본 논문에서는 온라인 학습 자료의 비선형 특징(feature) 추출을 위한 새로운 온라인 비선형 주성분분석(OL-NPCA : On-line Nonlinear Principal Component Analysis) 기법을 제안한다. 비선형 특징 추출을 위한 대표적인 방법으로 커널 주성분방법(Kernel PCA)이 사용되고 있는데 기존의 커널 주성분 분석 방법은 다음과 같은 단점이 있다. 첫째 커널 주성분 분석 방법을 N 개의 학습 자료에 적용할 때 N${\times}$N크기의 커널 행렬의 저장 및 고유벡터를 계산하여야 하는데, N의 크기가 큰 경우에는 수행에 문제가 된다. 두 번째 문제는 새로운 학습 자료의 추가에 의한 고유공간을 새로 계산해야 하는 단점이 있다. OL-NPCA는 이러한 문제점들을 점진적인 고유공간 갱신 기법과 특징 사상 함수에 의해 해결하였다. Toy 데이타와 대용량 데이타에 대한 실험을 통해 OL-NPCA는 다음과 같은 장점을 나타낸다. 첫째 메모리 요구량에 있어 기존의 커널 주성분분석 방법에 비해 상당히 효율적이다. 두 번째 수행 성능에 있어 커널 주성분 분석과 유사한 성능을 나타내었다. 또한 제안된 OL-NPCA 방법은 재학습에 의해 쉽게 성능이 항상 되는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 고차 변조 방식의 심볼 사상(mapping)이 LDPC (low-density parity-check) 부호를 사용하는 터보 등화기(turbo equalizer)의 수렴 특성에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 심볼 사상에 따른 선형 MMSE 등화기의 유효(effective) SNR과 LDPC 복호기의 수렴 특성을 통해 LDPC 부호를 사용하는 터보 등화기에 BR (bit-reliability) 사상이 성능 관점에서 유리하다는 것을 보여준다. 그리고 밀도 진화 분석(density evolution)을 통한 잡음 임계치(noise threshold)와 전산 실험 결과를 통해 터보 등화기의 성능에 심볼 사상이 미치는 영향을 검증한다.
본 연구에서는 유역 특성의 판단에 적절한 호우사상을 선별하여 사용하는 것이 어느 정도 효과적인지를 평가하였다. 토양의 습윤 정도에 따른 유역의 특성을 반영하기 위해 AMC 조건을 고려하였으며, 유역의 집중시간 및 저류상수의 추정방법으로는 Nash 모형의 구조를 이용하는 방법을 적용하였다. 아울러 강우의 공간변동 정도를 파악하기 위해 변동계수를 이용하여 평가하였으며, 추정된 매개변수들의 대푯값 및 가능범위를 도시적으로 결정하였다. 이를 유역면적이 큰 충주댐 유역의 영춘 지점과 상대적으로 작은 평창강 방림 지점을 대상유역으로 선정하여, 다양한 호우사상에 대한 분석이 유역의 규모에 대비되어 수행될 수 있도록 하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 강우의 공간변동 정도를 변동계수로 평가한 결과 AMC-III 조건에서 강우강도의 공간적 변동폭이 작음을 확인하였다. 따라서 AMC-III 조건에서 유도한 유출특성이 단위도의 이론에 부합하는 것으로 판단된다. 아울러 AMC 조건에 따라 추정된 집중시간과 저류상수는 AMC-I보다 AMC-III 경우에서 상대적으로 변동폭도 작았으며, 선형저수지의 특성 역시 일관됨을 확인하였다. 특히, AMC-I 조건의 경우는 선행강우가 없는 상태에서의 호우사상들로서 일단 그 크기가 작을 가능성이 크다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 AMC-I 조건의 호우사상 보다는 AMC-III 조건의 호우사상을 이용하는 게 보다 홍수 유출 해석에 유리하다고 판단된다. 추정된 매개변수의 대푯값과 그의 가능범위 결정에 앞서, AMC-III 조건에서 추정된 매개변수들이 군집해 있는 구간을 설정한 후, 이를 벗어나는 매개변수를 제외하였다. 