• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1682-1687
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• 2020

대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.477-486
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• 2001

본 논문은 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 근산 혹은 표현될 수 있는 비선형 시스템을 위한 TS 퍼지 제어기의 설계를 다룬다 본 논문에서 사용하는 주된 전략은, 안정도, 감쇠률 및 불확실성에 대한 강인성등의 설계요건을 만족시키는 리아푸노프 함수와 그에 대응하는 제어입력이 먼저결정된 후에 비용함수가 결정되는 역최적화 방법이다. 이러한 설계방법은, 설계요건뿐만 아니라 최적제어기 고유의 강인성까지 만족시키는 제어기를 제공하므로 매우 유용하다. 본 논문에서 확립되는 설계절차는 모두 선형행렬분등식을 푸는 형태로 이루어진다. 선형행렬부등식 문제는 내부점 방법에 의하여 주어진 허용 오차 이내에서 풀릴수 있으므로, 본 논문에서 제시하는 설계방법은 실용적인 특성을 갖는다. 제안된 설계 절차의 적용 방법은 설계 예제를 통하여 예시된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.49-58
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• 2000

본 논문은 칼라 성분 영상들 간에 내재된 스펙트럴 중복성에 착안하여 한 성분 영상에서 다른 성분 영상을 블록 기반으로 추정부호화함으로써 칼라 영상 부호화 시에 고압축을 실현할 수 있도록 한 칼라 영상 부호화에 관한 것이다. 우선, 휘도 영상을 대상으로 웨이블렛 변환을 위하여 각 주파수 성분으로 구성된 분해 영상을 획득한다. 이후, 웨이블렛 변환을 통한 영상 분석 과정에서 발생되는 고주파 계수를 이용하여 스펙트럴 상관성을 추정할 시에 기본 단위가 되는 추정 블록의 크기를 결정하기 위한 비용 함수를 정의한다. 마지막으로, 이 비용 함수에 따라 추정 블록의 크기를 가변시키면서 휘도 영상과 ,R, B 영상간의 추정 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 블록당 하나씩 산출하는 과정을 반복적으로 수행한 후, 이렇게 추정한 각각의 비례 인자와 가감 인자를 부호화함으로써 칼라 성분 영상을 부호화할 수 있는 새로운 칼라 영상 부호화 방법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.63-68
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• 2014

본 논문은 다중 경로 페이딩과 대역폭 제한 특성을 갖는 채널에서 부호간 간섭을 제거시킬 수 있는 CMA 적응 등화기에서 위상 보상이 가능한 I-CMA (Improved-CMA) 알고리즘에 관한 것이다. 기존 CMA 알고리즘의 오차신호를 얻기 위한 비용 함수를 개량하여 진폭과 위상의 동시 제거가 가능토록 새로운 비용 함수가 제안되며 이의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션 확인하였다. 알고리즘의 단순성과 등화 후 위상 보상을 위한 별도의 PLL을 제거할 수 있는 장점을 가지며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 성능 지수인 잔류 isi 및 MD (Maximum Distortion) 특성 곡선과 채널과 등화기의 종합 주파수 특성을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 I-CMA가 복원 성상도에서 진폭과 위상 보상 능력이 CMA보다 우월하였지만, 수렴 시간에서는 동시 위상 보상으로 인하여 CMA보다 늦어짐을 알 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권9호
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• pp.1643-1653
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• 1992

본 연구에서는 해석적 모우드해석 결과인 모우드 형상벡터를 이용하여 효과적 인 가진점과 응답측정점을 선정하는 기존의 두 방법에 대해 간략히 기술하고 비교검토 하고자 하였다. 첫번째 방법은 주파수응답함수에서 관심있는 모우드의 공진피크치와 관련있는 모우드상수를 이용하는 것이고, 두번째 방법은 계의 관심있는 모우드에 대한 동적 특성을 가장 잘 나타낼 수 있도록 특이치분해(singular value decomposition) 기 법을 적용함으로써 계의 대표자유도(master degree of freedom) 지점들을 선저하는 것 이다.우선 단순한 계인 외팔보아 알루미늄평판에 대해 두 방법을 적용함으로써 비 교검토하였고, 이 결과로부터 두번째 방법의 우수성을 확인할 수 있었다. 이에 따라 보다 복잡한 형상을 갖는 승용차의 부분구조물인 조향휠고정대 (deck cross member : DCM)에 대해서 두번째 방법을 이용하여 모우드 시험을 수행하고 그 결과에 대하여 논 하였다.

• 정보와 통신
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• 제31권2호
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• pp.44-51
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• 2014

본 논문에서는 초다시점 (Super Multi-view) 영상 합성을 위한 영상 기반의 온라인 삼차원 복원 기술들을 소개한다. 복원의 정확성을 높이고자 하는 방법은 크게 두 부류로 나뉜다. 먼저 재투영 오차를 비용 함수(Cost function)으로 정의하고, 이를 Bundle Adjustment로부터 최적화를 수행하는 방법과 카메라의 위치와 삼차원 복원 결과에 대해 확률적인 분포를 정의하고 이를 순차적으로 추정하는 확률적인 필터링(Stochastic filtering)에 기반한 방법이 존재한다. 본 논문에서는 두 방법의 장단점을 분석하고, 이로부터 새로운 확률적 필터링에 기반한 3차원 복원 및 카메라 위치 추정 방법을 제안한다. 이로부터 대공간 환경에 적용하여 성능을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2329-2331
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• 2004

본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.79-84
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• 2019

본 논문은 QAM 신호의 전송시 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시켜 Qos를 개선할 수 있는 블라인드 등화 알고리즘인 CM-MMA (Constellation Matching-MMA)와 RMMA (Region-based MMA)의 성능 비교에 관한 것이다. 적응을 위한 탭 계수 갱신에서 CM-MMA는 기존 MMA 비용 함수에 sinusoidal power function의 constellation matching error 항을 부가되어 nonconstant modulus 신호의 오차를 이용하며, RMMA는 nonconstant modulus 등화기 출력 constellation을 4-QAM의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차를 이용하게 된다. 이와 같은 오차 신호에 의해 이들은 상이한 적응 성능을 가지므로, 논문에서는 이들 알고리즘의 적응 등화 성능을 비교하며 이를 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 RMMA가 CM-MMA 보다 수렴 속도, 잔여량 및 잡음 강인성의 모든 성능에서 우월함을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제29권6호
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• pp.97-106
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• 2011

수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.457-466
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• 2005

본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.