• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.410-416
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• 2003

인접투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm: APA)에서 투사 차원은 적응필터 계수갱신에 사용하는 입력 벡터 요소 수이며, 이는 계수갱신을 위해 사용되는 투사 기저의 개수이다. 그리고 투사차원은 적응 필터의 수렴속도와 밀접한 관계가 있으며 알고리즘에서 필요한 계산량을 결정한다. 적응필터가 수렴함에 따라 수렴속도가 감소하게 되므로, 수렴속도를 결정하는 투사차원을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응필터 계수갱신 시 계수벡터의 변화량을 수렴속도와 연관시켜 인접투사 알고리즘의 투사차원을 조정하는 가변 차원 인접투사 알고리즘(Variable Dimension APA: VDAPA)을 제안한다. 제안한 방법은 적응필터의 수렴정도에 따라 투사 기저 수를 조정함으로써 APA의 계산량을 줄인다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 인접투사 알고리즘 및 NLMS 알고리즘과의 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제26권2호
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• pp.69-74
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• 2007

입력신호의 상관도가 높은 신호처리 응용에서 부밴드 인접투사(Subband Affine Projection: SAP) 알고리즘과 스텝사이즈 조정은 LMS형(Least Mean Square-type) 알고리즘이 갖는 느린 수렴속도와 큰 정상상태오차를 개선할 수 있는 좋은 해결책이다. 본 논문은 가변 스텝사이즈를 사용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 구조의 인접투사 알고리즘과 스텝사이즈 조정을 결합함으로써 적은 계산량으로 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 높은 상관도를 갖는 입력신호에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.221-227
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• 2004

본 논문은 부밴드 인접투사 알고리즘 (SAPA)을 소개한다. SAPA의 개선된 성능은 인접투사 알고리즘에 부밴드 구조를 적용함으로써 가능하다. 본 알고리즘에서 적응 필터의 계수 갱신식은 부밴드 필터링을 위한 분해 필터뱅크로서 OQF (Orthogonal Quadrature Filter)를 사용함으로써 간단하게 유도된다. 유도된 SAPA는 빠른 수렴속도와 적은 계산량을 갖는다. 유색 입력신호에 대한 제안한 알고리즘의 효과를 실험을 통해 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제31권2호
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• pp.79-86
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• 2012

NLMS 알고리즘의 수렴 특성을 개선하기 위해 제안된 인접 투사 알고리즘의 성능을 향상시킨 알고리즘을 제안하였다. 기존의 인접 투사 또는 의사 인접 투사 알고리즘은 지연된 입력 신호 벡터 및 오차 신호 벡터를 기반으로 하기 때문에 복잡할 뿐만 아니라, 기존의 스칼라 오차를 기반으로 하는 LMS 형 알고리즘에서 개발된 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사 인접 투사 알고리즘의 경우, 스칼라 오차 신호를 이용한다는 사실과 수렴 후 입력 신호가 오차 신호에 직교한다는 직교 원리에 근거하여 적은 연산량으로도 우수한 수렴 성능을 보이는 가변 스텝 사이즈 알고리즘을 제안하였다. 시스템 확인 모델 하에서 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비하여 적은 연산량에도 불구하고 정상 및 비정상 환경에서 수렴 특성이 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.163-174
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• 2009

부밴드 구조에서 적응필터에 최대 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 전밴드 인접투사 알고리즘은 부밴드 인접투사 알고리즘으로 변환된다. 최대 다위상 분해된 부밴드 인접투사 (Maximally Polyphase Decomposed Subband Affine Projection: MPDSAP) 알고리즘은 각 부밴드의 적응 부필터에서 사용되는 투사차원이 1인 부밴드 인접투사 알고리즘의 특별한 형태다. MPDSAP 알고리즘의 계수갱신식은 NLMS 알고리즘과 유사한 형식을 갖기 때문에 실제 구현관점에서 보다 좋은 알고리즘 선택이 될 수 있다. 본 논문은 MPDSAP 알고리즘의 새로운 통계적 해석을 제시한다. 해석적 모델은 정규직교 분해필터를 갖는 부밴드 구조에서 Autoregressive (AR) 입력과 임의의 적응이득에 대해 유도된다. 정규직교 분해필터에 의한 사전 백색화는 AR 입력과 임의의 적응이득에 대한 MPDSAP 알고리즘의 간단한 해석적 모델의 유도를 가능하게 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.145-156
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• 2005

