광대역 소음의 능동소음제어(Active Noise Control, ANC)에 사용되는 Filtered-X Least Mean Aquares(FXLMS) 알고리즘의 주 결점은 제어 알고리즘의 입력으로 사용되는 필터링된 기준신호가 상관되어 입력신호의 자기상관행렬이 큰 고유치비를 갖게 됨으로써 수렴속도가 느려지는 것이다. 이 상관은 그 원인이 기준센서 신호의 자기상관 때문이거나, 기준신호가 오차경로로 필터링되어서 나타난다. Recursive Least Squares(RLS)와 같은 빠른 수렴속도를 갖는 적응 알고리즘이 존재하지만, 이들 알고리즘은 실 계의 구현을 위해 많은 계산을 필요로 하거나, 각 샘플마다 제어기의 최적화가 필요한데, 이는 매우 심각한 제한조건이다. 본 논문에서는 빠른 수렴의 속도를 갖으면서 FXLMS와 근사한 연산량을 갖는 제어알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 수렴속도를 느리게 하는 상관성을 줄이기 위해 이산 Walsh 변환을 사용하는 변환영역 FXLMS이다. 제안한 알고리즘을 광대역 능동소음제어 시스템에 적용, 모의시험한 결과 FXLMS의 문제점인 고유치비가 약 1/40으로 줄어드는 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.
디지털 가입자회선과 같은 통신에서 반향 제거기의 목적은 수신 경로에서 하이브리드 회로에 의해 누출되는 전송 신호를 보상하는 것이다. 일반적으로 전이중 통신에서 사용되는 반향 제거기는 지엽적인 신호에 의해 동작되는 적응 시스템이며, 최소 평균 제곱 알고리듬으로 구현된 반향 제거기가 많이 사용되어 왔지만 적은 계산 양의 장점을 가지는 반면에 느린 수렴 성능을 보인다. 또한, 반향 제거기의 길이는 성능과 수렴속도에 직접적인 영향을 미치며, 긴 시간동안 변화하는 반향을 제거하기 위해서는 반향 제거기의 계수 개수가 커야 하는데, 이것은 적응 필터의 수렴 속도를 감소시킨다. 본 논문에서는 통신 채널에서의 반향 제거에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 순방향 알고리듬과 역방향 알고리듬의 가중 결합으로 구성된 양방향 최소 평균 제곱 알고리듬을 사용하여 반향 제거기의 최적의 계수를 계산한다. 마지막으로 수학적 해석 및 모의실험을 통해 제안한 반향 제거기가 계산 양의 증가가 없이 거의 동일한 계산 양으로 기존의 반향 제거기보다 수렴 속도가 빠르다는 사실을 확인하였다.
능동소음제어를 위한 순방향 제어 시스템은 높은 안정성과 강인한 성능을 특징으로 하는 반면 느린 수렴속도와 상호상관관계가 있는 참조신호를 필요로 하는 단점이 있다. 이에반해 역방향 제어 시스템은 일반적으로 빠른 수렴속도를 갖고 참조신호를 사용하지 않기 때문에 광대역 능동소음제어 시스템에 사용되지만 이득-대역폭 제한과 안정서 문제가 단점으로 알려져 있다. 본 논문에서는 순방향 제어 시스템과 역방향 제어 시스템을 결합시킨 새로운 능동소음제어 시스템을 제안하여 순방향 제어 시스템의 문제점인 수렴 속도를 향상시킨다. 제안된 시스템은 원래의 참조신호와 오차신호의 가중치 결합인 “선택적 결합 참조신호”가 적응 시스템의 입력으로 사용되는 제안된 알고리듬, 이른바 “선택적 결합” 알고리듬을 사용한다. 따라서, 제안된 시스템은 순방향 또는 역방향 제어 시스템과 거의 같은 계산량으로 Filtered-x LMS 알고리듬을 사용하는 시스템에 대해 향상된 성능과 수렴속도를 가진다. 끝으로 제안된 시스템을 수학적인 해석과 함께 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 성능을 평가한다.
