본 논문에서는 다층 신경회로망의 구조를 가지며, 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 이용한 적응신호처리 시스템을 구현하였다. 최소자승 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기는 기준 신호와 잡음과의 상관도에 영향을 많이 받고, 정보 신호가 잡음에 비하여 상대적으로 작은 경우에 한계를 보이고 있다. 이와 같은 잡음에 대하여 본 논문에서 제안된 시스템은 좋은 성능을 보인다. 또한, 은닉층의 수와 노드 수를 다르게 구성했을 경우에 시스템의 출력에 미치는 결과에 대하여 분석하였다. 제안된 적응 신호처리 시스템의 장점을 알아보기 위하여 성능 평가의 기준이 되는 최소자승 알고리즘을 이용한 시스템과 비교하였다.
본 논문에서는 3차원 라우드스피커 어레이를 이용하여 다수의 청취자에게 동일하게 실감 있는 음장을 제공하기 위한 음장 재현 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어하고자 하는 3차원 공간 영역을 정의하고, 정의된 영역에서 원음장과 라우드스피커 어레이를 이용하여 재현되는 음장간의 자승오차가 최소가 되도록 라우드스피커 구동신호를 제어하는데 기초한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 40개의 라우드스피커를 이용한 구형 3차원 어레이를 구성하였으며, 이를 이용한 실험결과와 고찰결과를 제시한다.
본 논문에서는 IIR 필터의 임계 경로를 줄이기 위하여 제한된 Remez exchange 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Remez exchange 알고리즘과 최소 자승법을 이용하였다. IIR 필터 구현 예제에서 제안된 방법이 속도를 최대 20% 증가시킴을 보였다.
본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승 (LMAT)을 최소화하는 알고리즘과 이미 널리 사용되고 있는 경쟁 알고리즘의 성능을 서로 비교 평가하였다. 사용된 입력선호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에, LMAT 알고리즘의 정상상태 추청오차에 대한 평균자승특성 근사식을 유도하였다. 유도된 근사식은 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다. LMAT 알고리즘 및 경쟁 알고리즘들이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖는 경우에 대하여 각 알고리즘의 수렴속도를 비교하였고, LMAT 알고리즘의 우수한 수렴 성능을 알 수 있었다 특히, 입력신호의 eigenvalue spread ratio 및 measurement noise power 등 환경이 변화함에도 불구하고 LMAT 알고리즘이 여전히 나은 특성을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 전파의 도달시간을 이용한 이동통신 측위 시스템에서 사용되는 직접해, 최소 자승, 테일러 시리즈 그리고 찬 알고리즘의 성능을 분석하고, 각 알고리즘을 사용하여 계산된 결과를 궤환시켜 이동국의 위치를 재계산함으로써 보다 향상된 측위를 할 수 있는 결정 궤환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 규칙 7셀 좌표와 불규칙 셀 좌표를 이용하여 이동국을 위치시킨 후, 전파의 지연시간에 따른 측위오차와 표준편차 그리고 각 알고리즘별 발산횟수를 조사하였으며, 실험결과 결정 궤환 방법을 사용하였을 경우 기존의 방법보다 향상된 성능을 보였다.
나노 기술의 급격한 발달에 따라 나노미터 수준의 정밀도를 갖는 초정밀 측정 기술이 여러 분야에서 요구되고 있다. 헤테로다인 레이저 간섭계를 이용하여 초정밀 위치 측정을 하려고 할 때, 광학기기 자체의 불완전함에서 발생하는 비선형성 오차는 주요한 요소로 작용한다. 본 논문에서는 헤테로다인 레이저 간섭계 시스템에서의 비선형성을 보정해주기 위해 적응형 알고리즘을 제안한다. 기준 입력인 정전용량센서와 최소자승법을 이용하여 보정변수를 구한 후, 반복 최소자승법을 이용하여 비선형성에 따른 타원 위상을 비선형성이 보정된 원 위의 위상으로 사상시킨다.
본 연구에서는 증분형 FCM(Incremental Fuzzy C-Means: Incremental FCM) 클러스터링 알고리즘을 기반으로 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks: RBFNN) 패턴 분류기를 설계한다. 방사형 기저함수 신경회로망은 조건부에서 가우시안 함수 또는 FCM을 사용하여 적합도를 구하였지만, 제안된 분류기에서는 빅 데이터간의 적합도를 구하기 위해 증분형 FCM을 사용한다. 또한, 빅 데이터를 학습하기 위해 결론부에서 재귀최소자승법(Recursive Least Square Estimation: RLSE)을 사용하여 다항식 계수를 추정한다. 마지막으로 추론부에서는 증분형 FCM에서 구한 적합도와 재귀최소자승법으로 구한 다항식을 이용하여 최종 출력을 구한다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
이동통신서비스가 넓게 확대되고, 서비스영역의 확대로 인해 중계기가 급속히 증가하고 있다. 이동통신 서비스의 큰 서비스 구역으로 간섭제거시스템을 위한 새로운 Signed CMA알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed CMA알고리즘은 조정된 스텝사이즈 값에 의해 성능이 개선된다. 우리는 Signed CMA의 평균자승에러를 개선한다. 매트랩은 실험결과에 맞춰 제안된 알고리즘과 비교 분석하여 사용한다. 수렴횟수 1000번일 때 스텝사이즈 0.0065를 가진 제안된 Signed CMA알고리즘의 최소자승에러 성능이 기존 CMA 알고리즘보다 약 5 dB 더 낫다.
본 연구는 부하변동이 갖은 유도 전송기 속도제어 시스템에 적합한 최소분산제어 알고리즘을 제안하고 구현을 실제적인 파라미터 추정방법을 제안한다. 그리고 고속 연산 신호처리요 프로세인 TMS 320C25를 이용한 제어 시스템을 구성한다. 적응칙은 선택적 망각인자를 갖는 순환형 최소자승법이 실제적 구현의 관점에서 언급되며, 일반적인 망각인자 알고리즘과 비교분석한다. 제어칙은 최소분산 제어 알고리즘으로 한다. 제어시스템은 알고리즘의 적용이 용이하도록 PC에 기초한 DSP제어 시스템으로 설계 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구의 초소분산제어 시스템이 부하변동에 강인한 구조를 갖고 있으며 유도전동기 제어에 실제적 구현이 가능함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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