다음으로 매개변수의 무게중심 즉, 평균을 중점으로 하여 사분위수(25%, 50%, 75%)에 해당되는 매개변수 개수가 선택되도록 사변형을 작성하였다. 이 때 집중시간과 저류상수 사이의 상관성을 고려하기 위해 사변형은 선형저수지 개수의 선과 선형저수지의 저류상수의 선이 만나는 점을 연결하여 작성하였다. 영춘 지점의 경우, 집중시간의 대푯값은 20.6 hr, 저류상수의 대푯값은 18.4 hr, 방림 지점은 각각 7.5 hr, 8.2 hr이다. 매개변수의 대푯값 가능범위는 충주댐 영춘 지점의 경우 1사분에서 집중시간 18-25 hr, 저류 상수는 17-20 hr 정도, 방림 지점의 경우 집중시간은 5-10 hr, 저류상수는 7-11 hr 정도이다. 아울러 추정된 대푯값의 가능 범위를 이용하여 기존의 경험공식을 평가하였다. 그 결과 집중시간의 경우 Kraven 공식, 정성원 공식이, 저류상수의 경우 Sabol 공식, 정성원 공식, 윤태훈 공식이 대푯값의 범위에 속하는 것으로 분석되었다. 그러나 분석 지점의 부족으로 기존의 경험공식의 정량적 평가는 어렵다. 추후에 보다 많은 지점을 대상으로 분석한다면 보다 설득력이 있는 경험공식의 평가와 다양한 유역에 적합한 경험공식의 산정도 가능할 것이다.
최근에 영상 처리 시스템에서 칼라 데이타의 사용이 급격히 증가하고 있다. 그러나 색 재현 능력의 차이가 있고 각 장치마다 고유의 색좌표계를 사용하므로 서로 다른 장치사이에서 색 재현시에는 좌표계 변환이 요구된다. 특히 색재현 범위가 좁은 프린터에서 자연색을 출력하기 위해서는 색역 사상과 주어진 색역 계조의 범위를 확장할 수 있는 디더링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 색역 사상을 위하여 각 장비의 출력 특성을 고려한 비선형 사상 함수를 획득하여 이를 기반으로 하여 장비들간의 색역 일치를 이루었다. 디더링 과정에서는 채색시 발생하는 중복 면적의 특성을 고려하여 양자화 단계를 확장하는 비선형 순서 디더링과 오차 확산 방법에서 발생하는 경계 부분의 문드러짐과 인접색의 변형을 줄일 수 있는 변형된 오차 확산 방법을 제안한다.
단위원의 내부로부터 Jordan 영역으로의 등각사상을 구하는 것은 일반적으로 비선형방정식인 Theodorsen 방정식을 푸는 것으로 귀결된다. 저자는 이 비선형 방정식의 수치적 해법 중 가장 효율적인 방법으로 알려진 Wegmann의 해법에 저주파 필터를 적용하여 개선하고 새로운 산법의 수렴성을 이론적으로 증명한 바 있다[1, 2]. 또한 이 해법에 있어 참값을 모르더라도 오차평가가 가능한 방법을 제안하였다[3]. 본 논문에서는 참값을 모르더라도 오차평가가 가능한 연구결과를 이용하여 주어진 문제영역과 허용오차에 따라 자동으로 수치등각사상이 결정되는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 지금까지 경험에 의존했었던 표본수와 저주파 필터 파라메터가 주어진 문제영역에 따라 자동으로 결정된다. 이것은 문제의 난이도가 문제영역의 변형에 의존한다는 전제로 문제영역의 모양을 결정하는 함수를 Fourier 급수로 전개, 분석하여 얻을 수 있다. 수치실험을 통해 그 유효성을 입증한다.
나노 기술의 급격한 발달에 따라 나노미터 수준의 정밀도를 갖는 초정밀 측정 기술이 여러 분야에서 요구되고 있다. 헤테로다인 레이저 간섭계를 이용하여 초정밀 위치 측정을 하려고 할 때, 광학기기 자체의 불완전함에서 발생하는 비선형성 오차는 주요한 요소로 작용한다. 본 논문에서는 헤테로다인 레이저 간섭계 시스템에서의 비선형성을 보정해주기 위해 적응형 알고리즘을 제안한다. 기준 입력인 정전용량센서와 최소자승법을 이용하여 보정변수를 구한 후, 반복 최소자승법을 이용하여 비선형성에 따른 타원 위상을 비선형성이 보정된 원 위의 위상으로 사상시킨다.
