이 논문에서는 크기가 큰 III-Conditioned Matrices 정방행렬의 좌측 또는 우측 역행렬 계산시 계산상의 정확도를 향상시키는 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 대상 행렬의 행벡터들을 Input으로 하고 해당 Input 벡터가 몇번째 행 벡터인지를 나타내는 단위 벡터를 Target 벡터로 하며 초기 Weight 값으로 Pivoting을 겸한 Gauss소거법을 적용하여 얻은 역행렬을 사용하는 Single Layer 인공신경망에 적용하는 역전파 알고리듬과 흡사한 것이다. 각각의 Input 행 벡터에 대하여 역행렬의 열 벡터들이 점진적으로 직교가 되거나 평행이 되도록 근접시키므로써 모든 Input 행 벡터들이 열벡터들에 비교적 균일하게 직교 또는 평행이 되도록 학습시키는 알고리듬이다.
이 논문에 화학반응식 균형을 맞추기 위한 새로운 유사 역행렬법이 기술되었다. 여기에 제공된 방법은 Moore-Penrose 유사 역행렬을 사용한 Diophantin 행렬식의 해에 기초를 둔다. 방법은 전형적인 여러 화학반응식에 시험적용되었고 폭넓은 균형연구에서 모든 반응식에 매우 성공적이었다. 이 방법은 아무 제한없이 성공적으로 적용되고, 또한 새로운 화학반응식의 타당성에 대한 검증력도 있고, 만일 새식이 타당하다면 화학식 균형을 이룰 것이다. 여기서 다루어진 화학반응식들은 소수산화수를 지닌 원자를 포함하고 있다. 또한, 화학반응식의 확장된 행렬의 안정성에 대한 화학반응식의 안정성의 필요충분조건을 이 연구에 소개하였다.
In this paper, by using pseudo-inverse matrix of the spatial redundant flexible manipulators, a position control method and its effect in vibration suppression was presented. Vibration suppression control was developed using lumped mass spring model of the flexible manipulators. With 2 elastic links and 7 rotory joint manipulator ADAM, (1)position control for no redundancy, and (2)position control for one redundant DOF(degree of freedom) were tested. The objective of this experiment is to show the effect of position control, using pseudo-inverse matrix. toward the improvement of operation, and at the same time, to reduce the vibration of the link and the magnitude of the joint torque.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.381-394
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2016
그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.
본 논문에서는 수평유속의 연직방향 변화 결정에 유한요소기법(FEM)을 이용하고 수평방향으로는 유한차분기법을 사용하는 복합형 Galerkin 연직함수 전개모델에 새로이 유사변환기법을 추가한 3차원 해수유동모델의 개발에 대하여 기술하였다. 기본방정식의 연직방향으로 선형보간함수를 기저함수로 사용하여 Galerkin 기법을 적용하여 구성되는 행열 방정식에 유사변환기법을 적용, 각 절점의 유속값을 해석적으로 구하였다. 유사변환기법을 적용하여 최종 얻어지는 모우드 shape 방정식은 비연계된 방정식으로 구성되므로 역행렬 계산이 필요없어 계산시간이 절약된다. 또한 수립된 모델은 고유벡터행렬로 구성되는 모우드 shape가 도입됨으로써 모우드 shape 몇개만 사용하여도 거의 수렴된 값을 얻을 수 있어 계산시간을 절약할 수 있다. 등수심하 유한영역과 무한영역에서의 수치실험을 통하여 개발된 모델의 적용 가능성을 검증하였다.
Capon 알고리듬은 지향방향에 대하여 일정한 이득을 유지하면서 배열의 출력을 최소화 시키므로 FM (Fourier method) 알고리듬에 비하여 우수한 분해능 (resolution)을 제공한다. 그러나 Capon 알고리듬의 DoA (Direction of Arrival) 추정 성능은 입사 신호의 SNR (signal-to-noise ratio)이 낮은 경우 급격히 저하되는 문제가 있어 신호원들의 입사각이 유사한 경우 각각의 신호원을 구분하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 Capon 알고리듬에서 사용되는 공분산 역행렬의 원소를 제거하는 기법을 이용하여 수신 신호의 SNR이 낮은 환경에서 보다 나은 분해능을 제공하는 개선 방안을 제안한다.
본 논문에서는 일반적인 코드분할 다중화 시스템을 위해 저자가 제안하였던 유사 역상관기 (pseudo-decorrelator)를 변형하여 광대역 코드분할 다중화 시스템에 적합한 다중사용자 수신기를 설계하고, 레일레이 다중 경로 채널 환경에서 성능을 분석하고 있다. 설계된 수신기에서는 판단변수 (decision statistics)에 포함되어 있는 다중사용자 간섭신호를 분석하여, 송신된 신호의 각 비트에 대응되는 상호상관 행렬을 얻게 된다. 이 상호상관 행렬에 대한 일반 역행렬을 구한 후 기존의 수신기에서 얻어진 판단변수에 적용함으로써, 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 수신기는 원근저항성을 가질뿐 만 아니라, 동기검출 회로가 완전하지 않아서 시간지연 오차나 위상 오차가 생기는 경우에도 기존의 수신기에 비해 좋은 성능을 보여준다.
본 논문은 화자 적응시 화자 독립 모델의 차수를 줄이고 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 알고리즘에서 요구되는 역행렬 횟수를 줄이는 방법을 제안한다. 주성분분석 (PCA: principal components analysis)과 독립성분분석 (ICA: independent components analysis)을 통해 모델 혼합성분 (mixture component)들간의 상관관계를 줄임으로서 모델의 차수를 감소하였다. 주성분분석 및 독립성분분석에 요구되는 추가 연산량은 화자 독립 모델을 훈련할 때 추가함으로써 화자 적응시에 추가되는 연산량은 극히 미소하다. 36차의 HMM 파라메타 차수를 PCA는 12차, ICA는 10차로 감소하였을 때 기존의 MLLR 적응방법과 유사한 단어 인식률을 나타내었다. 즉, 모델 파라미터의 차수를 n이라고 할 때 기존의 MLLR알고리즘에서 역행열 연산에서 요구되는 연산량은 O(n⁴)에 비례하므로 PCA는 1/81, ICA는 1/167만큼 연산량을 감소하였다.
입력과 출력에 동시에 잡음이 존재하는 경우 최소 자승법 보다는 완전 최소 자승법이 더 우수한 추정 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 완전 최소 자승법을 시계열 특성을 가지는 데이터에 적용할 경우 보다 실시간 성을 더하기 위해서 Recursive Total Least Squares(RTS) 알고리즘이 제안되어 있다. RTLS는 알고리즘 내에 존재하는 역행렬 계산에서 수치적인 불안정성을 지닌다. 본 논문에서는 RTLS와 유사한 수렴성을 지닐 뿐만 아니라 수치적 불안정성을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 위해서 Iterative Wiener Filter(IWF)를 적용한 새로운 RTLS를 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 수렴성이 기존의 RTLS와 유사할 뿐만 아니라 수치적 견실성이 기존 RTLS보다 향상되었다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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