• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.276-286
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• 2008

스테레오 카메라를 사용하여 입체영상을 획득하는 대표적인 방법으로는 수렴 및 평행방식이 있다. 본 연구는 수렴 및 평행타입의 장점을 갖추고 자연스런 입체영상을 획득할 수 있는 평행타입 기반의 변형평행타입 입체영상 획득 방법을 사용하여 수렴방식의 입체영상 획득방법을 모사할 수 있는 인자들의 추출 및 정량적 분석을 통하여 중요 핵심인자를 정의하였다. 결과적으로 변형평행 타입에서 수렴타입을 모사할 수 있는 인자들은 스테레오 카메라의 간격, 화각 및 수렴각이고, 융합영역 내에서의 핵심인자는 수렴각의 변화이다. 결론적으로 변형평행타입으로 수렴타입을 완벽히 모사할 수 있는 인자들의 정량적 범위는 사용환경에 따라 다르며, 초점길이가 짧을 수록, 수렴각이 작을수록 근거리 물체에 대한 수렴타입과 변형평행타입의 영상좌표의 오차량은 적다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.955-958
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• 2001

본 논문에서는 비동기 CDMA 시스템에서 다중접속에 의한 간섭을 제거하는 역상관기 중에서 반복 연산을 사용하여 계산량을 개선한 second-order stationary 기반의 반복적 역상관기와 수렴특성에 대하여 이론적으로 분석하고 모의실험을 통하여 성능을 검증하였다. 먼저 반복적 역상관기에서 수렴특성을 결정하는 수렴 인자를 유도하고 가장 빠른 수렴 특성을 보장하는 최적의 수렴상수를 상관행렬의 최대 및 최소 고유값으로 나타낼 수 있음을 증명하였다. 또한 최적의 수렴 상수와 반복회수에 따른 BER이 기존의 역상관기와 비슷한 성능을 가짐을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권5B호
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• pp.608-614
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• 2001

본 논문에서는 비동기 CDMA 시스템에서 다중 접속 간섭의 영향을 줄이기 위해 제안된 역상관기 중에서 반복연산을 사용하여 계산량을 개선한 반복적 역상관기의 수렴특성에 대하여 분석하였고 이를 모의 실험을 통하여 검증하였다. 반복적 역상관기에서 수렴특성을 결정하는 수렴 인자를 유도하였고, 가장 빠른 수렴 특성을 보장하는 최적의 수렴 상수를 상관행렬의 최대 및 최소 고유값으로 나타낼 수 있음을 증명하였다. 또한 반복 과정의 중간 결과에 대한 최대 오차 범위를 유도하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.502-509
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• 2002

Maximal Covering 문제(MCP)란 행렬 상에서 n개의 열(column) 중 p개를 선택하여 m개의 행(row)중 최대한 많은 행을 cover하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 MCP를 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)으로 해결하기 위해 문제에 적합하게 설계된 교차 연산자(crossover operator)와 비발현 유전인잔(unexpressed gene)를 가진 새로운 염색체 구조를 제시한다. 해결하고자 하는 대상 MCP의 규모가 매우 큰 경우 전통적인 임의교차(random crossover) 방법으로는 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 따라서 본 연구에서는 그리디 교차(greedy crossover) 방법을 제시하여 문제를 해결한다. 그러나 이러한 그리디 교차를 사용하더라도 조기 수렴 등의 문제로 인해 타부 탐색 등의 이웃해 탐색 방법에 비해 그리 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 본 논문은 이러한 조기 수렴 문제를 해결하고 다른 이웃에 탐색 방법보다 더 좋은 결과를 얻기 위해 비발현 유전인자(unexpressed gene)를 가진 염색체를 도입하여 해결함을 특징으로 한다. 비발현 유전인자는 교차 과정에서 자식 염색체의 유전인자로 전달되지 않은 정보 중 나중에라도 유용할 가능성이 보이는 정보를 보존하는 역할을 하여 조기 수렴 문제를 해결하는데 도움을 주어 보다 나은 결과를 얻을 수 있게 해준다. 대규모 MCP를 해결하는 실험에서 새로운 비발현 유전인자를 적용한 유전 알고리즘이 기존의 유전 알고리즘뿐만 아니라 다른 탐색 기법에 비해 더욱 좋은 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.283-289
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• 2019

