• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.346-347
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• 2020

본 논문에서는 ANC 시스템의 빠른 수렴을 위한 적응 필터의 초기화 방법을 제안한다. 기존 ANC 시스템은 적응 필터의 계수를 0으로 초기화한다. 이러한 초기화 방법은 일반적으로 발생하는 외부 소음의 특성을 고려하지 않은 방법으로 ANC의 수렴 소요시간이 길다. 이와 같은 문제를 해결하고자 본 논문에서는 핑크 노이즈를 입력으로 ANC를 수행하여 얻은 적응 필터의 계수 값을 초기값으로 사용하는 새로운 초기화 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 여러 잡음에 대해 실험한 결과, 낮은 초기 에러를 갖고 기존 방법보다 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다. 또한, 기존 방법에서 수렴하지 못한 일부 소음에 대해서도 수렴하는 것을 확인하였다.

• 국제지역연구
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• 제15권1호
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• pp.585-602
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• 2011

본 논문은 Phillips and Sul(2007)에 의해서 개발된 패널 수렴 테스트 방법을 이용하여 한국 21개 도시의 소비자 물가지수 중 집세 지수를 분석함으로써 지역별 집세의 동태적 수렴화 현상을 분석한 것이다. 분석 결과 한국의 21개 도시의 집세는 4개의 그룹별로 수렴하고 있으며 그 수렴 수준에 따라 수도권을 중심으로 한 제1그룹과 부천 등의 제2그룹 및 부산 대구 등의 제3그룹 그리고 청주 전주 목포 등의 제4그룹으로 나뉘어 수렴한다. 그룹에 소속된 도시들의 수렴 속도는 수도권을 중심으로하는 제1그룹, 제4그룹, 제2그룹 제3그룹의 순서로 나타났는데 이는 집세 수렴수준이 높은 제1그룹과 수렴수준이 낮은 제4그룹간에 집세의 양극화 현상이 빠르게 나타나고 있는 것을 보여주는 것이다. 이처럼 도시별로 집세지수가 수렴하며 지역별로 양극화하고 있다는 결과는 향후 세제 및 주택 정책에 반영하여 지역별 소득 격차 완화에 사용할 수 있음을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권12A호
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• pp.1781-1786
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• 2000

본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.1-2
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• 2015

본 논문에서는 ANC 시스템의 빠른 수렴을 위하여 2차 경로 필터를 초기화하는 방법을 제안한다. 대부분의 ANC 시스템에서는 2차 경로 필터를 설계하기 위하여 LMS 알고리즘을 사용한다. 그러나 기존의 방법들은 2차 경로 필터의 초기 계수 값을 0으로 설정하기 때문에 필터의 수렴 시간이 길어진다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 구한 계수 값을 2차 경로 필터의 초기값으로 설정하여 필터의 수렴 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 2차 경로 필터의 초기 단계부터 에러가 작게 나타내며, 이에 따라 ANC 시스템의 수렴이 빨라진다. 상용 헤드셋을 이용하여 제안하는 방법을 실험하였으며, 기존 방법보다 빠르게 ANC 시스템이 수렴하는 것을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.2349-2354
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• 1996

이 논문에서는 눈 먼 균등화에 쓰이는 4차 고다드 알고리즘의 수렴에 대하여 살펴보았다. 평균 성능 함수가 가장 작은 값을 갖는 점 부근에서의 4차 고다드 알고리즘의 국소적 성질을 이해함으로써 적응이득을 결정하였다. 4차 고다드 알고리즘의 정규화된 적응이득과 수렴속도는 결정 지향 알고리즘과 견주어 볼 때 적응이득은 작아야 한다는 것과 수렴속도는 빠르다는 것을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권4호
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• pp.60-66
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• 1998

본 연구에서는 임펄스 잡음 환경 하에서, 대표적인 Bussgang계열의 블라인드 등화 알고리즘인 LMS-Sato 및 LMS-CMA 블라인드 등와 알고리즘의 수렴특성을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 살펴보았다. LMAD-Sato 및 LMAD-CMA 블라인드 등화 알고리즘을 유도 하고, 동일한 조건하에서 그 수렴특성을 살펴보았다. 16-QAM 데이터에 대한 실험 결과 임 펄스 잡음 환경 하에서 LMAD 형태의 블라인드 등화 알고리즘이 LMS 형태의 블라인드 등 화 알고리즘 보다 안정적인 수렴특성을 보여 주었다. 또한, normalized 형태의 LMAD-Sato 및 CMA 블라인드 등화 알고리즘을 제안하였으며, 실험 결과 이들 알고리즘들이 임펄스 잡 음 환경에서 LMAD 형태의 알고리즘 보다 더 우수한 수렴 특성을 보여 주었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권9호
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• pp.1722-1727
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• 1992

본 연구에서는 이러한 불확실한 시스템에 대하여 정규화 형태의 추정기를 적 용한 적응 입출력 선형화 제어기의 설계에 대해 연구하였으며, 신호 성장속도(signal growth rates)의 개념을 도입하여 안정성을 해석하였다. 정규화 형태의 추정기를 적 용함으로써 큰 불확실성에 대해 보다 안정한 수렴 특성을 얻을 수 있음을 시뮬레이션 을 통해 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.694-705
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• 2014

스마트 미디어의 등장은 미디어에 대한 정의와 범위 뿐 아니라 이용의 개념까지 새로운 격변에 몰아넣고 있다. 미디어 이용이 다중화 되는지 아니면 하나의 미디어로 수렴되고 있는지, 또는 이런 미디어 이용 변화가 일상생활에는 어떤 영향을 미치고 있는지 등에 대한 논의가 그것이다. 다중 미디어 이용 현상에 대한 기존 연구와는 달리, 이 연구는 '미디어 레퍼토리'를 이론적 근거로 삼는다. 하지만 많은 기존 연구들은 미디어 레퍼토리에 따른 이용 현실을 결코 완전하게 설명하지 못한다. 즉 레퍼토리 유형을 설정하고 유형별 이용 시간 등이 어떤 차이가 있는가에 대해 언급함으로써 끝을 맺는다. 이 이론의 현실 설명력을 높이기 위해서는 이용시간 등과 같은 정태적인 분석뿐만 아니라 미디어 레퍼토리 유형별로 일상생활이 어떻게 달리 구성되는지 등과 같은 동태적인 분석이 필요하다. 이 연구는 그 동안의 미디어 레퍼토리 관련 연구의 한계를 지적하고, 이에 근거해 미디어 레퍼토리와 일상생활 간의 관계를 검증함으로써 관련 연구의 지평을 넓히고 있다.