LMS알고리즘은 잡음이 섞인 신호로부터 원 신호를 복원하는데 자주 사용된다. 이 LMS알고리즘의 주된 결점은 음성 신호 파워에 따라 선형적으로 EMSE(Excess Mean Square Error)가 증가한다. 그 결과 최적의 값에서 큰 EMSE 때문에 성능의 효율성이 떨어진다. 이러한 결점은 적은 스텝사이즈를 선택함으로서 해결 할 수 있지만, 수렴율이 늦어지는 단점이 있어, 빠른 수렴율과 낮은 EMSE를 동시에 만족할 수 있는 값이 필요하다. 본 논문에서는 IGC(lnstantaneous Gain Control) 알고리즘을 음성신호가 존재하는 경우에서 제안한다. 시뮬레이션은 음성신호와 가우시안 잡음을 이용하여 수행하였고, 수렴율, 잡음제거, 그리고 EMSE에서 LMS알고리즘보다 IGC알고리즘이 우수하다는 것을 보인다.
본 연구에서는 경사진 그레인 포트 형상을 가진 고체 연료를 사용한 하이브리드 로켓의 연소 특성을 실험적으로 고찰하였다. 수렴 형상의 그레인 포트를 가지는 연료를 사용함으로써 경사각이 없는 연료에 비해 후퇴율을 17.5% 증가시킬 수 있었으나 확산 형상 연료에서는 후퇴율의 차이가 없었다. 또한 수렴 형상을 사용한 경우 특성속도 효율이 증가하였으며 이를 통해 하이브리드 로켓 연료에서 수렴 형상의 그레인 포트가 연소 효율 및 성능을 개선하는데 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.
본 연구에서는 최근 25년간의 데이터를 이용하여 아시아 각 국가 사이에 빈곤수준이 서로 수렴하는 것인지 혹은 오히려 격차가 더 증가해 왔는지를 분석하였다. 특히 무역은 이러한 수렴 여부에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하기 위해 빈곤자비율(H)과 인간개발지수(HDI)의 두 가지 지수를 이용하여 계량분석을 실시하였다. 분석방법으로는 경제성장 분야에서 흔히 쓰이고 있는 소위 σ-수렴 측정과 β-수렴 측정방법을 이용하였다. 그 결과, 분석기간 동안 H는 평균적으로 감소해 왔으며 HDI는 증가추세를 가진다는 것을 발견하였다. 하지만 이러한 추이는 아시아 국가들 전체의 평균 추이를 나타내는 것에 불과하기 때문에, 본 연구의 관심사인 국가 간 수렴여부를 추가 분석하였다. 그 결과 H는 국가 간에 유의한 정도의 수렴이 나타나지 않는 반면 HDI는 수렴하는 것으로 나타났다. 또한 무역은 이 과정에서 역시 H수렴에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다고 보기 어렵지만 HDI의 경우에는 무역이 수렴속도를 향상시키는 데 일정한 기여를 했다는 것을 발견했다. 결국, 무역은 전반적인 삶의 질 향상을 통해 아시아 국가 간의 격차를 수렴시킨다는 것을 발견하였다.