적응 음향반향 제거나 적응 등화와 같은 응용에서 입력신호의 상관도는 매우 높고 긴 길이의 적응 필터가 필요하다. 이러한 응용에서 인접투사 알고리즘은 좋은 수렴성능을 보이지만 적응 필터의 계수갱신을 위한 많은 계산량 문제로 하드웨어 구현이 복잡한 단점이 있다. 본 논문에서는 개선된 수렴속도와 계산량을 줄일 수 있는 새로운 부밴드 인접투사 알고리즘과 간단한 구현을 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서는 인접투사 알고리즘에 다위상 분해, 노블아이덴티티 그리고 임계 데시메이션을 적용, 상관도 제거를 위해 사용되는 입력 신호 벡터의 수(적응필터의 투사차원)를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 적응필터 계수 갱신식은 투사차원의 감소에 의해 NLMS 알고리즘과 비교될 만큼 간단한 형태로 유도된다. 제안한 방법의 효율을 상관도가 높은 입력신호를 사용하여 실험을 통해 평가하였다.

• 한국음향학회지
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• 제33권6호
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• pp.420-426
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• 2014

본 논문에서는 충격성 잡음 환경 하에서 인접 투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm, APA)의 안정성을 높이기 위해 제안된 인접 투사 부호 알고리즘(Affine Projection Sign Algorithm, APSA)의 수렴 속도를 향상시키기 위한 새로운 APSA을 제안하였다. APSA은 충격성 잡음에 안정적으로 동작하고 역행렬 연산을 요구하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘의 장점을 가지면서도 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴속도를 갖는다. 기존의 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 필터 갱신을 위해 사용되는 모든 입력 신호의 $l_2$-norm으로 정규화 하지만 제안된 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 i번째 과거 입력 신호의 $l_2$-norm 만으로 정규화한다. 시스템 식별 환경에서 두 알고리즘의 성능을 비교하는 컴퓨터 모의 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 수렴속도가 기존의 알고리즘보다 개선되었음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.443-448
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• 2022

긴 길이의 적응 필터와 높은 상관도의 입력신호를 사용하는 적응 필터링 응용에서 적응 필터의 수렴성능을 향상 시키기 위해 가변 스텝사이즈를 이용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용한 M-부밴드 구조에서 각 적응 부필터별 서로 다른 스텝사이즈를 사용함으로써 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 각 갱신시점에서 적응 필터의 평균자승오차를 최소화하도록 유도된 스텝사이즈는 가변 스텝사이즈를 사용하는 기존 알고리즘에 비해 좋은 수렴성능을 보인다. 기존 알고리즘에 비해 우수한 제안한 알고리즘의 수렴성능을 확인하기 위해 시스템 식별 모델을 고려하여 AR(1)과 AR(2) 유색 입력 신호에 대한 최소자승편차에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1545-1550
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• 2021

다위상 분해 기법 기반의 부밴드 구조에서 단순화한 부밴드 인접투사 알고리즘(Simplified SAP; SSAP)을 위한 최적 가변 스텝사이즈 조정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 적응필터의 계수 갱신 시점에서 평균자승편차(MSD)를 최소화하도록 유도된 최적값을 제시한다. 유색 입력 신호를 사용하는 SSAP 알고리즘에서 제안한 최적 스텝사이즈의 적용은 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 보장한다. AR(2) 신호와 실제 음성을 입력 신호로 사용하여 수행한 컴퓨터 모의실험의 결과는 제안한 최적 스텝사이즈의 유효성을 입증한다. 또한 모의실험 결과는 기존 여러 적응 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘이 더 빠른 수렴속도와 양호한 정상상태오차를 가지고 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.717-725
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• 2000

최근 수년간 얼굴인식에 관한 많은 알고리즘이 개발되었고 그 대다수가 view와 투사에 기초한 알고리즘이었다. 본 논문에서의 투사는 비단 직교 기저상에 영상을 투사하는 것으로 국한하지 않고 영상 화소값을 변환하는 일반적인 선형 변환으로써 상관관계, 주성분 분석, 클러스트링, gray scale 투사, 그리고 추적 필터매칭을 포함한다. 본 연구에서는 FERET 데이터베이스 상의 얼굴 영상을 평가한 알고리즘들을 세부적으로 분석하고자 한다. 투사에 기초한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 off-line상에서 행하며 알고리즘 설계자에 의해 새로운 기저가 설정되거나 또는 학습을 통해 새로운 기저를 결정한다. 두 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상을 설정된 새로운 기저상에 투사한다. 세 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상내의 얼굴은 가장 인접한 이웃 분류자로 인식된다. 대부분의 평가 방법들은 단일 gallery 상에서의 성능 평가가 이루어짐으로써 알고리즘 성능을 충분히 측정하지 못하는 반면 본 연구에서는 독립된 galley들의 집합을 구성함으로써 각각의 다른 galley상에서 가지는 변화와 이들의 상대적 성능을 평가한\ulcorner.