 회로 설계 시 최적화 과정에 사용되는 연산에서 문제가 되는 희소 행렬 A 와 블록 대각 행렬 H에 대하여 AH$A^{T}$ 의 연산을 효율적으로 행하는 방법들을 검토하고 메모리 접근 횟수를 모델링하여 수행 속도와 메모리 사용량 면에서 비교한다.
본 연구에서는 비정상 유동해석을 위한 CFD 코드의 개발을 위해 대각화 ADI 기법을 적용한 정상 해석기법과 내재적 이중시간 전진기법을 도입하였다. 정상상태 Navier-Stokes 방정식의 Jacobian 행렬은 비점성항에 대해서만 적용하였고 여기에 내재적 인공점성 연산자를 첨가하여 블록 5대각 행렬을 유도하였다. 시간단축을 위해 스칼라 5대각 행렬로 대체하였다. 가상시간에 대한 정상상태기법에 실시간에 대한 미분항이 포함된 새로운 잔류항을 정의하였다. 가상시간에 대해 수렴된 해로부터 실시간 해를 구하고 시간에 대해 적분을 수행하는 내재적 이중시간 전진기법을 이용한 비정상 Navier-Stokes 코드를 개발하였다. 이에 대한 검증으로 정지한 유체속에 진동하는 평판문제, 원기둥 후방의 주기적인 Karman 와류생성, 이중원호 익형주위의 충격파 진동문제등을 수치해석하여 이론치, 실험치, 타연구자의 계산결과와 비교, 분석하였다.
주파수 영역에서의 적응 신호처리는 입력의 자기 상관 행렬에 이산 퓨리에 변환(DFT Discrete Fourier Transform)을 이용할 때 거의 대각선화 되는 특성으로 인해 시간영역 적응필터보다 주파수 영역 적응 필터가 빠르게 적응한다. 본 논문에서는 변형된 이산 퓨리에 변환(MDFT: modified DFT)을 이용하여 주파수 영역 적응 필터를 설계함으로써 안정한 수렴 속도를 갖는 잡음 제거 시스템을 제안한다. 제안한 구조는 MDFT를 이용하여 연산수를 최소화하며, 안정한 수렴을 유지하면서 블록 없는 처리를 할 수 있고, 최적의 수렴 속도를 위해 입력 자기 상관 행렬에 MDFT를 사용해 근사적으로 대각화 시키고 시간적으로 변하는 스텝 크기를 정규화 하는 고속 적응 잡음 제거(HANR: high speed adaptive noise reduction) 알고리즘이다. HANR 알고리즘을 적용한 필터는 DFT변환법을 사용한 LMS방법(non-proposed)보다 30%정도의 속도 개선이 있다.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱으로 선형화할 수 있기 때문에 시스템은 2차 시스템의 중근, 복소근, 서로 다른 두 실근과 1차 시스템의 근을 극점으로 가진다. 이런 극점의 위치 변경으로 시스템의 안정성과 응답특성을 개선할 수 있어서 다양한 방법으로 극점을 이동시키는 제어기를 설계한다. 여러 방법 중에서 LQ 제어는 이득여유와 위상여유의 안정성을 보장한다. 그런데 시행착오 방법으로 가중행렬을 선택하여 원하는 응답특성을 얻기 때문에 극점의 위치를 임의로 지정하기 어렵다. 이 논문은 조단블록을 가진 다중 중근을 원하는 실근으로 이동시키는 LQ 제어의 가중행렬을 선택하는 방법에 관한 것이다. 대각행렬 형태의 제어가중행렬과 ρd와 ϕd의 2개 변수 상태가중행렬을 갖는 해밀토니안 시스템의 특성방정식에서 중근과 가중행렬의 관계식을 유도한다. 그리고 상태가중행렬이 양의 준정부호 행렬이 될 조건에서 실근으로 이동할 중근의 이동범위를 구하고, 좌표평면에 표현한다. 이 범위에서 극점을 선택하고, 관계식으로 가중행렬을 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 예제를 통해 조단블록을 갖는 4개의 중근을 원하는 서로 다른 실근으로 이동시키는 가중행렬과 제어법칙의 계산과정을 통해 제안한 방법의 유용성을 확인하였다.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱의 형태로 선형화되며, 시스템은 실근, 중근, 서로 다른 두 실근, 복소근의 4종류의 근을 가진다. 