본 논문에서는 경사진 그레인 포트 형상을 가진 고체 연료를 사용한 하이브리드 로켓의 연소 특성을 실험적으로 연구하였다. $1^{\circ}$의 경사각을 갖는 수렴, 확산 형상 고체 연료는 원통형 연료에 비해 충전 효율이 6.8 % 더 높았다. 수렴 형상의 그레인 포트를 갖는 연료에서는 경사각이 없는 원통형 연료에 비해 동일 산화제 유속 구간에서 후퇴율이 평균 17.5 % 증가하였으나 확산 형상 연료에서는 후퇴율의 차이가 크지 않았다. 또한, 수렴 형상의 연료를 사용한 경우 특성속도 및 특성속도효율이 증가하였으며, 이를 통해 하이브리드 로켓 연료에서 수렴 형상의 그레인 포트가 연소 효율 및 성능을 개선하는데 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환 알고리듬을 이용 한 음향반향 제거 기법을 제안하였다. 일반적으로 LMS 알고리듬은 간단하지만 그 수렴특성이 고유치 분포율과 탭 수에 의해 결정되는 단점이 있고 MDF (multidelay filter)를 이용한 적응 알고리듬은 블록단위로 수행되는 LMS를 수렴속도 측면에서 보완해주지만 긴 차수일때는 FFT에 비례하여 연산량이 늘어나는 단점이 있다. 본 논문은 웨이블렛의 직교성을 이용한 변환 적응 알고리듬을 음향반향 제거기에 도입하여 그 성능을 비교·평가하였다. 모의실험을 통해 시간영역 LMS, MDF 알고리듬과 비교하여 제안한 알고리듬의 수렴성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 다단계 반경-지향 알고리듬을 이용한 Fractionally Spaced(FS) 둥화기에 구성한다. Fractionally Spaced 등화기는 수신 신호를 심볼율보다 빠르게 표본화하여 처리하므로 표본화 순간에 민감하지 않는 특성을 갖는다. 다단계 반경-지향 얄고리듬을 적용한 Fractionally Spaced 등화기는 일반적인 블라인드 알고리듬을 적용 한 경우보다 Fractionally Spaced 등화기의 특성을 그대로 유지하연서 빠른 수렴 속도에서나 수렴 후 적은 자승 평균을 갖는다. 또한 여러개의 심볼율 동화기를 독립적으로 동작시키도록 구성된 다중 모델 Fractionally Spaced 블라인드 등화기에 다단계 반경-지향 알고리듬을 적용하면 빠른 수렴 속도를 얻는다.
ATSC 지상파 DTV 시스템에서 심볼 타이밍 동기 성능 개선을 위한 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 심볼 타이밍 동기를 위해 사용되는 가드너 방법은 다중 경로 페이딩 환경에서 성능이 좋지만 지터에 의해 성능 열화가 발생한다. 지터량는 루프 필터 대역폭이 작을수록 작아지지만, 수렴속도는 느려지게 된다. 수렴속도는 빠르면서 수렴 후 지터량를 감소시키기 위해 일정시간마다 루프필터의 출력 값을 평균하고 이 평균값을 이용하여 옵셋량을 추정한 후 추정된 옵셋의 변화율에 따라 루프 필터의 대역폭을 줄여 지터의 크기를 줄이는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 학습 중 모멘트를 동적으로 조절하여 수련속도와 학습 성능을 향상시키는 동적모멘트를 제안하고 회귀방법으로 동적모멘트의 성능을 재확인한다. 제안된 학습방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 단리 반영하는 방법으로 다른 학습법에 비해 보다 유연한 초평면을 갖으며 수렴에 이르는 시간이 오래 걸리는 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 그 성능을 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(support vector machine)의 순차 학습방법 중 최근 발표된 KR에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 실험의 공정성을 위해 신경망 분류기 표준평가데이터인 SONAR 데이터를 사용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 회귀율이 정적모멘트를 이용한 방법보다 향상되었음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권1호
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pp.19-27
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1998
본 논문에서는 커널 회귀함수의 추정방법에서 최적수렴율 $n^{-1/2}$을 가지는 평활량을 선택하는 방법에 대한 연구를 고려하였다. 이러한 평활량의 선택을 위하여 먼저 평활량의 수행측도인 기대평균제곱오차의 근사값을 4차항까지 테일러 급수전개를 하고 그 전개식을 최소화하는 평활량을 고려하였다. 이때 이 평활량이 포함하고 있는 미지의 범함수를 높은 차수의 커널함수를 이용하여 더욱 정확히 추정할 수 있음을 제안한다. 또한 이렇게 구한 평활량과 최적 평활량과의 상대적 수렴율이 $n^{-1/2}$가 됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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