RLS(Recursive-least-squares) 알고리즘은 수렴성이 좋고, 수렴 후 오차 수준도 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 알고리즘 내에 역행렬 계산이 포함되어 수치적 불안정성을 나타내는 단점도 있다. 본 논문에서는 언급한 불안정성을 회피하기 위해서 역행렬이 없지만 수렴성이 유사한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 최소 자승 알고리즘을 사용한다. 또 시변 채널 추정에 우수한 성능을 내기 위해서 계산량이 적은 가변 망각인자를 도입한다. 시뮬레이션을 통해서 기존 RLS와의 성능을 비교하고 그 유사성을 보인다. 또 시변 채널에서 가변 망각인자의 우수성도 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.77-85
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• 1994

본 연구에서는 필터의 차수가 적절한 수준으로 자동적으로 조정되는, 최적 수렴 인자를 갖는 최대 경사 (steepest descent) 방식의 적응 알고리듬을 제안한다. 지금까지 적응 신호 처리의 여러 응용 분야에 적응 필터를 사용할 때, 사전 지식이나 경험에 비추어 필터 차수를 고정하여 이용하여 왔다. 하지만 실제 실행시 필요한 필터 차수를 알기는 어렵고 되도록 큰 차수의 필터를 실행해야만 한다. 이로 인하여 필터 차수가 너무 큰 경우 필요없는 계산량이 증가하게 된다. 제안한 가변 길이 최적 수렴 인자 알고리듬은 주어진 차수 한도 내에서 자동적으로 적절한 절터 차수를 찾아 동작하므로, 불필요한 계산량의 증가를 줄여서 결과적으로 수렴 속도의 향상과 정상 상태에서의 수렴 오차를 줄일 수 있다. 제안한 알고리듬의 타당성은 시스템 식별에 대한 컴퓨터 모의 실험으로 입증하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2002년도 추계학술발표회
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• pp.156-160
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• 2002

실험적 베리오그램의 모델링에 SA(Simulated Annealing)기법을 이용하였다. 최소 자승법의 해를 구하기 위하여 기존의 상용 프로그램에서 많이 이용되고 있는 반복법에 근거한 방법에 비해서 SA 기법은 초기 가정값에 크게 영향을 받지 않고 일정한 모델 인자의 값을 제시하였다. 임의의 초기 가정값을 입력하여도 충분한 반복 계산을 통하여 목적함수의 값이 광역적 최소값으로 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 베리오그램 모델이 일반적으로 비선형 모델이기 때문에 목적함수의 지역적 최소값으로의 수렴이 문제가 되고 이로 인하여 구해지는 인자의 값이 정확하지 않을 수 있지만 SA 기법을 이용하여 최소 자승법의 해를 구하게 되면 정확한 인자의 값을 구할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.640-645
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• 2009

블라인드 채널 등화기의 일종인 CMA방식의 수렴 속도는 일반적을 훈련열을 바탕으로 한 방법에 비해서 느린 경향이 있다. 또 그 수렴 속도는 정해진 스텝사이즈에 따라 정해진다. 본 논문은 기존 고정 스텝사이즈 CMA 알고리즘의 수렴 속도를 개선하기 위한 직교 정사형 망각인자를 도입하여 수렴성능이 개선된 새로운 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.325-328
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• 2006

역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점으로 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소 하는데 치중했다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위 연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 교대 학습 방법을 적용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.160-162
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• 2006

BP 알고리즘은 지역 최소점이나 고원 문제와 같은 수렴 실패문제와 학습 속도가 느리다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 BP 알고리즘의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소하는데 치중했다. 기존의 전통적인 BP 알고리즘에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다.