• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.173-176
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• 1998

스테레오 음향 반향 제거기에서 발생하는 주요한 문제점들은 모노 환경에서와는 다르게 반향 경로 시스템의 긴 임펄스 응답으로 인한 느린 수렴속도와 원단화자 주위의 환경변화에 의한 최적해의 변화 등을 등 수 있다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해 본 논문은 전송실에서의 환경 변화에 의한 반향 제거 성능저하와 저속의 수렴속도 및 과다한 계산량의 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 전송실의 환경 변화에 강인하고 계산량을 줄일 수 있는 Hyper-plane projection 알고리듬을 이용한 의사 스테레오 음향 반향 제거기를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.379-382
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• 2004

적응신호처리 분야에서 LMS알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포한 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행하고, 변환영역에서 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 웨이블렛기반의 고속 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 OFDM 적응등화기에 적용하여, 기존의 OFDM 등화기 알고리즘과 비교하여 제안한 적응알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2176-2179
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• 2003

본 논문에서는 적은 계산량을 갖는 Fast Kalman/LMS 복합 구조 등화기를 제안한다. HDTV (High Definition Television)의 채널은 긴 지연을 가지는 다중경로가 존재하기 때문에 등화기에 많은 수의 탭이 필요하다. 그러나 실제로 다중경로에 영향을 받는 심볼은 몇 개의 탭에 의해서만 발생한다 본 논문에서는 훈련기간 초기에 Fast Kalman 알고리즘을 이용하여 MSE(Mean Squared Error) 값이 특정 임계치 이하가 될 때까지 빠르게 수렴을 시키고, 심볼들에 영향을 주지 않는 탭을 제외한 나머지 탭만을 LMS (Least Mean Squre) 알고리즘으로 갱신시킴으로써 계산량을 줄이는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 기존의 Fast Kalman/LMS 복합 구조에 비해 적은 계산량으로 비슷한 수렴 속도와 MSE를 갖는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.339-341
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• 1998

다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.34 no.3
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• pp.151-157
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• 2021

This paper is devoted to a convergence study of the nonlocal integral operator in peridynamics. The implicit formulation can be an efficient approach to obtain the static/quasi-static solution of crack propagation problems. Implicit methods require constly large-matrix operations. Therefore, convergence is important for improving computational efficiency. When the radial influence function is utilized in the nonlocal integral equation, the fractional Laplacian integral equation is obtained. It has been mathematically proved that the condition number of the system matrix is affected by the order of the radial influence function and nonlocal horizon size. We formulate the static crack problem with peridynamics and utilize Newton-Raphson methods with a preconditioned conjugate gradient scheme to solve this nonlinear stationary system. The convergence behavior and the computational time for solving the implicit algebraic system have been studied with respect to the order of the radial influence function and nonlocal horizon size.

• Electrical & Electronic Materials
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• v.6 no.2
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• pp.137-146
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• 1993

유한요소법을 이용하여 반도체 해석을 하는 경우 국부적인 overshoot, 진동 및 해의 발산등의 문제점등이 발생하기 쉽다. 이는 지배방정식의 특성에 좌우되는 경우가 많은데 특히 반도체 전류연속 방정식을 처리하는 데는 그 해석이 매우 불안정하다. 본 연구에서는 유한요소법을 반도체 해석에 적용하는 경우 해의 발산원인을 적용 방정식의 수치적 안정도 검사에 의하여 도출하였으며 이 요인이 요소상수 m의 값에 좌우됨을 밝혔다. 또한 요소상수가 후치조작에 의해서만 계산될 수 있는 단점을 보완하기 위하여 적응요소법을 도입하여 프로그램으로 구현함으로써 임의의 초기 요소망과 초기치에 대해서도 자동적으로 해의 수렴을 얻을 수 있는 적응해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 효용성을 검증하기 위하여 GaAs MESFET 모델을 선정하여 계산하였고 산출 결과를 검토해 본 결과 임의의 초기치에 대해서도 강인한 수렴성을 얻을 수 있었으며 요소 분할이 필요한 부위에만 집중됨으로써 비교적 적은 수의 요소만으로도 해를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2002.05a
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• pp.92-97
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• 2002

자성체의 물성적인 성질에 바탕을 둔 Preisach 모델링은 히스테리시스 현상을 수치모사 하기 위한 방법으로 뛰어난 결과를 보여왔다. 하지만 Preisach 모델링은 그 계산과정에서 수렴의 어려움이 존재해 결과 값을 계산하지 못하는 경우가 발생하는 문제를 발생시켜왔었다. 본 논문에서는 Preisach 모델링을 프로그램하는데 있어서 기존에 발생했던 수렴의 문제점과 그 문제점을 해결하기 위한 보다 낳은 프로그램 기법들을 제시하였다. 이 방법은 기존 모델링 기법과 유사한 메모리를 사용하면서 수렴에 있어 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 또한 Preisach 모델러를 개발하는 과정에 발생하는 Tracing 모델들을 도식화하여 Preisach 모델링에 대한 이해를 돕고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1991.10a
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• pp.96-99
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• 1991

FIR형은 하드웨어 규모가 커져서 구성이 어렵다는 단점을 가지고 있으나, IIR형은 적은 차수로써 큰 차수의 FIR필터를 대신할 수 있다. IIR형은 적은 계산량과 간단한 하드웨어 구성이라는 장점을 갖고 있으나 수렴성에 있어서는 어려움이 있다. 본 연구에서는 적은 차수로 양호한 수렴특성을 갖는 IIR 필터를 구성하기 위하여 연속시간영역의 직교필터를 이산시간영역으로 변환하고 직교성을 유지하도록 정규화한 정규직교함수계에 의해서 설정된 전달함수를 적응 디지틀필터에 적용하였다. 이 방법을 확인하기 위하여 FIR형에 비교해서 적은 차수로 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 양호한 수렴특성을 확인하였다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.32 no.4
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• pp.38-47
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• 1995

The three-dimensional multi-layer computer simulation technology for tidal current developed in the previous study is updated to a new version. many improvements are achieved by following changes : (1) No-reflection condition is adopted instead of no-gradient condition as an open boundary condition. (2) Time marching algorithm is changed so that velocity and pressure(surface movement) might be salved in turn at different time step (3) Convection term in equation of motion is estimated by upwind differencing scheme instead of central differencing. The stability is improved considerably and the steady state is achieved within 2 tidal periods which is about 3 times shorter than that of the old version. Moreover, fluctuations in time disappeared by introducing the new time marching technique. An application to the real near shore area(near Inchon harbor) is performed by the new version. Simulated results are compared with those by the simulation total developed in the University of Tokyo. Validity and effectiveness of the two simulation technologies are chocked through the comparative research works.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.6 no.2
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• pp.137-146
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• 2002

Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.