본 논문에서는 복잡한 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM (Hyperchaotic Volume Preserving Maps) 모델의 회로를 제안하고, 보드상에서 구현하고자 한다. 제안한 HVPM 모델은 3차원 이산시간(discrete-time) 연립차분방정식으로 구성되어 있으며, 비선형 사상(maps)과 모듈러(modulus) 함수를 사용하여 랜덤한 카오스 어트랙터(attractor)를 발생시킨다. 이러한 HVPM 모델을 하드웨로 구현하기 위하여 연산 부분은 연산증폭기를 사용하고, 매핑(mapping) 부분은 N형 함수와 비교기를 사용하여 설계한다. 특히, N형의 비선형 함수는 CMOS 전달특성과 선형증폭기의 출력특성을 조합하여 독특하게 구현하였다. 구현한 보드상의 실험에서 카오스 시스템 파라미터 값에 대응하는 가변저항기를 조절하여 비주기적인 하이퍼카오스 신호를 발생시킴을 입증하였다. 또한 출력된 카오스 신호들간의 오실로스코프 사진에서 위상공간(phase space)의 동적응답은 랜덤한 어트랙터를 발생시킴을 확인할 수 있었다.
많은 칼라 장치에서 동일한 영상을 출력했을때, 재현된 색들은 장치 사이의 색역 차로 인해 많은 차이를 나타내므로 이를 개선하기 위한 많은 색역 사상 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 장치 의존적 색역 사상의 단점인 압축 사상에서의 불필요한 왜곡을 줄이고 절단 사상에 의한 색 분별력 저하를 최소화시키기 위해 색 분포 재배열을 이용한 색 분별력 향상 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상의 색을 색 분포라는 3차원 배열로 구성한다. 색 분포의 최대치가 출력 장치 색역의 경계치보다 작다면 같은 색으로 사상을 한다. 반대로 크다면 색역 내부에 색역 외부의 색을 재배열하여 사상을 한다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상을 색과 비슷하고 채도가 높은 색이 선형적으로 변하는 영역에서 색의 분별력이 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.
최근 기후변화로 인한 우리나라 호우일수(80mm이상/일)의 증가, 강우강도의 증가에 따른 개별 홍수에 의한 재해규모가 증가하고 있는 현실에서 전통적인 빈도해석기법을 이용한 설계 강우량 산정과 적용에는 한계가 있다. 그러나 우리나라에서는 아직도 비정상성을 고려한 빈도해석기법이 표준화되어 있지 않고 있으며, 전통적인 빈도해석기법에 의존하여 실무에 활용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라 강수 극치사상의 변동특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상지역으로 기상청에서 운영하는 기상관측소 중에서 90년 이상의 장기 강수자료가 구축되어 있는 서울, 부산, 인천, 대구, 강릉, 목포 등 여섯 곳을 선정하였다. 선정된 6개 기상관측소의 강수자료를 이용하여, 비모수적 선형추세분석기법인 Mann-Kendall 검정을 수행하였다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 우리나라의 전통적인 설계 강우량 산정기법 개선에 대한 필요성 인식과 설계 강우량 산정에 대한 새로운 접근방향 제시와 이에 따른 제도적 개선 요구에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 공개키 시스템을 위한 새로운 knapsack 알고리즘의 설명과 난이도 시험 및 이를 구현하기 위한 병렬 구조를 제안하였다. 기존의 Merkle Hellmand의 knapsack은 선형 대수법에 의한 다른 쉬운 수열로의 사상 효과 등으로 Shamir나 Brieckell 등의 attack에 약했으나, 선형 이동 knapsack 시스템은 이러한 약점을 보완한다. 그리고 Brickell 및 Lagarias, Odlyzko의 저밀도 attack 알고리즘의 구현으로 새로운 knapsack 시스템과 기존의 knapsack 시스템을 비교 평가하였다. 또한 이 선형 이동 knapsack 시스템의 병렬 구현을 위한 VLSI 구조를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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