OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖지만, 평활상수의 수렴영역이 제한적인 단점이 있다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해서 MPEMG 알고리즘을 제안한 바 있다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 수렴영역은 확장되었지만 페널티 로그 우도를 증가시키는 수렴속도가 OSL 알고리즘보다 느리다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 평활상수의 수렴영역의 확장뿐만 아니라 수렴의 속도도 빠른 SMOSLG 디지털 영상복원 알고리즘을 제안하였고, 영상실험의 결과 제안된 알고리즘이 평활상수의 수렴영역 확장 및 수렴속도가 향상됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 랜덤초기화 방법을 사용하여 초기 코드북을 생성하고, 이를 이용하여 초기 반복학습 시 수렴영역을 벗어난 2 이상의 가중치에 의한 K-means 알고리즘을 제안한다. 기존의 K-means 알고리즘이 국부적으로 최적화되고 초기 반복학습 시에 가중치의 영향이 크다는 점을 이용하여, 제안된 방법에서는 초기 반복학습 시의 가중치를 수렴영역에서 벗어난 큰 값으로 주고 이후 반복학습시의 가증치는 수렴영역 안에 있는 값으로 고정하여 코드북을 설계한다. 또한 초기 코드북을 얻기 위해 Splitting 방법과 같은 추가적인 과정 없이 랜덤한 방법에 의한 초기 코드북을 적용함으로써 제안된 알고리즘이 단순한 구조를 가지며, 구해진 코드북의 성능도 우수함을 확인할 수 있었다.
반복 학습 제어에서 수렴 조건은 수렴 속도와 잔존 오차와 같은 성능을 결정한다. 따라서, 덜 신중한 수렴 조건을 구할 수 있다면, 그 성능은 향상될 것이고 사용 적합한 학습 제어기의 수는 증가된다. 주파수 영역에서, 연속적인 오차들간의 전달 함수의 $H_{\infty}$ 놈(norm)을 학습 시스템의 수렴성을 조사하기 위해 사용해왔다. 그러나, $H_{\infty}$ 놈을 바탕으로 한 수렴 조건이 단조 수렴성에 대하여 명확한 특성을 가진다하더라도, 특히, 다중 입출력 시스템에서 몇 가지 단점을 가진다. 본 논문에서 는 수렴 조건과 수렴의 단조성간의 관계를 밝힌다. 또한 주파수 영역에서 기존의 수렴 조건을 대신할 수 있는 수정된 수렴 조건을 주파수 영역 리아프노프(Lyapunov) 방정식을 이용하여 구한다.
무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.37-40
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2001
본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응알고리즘을 직교변환인 아다말(Hadamard)변환을 이용하여 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하며, 변환영역에서 수렴성능 향상을 위해 가변스텝 사이즈를 갖는 적응알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 일반적인 부엽제거기(Generalized Sidelobe Canceller GSC)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴 성능을 이용하여 각각 비교, 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.
주파수 영역에서 블록 적응 필터(Block Adaptive Filter),의 새로운 구현 방법을 제시하였다. 블록 적응 필터링은 입력값을 Block 단위로 하였을 때 출력에서도 블록 단위 또는 유한한 값을 갖도록 하는 것이다. 본 논문에서는 Gordard 이론을 이용하여 Block Adaptive Filter의 고속 수렴 알고리즘을 전개하고 Saito의 알고리즘과 BLMS알고리즘의 수렴 결과와 비교하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 주파수 영역블럭 적응 필터의 알고리즘(FBAF)이 BLMS알고리즘의 수렴상태보다 빠르게 수렴하며 Satio의 알고리즘의 수렴 오차보다는 줄어들었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.743-754
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1998
EM 알고리즘은 통계적 화상복원에서 흔히 사용되는 방법이다. 특히 OSL 알고리즘은 다소 복잡한 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘을 유도할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 매우 제한된 영역에서만 수렴이 허용되어, 화상복원시 실험자의 경험의 폭을 상당히 제약하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 OSL 알고리즘을 변형하여, 수렴 허용영역이 확대된 평활상수를 갖는 알고리즘을 제시하고 그 수렴성질을 밝히며, 화상실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 밝힌다.
능동소음제어 시스템에서 많이 사용되어 온 적응 알고리듬은 filtered-X LMS (FXLMS) 알고리듬으로, 이 알고리듬에서의 수렴속도는 필터링 된 신호에 의해서 좌우되기 때문에 FXLMS 적용시 실제 수렴성능이 저하되거나 수렴이 안 되는 경우도 발생할 수 있다. 본 논문의 목적은 변환영역에서 능동소음제어 시스템의 2차 경로 모델링을 행함으로써 전체 능동소음제어 시스템 동작의 수렴성능을 향상시키려는 것이다
본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
본 연구에서는 위상최적화 알고리즘의 수렴성을 개선하기 위해 설계영역에 초기 구멍을 도입하는 방법을 제시하는데, 이것은 경계면에 기초한 최적화 방법의 느린 수렴성을 완화하기 위해, Eschenauer et al.에 의해 고안된 버블 방법의 설계영역 안에 구멍을 도입하는 개념과 연계된다. 버블 방법과 달리, 제안된 방법에서는 최적화 과정동안 구멍의 위치를 정의하는 특성함수를 이용하지 않고, 최적화 초기화 단계에서만 초기 구멍을 도입하는데, 이러한 초기 설계영역 안의 솔리드와 보이드 영역들은 고정되는 것이 아니라 합쳐지거나 쪼개지면서 변화된다. 따라서 위상최적화 알고리즘에서 구멍의 이동에 관련된 복잡한 수치적인 계산 없이 자동적으로 설계변수의 유한변화를 더욱 강화시키기 때문에 목적함수 값의 수렴성을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 치수와 형상의 구멍을 포함하는 초기 설계영역을 가지는 Michell형 보의 위상 최적설계를 밀도분포법으로 불리는 SIMP를 이용하여 수행하였다. 이를 통해 위상최적화의 수렴성을 개선하고 최적위상과 형상에 영향을 미치는 초기 구멍의 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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