본 논문에서는 SVM의 학습성 개선을 위해 모멘트와 kernel-adatron 기법이 조합된 하이브리드 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 SVM의 학습기법인 기울기상승법에서 발생하는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘트의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 가진 kernel-adatron 알고리즘의 장점을 그대로 살리는 것이다. 제안된 알고리즘을 비선형 함수 회귀에 적용해 본 결과 학습속도에 있어서 QP와 기존의 kernel-adatron 알고리즘보다 더 우수한 성능이 있음을 확인하였다
비모수 회귀모형에 있어서의 오차분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법(difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 목적이 있다. 특히 점근적인 최적 이차차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS 추정량, Rice 추정량에 대하여 모의실험을 이용하여 모수에 대한 수렴속도를 비교 분석하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.
기존의 화상처리 방법으로는 불필요한 정보까지 포함하여 특징을 추출하여 많은 시간이 소용된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서 적합한 HLAF 알고리즘를 이용하여 홍채 병변 인식의 수렴속도를 빠르게 하는 신경망을 사용하였으며, HLAF 알고리즘이 일반 BP 알고리즘보다 수렴속도면과 병변 추출 인식면에서 훨씬 우수함을 보였다.
구형 분자운에서의 복사전달문제를 탈출확률방법에 기초하여 non-local method로 풀었다. 매질을 여러 개의 구간으로 나누고 각 구간에서 물리량이 일정하다고 가정하여 복사전달식을 전개하였고 뉴턴방법을 채택하여 수렴속도를 빠르게 하였다. 이번 연구에서는 분자운 내부의 속도구배가 작든 크든 상관없이 복사전달식을 풀 수 있도록 수치코드를 개발하였다. 우리의 계산 결과는 속도구배가 큰 경우에는 LVG방법을 사용한 결과와 일치하고, 분자운이 정적인 경우에도 이전 연구의 결과와 일치한다. 앞으로 이 방법에 line-overlap과 saturation효과를 추가하여 만기형 별에서의 SiO메이저 연구에 활용할 계획이다.
본 연구는 152개 국가의 불균형 패널 자료를 활용하여 1980~2013년 기간의 국가별 소득수준에 따른 1인당 $CO_2$ 배출 수렴 현상을 시그마 수렴 모형과 베타 수렴 모형을 통해 분석하였다. 절대적 베타 수렴과 시그마 수렴 현상은 $CO_2$ 배출 감축을 위한 국가별 정책 상황에 따라 소득 그룹별로, 기간별로 상이하게 나타났다. 조건부 베타 수렴 분석 결과, 고소득 국가에서 1인당 소득의 증가가 1인당 $CO_2$ 배출량 수렴에 기여하였으며 제도의 수준과 기술의 수준이 높을수록 소득의 증가가 배출량 수렴 속도를 더 빠르게 감소시키는 것으로 나타났다. 중소득 국가는 1인당 소득의 증가가 1인당 $CO_2$ 배출량 수렴에 영향을 미쳤으나, 제도의 수준은 유의미하지 않게 나타났다. 반면 중소득 국가와 저소득 국가의 기술 수준 향상은 1인당 $CO_2$ 배출량 수렴 속도를 늦추는 것으로 나타나 배출량 증가에 기여하는 것으로 분석되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.121-131
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1998
이 논문의 목적은 비모수 회귀모형에 있어서의 오차의 분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법 (difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 있다. 특히 점근적인 최적 이차 차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS추정량, Rice추정량에 대하여 모의 실험을 이용하여 모수에 대한 수렴 속도를 비교 분석 하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.
능동소음제어를 위하여 수렴속도가 빠르면서 정상상태오차를 최소화하는 오차보상 NLMS 알고리듬인 CNLMS 알고리듬을 제안하였다. 이 CNLMS 알고리듬에서는 수렴속도를 빠르게 하기 위하여 입력소음과 오차소음의 전력에 따라 수렴인자를 가변시킨 NLMS 알고리듬을 사용하였다. 도한 정상상태오차를 최소화하기 위하여 소음발생기를 사용하지 않고 오차경로에서 발생하는 소음오차를 더욱 작아지도록 보상하는 보조시스템을 사용하여 안정된 능동소음제어가 되도록 하였다. 이와 같은 시스템의 성능을 기존의 적응디지틀필터인 LMS 및 NLMS 알고리듬을 이용한 필터의 그 성능과 비교하였다. 각 알고리듬에 대한 시뮬레이션을 행한 결과, 제안한 CNLMS 알고리듬의 소음레벨은 LMS 및 NLMS 알고리듬의 것보다 각각 평균 14dB 및 6dB 정도 더 큰 감쇄효과가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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