이 논문은 시스템이 가지는 4가지 근 중에서 조단블록을 갖는 중근을 복소근으로 이동시키는 LQ 제어의 가중행렬과 제어법칙을 설계하는 방법에 관한 것이다. 상태가중행렬을 제한 조건으로 하고 성능지수함수를 최소화하는 LQ 제어는 시스템의 안정성을 보장하고 시스템의 근을 이동시키는 극배치 기능을 가지고 있다. 그렇지만 이 방법은 시행착오 방법으로 설계 변수인 가중행렬을 설정하고, 이동되는 근의 위치를 정확히 지정할 수 없는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 대각행렬의 제어가중행렬과 삼각함수로 표현된 상태가중행렬을 이용하여 기술한다. 이동할 복소근이 이 특성방정식의 근이라는 조건에서 중근과 상태가중행렬의 관계식(𝜌, 𝜃)을 유도하고 상태가중행렬이 양의 반한정행렬이라는 조건에서 중근의 이동범위를 구하고, 좌표평면에 도시한다. 그려진 중근의 이동범위에서 복소근을 선택하여 관계식에 대입하여 상태가중행렬을 계산하고, 이것에서 제어법칙이 구한다. 예제에서 3차 시스템의 중근을 이동시키는 제어법칙의 설계과정을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 회로 설계 소프트웨어에서 사용되는 primal-dual 최적화 문제의 해를 구하기 위해 필요한 삼중 행렬 곱셈 연산 ($P=AHA^{t}$)의 성능 개선에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 삼중 행렬 곱셈 연산의 속도를 개선하기 위하여 기존의 2단계 연산 방법을 대신하여 1단계 연산 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 희소 행렬 H의 블록 대각 구조의 특성을 이용하여 부동 소숫점 연산량을 감소시킴으로써 성능 개선을 이루었으며 더불어 메모리 사용량도 기존 방법에 비하여 50% 이하로 감소하였다. 그 결과 Intel Itanium II 플랫폼에서 기존 2단계 연산 방법과 비교하여 속도 면에서 주어진 실험 데이터 집합에 대하여 평균 2.04 의 speedup을 얻었다. 또한 본 논문에서는 플랫폼의 메모리 지연량과 예측된 캐쉬 미스율을 이용한 성능 모델링을 통하여 이와 같은 성능 개선 수치의 가능 범위를 보이고 실측된 성능개선을 평가하였다. 이와 같은 연구는 희소 행렬의 성능 개선 연구를 기본 연산이 아닌 복합 연산에 적용하는 연구로써 큰 의미가 있다.
본 논문은 maximum a posteriori linear regression (MAPLR) 기반의 고속 화자적응 성능을 개선하기 위하여 사전분포를 추정하는 두 가지 방식을 제안한다. 일반적으로 MAPLR 방식에서 사용되는 변환행렬의 사전분포는 화자독립모델을 구성하는 훈련 화자들로부터 추정되어 모든 화자들에게 동등하게 적용된다. 본 논문에서는 새로운 화자에게 보다 더 적합한 사전분포를 적용하고자 적응 데이터를 이용하여 새로운 화자의 음향특성과 가까운 참조화자 집단을 선택한 후 참조화자 집단으로부터 사전분포를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 블록 대각 형태의 변환행렬의 사전분포를 추정하는 경우 사전분포의 평균행렬과 공분산행렬을 동일한 훈련 화자들로부터 얻어진 두 가지 형태의 변환행렬집단으로부터 각각 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 고립단어 인식실험을 통해 적응 단어의 개수에 따른 단어 인식률을 평가한다. 실험결과, 적응 단어 수가 매우 적을 때 기존의 MAPLR 방식에 비하여 통계적으로 유의미한 성능향상이 얻어짐을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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