수렴다중촬영기법을 응용하여 개발된 가이드포인트법(GP법)의 측정 시스템을 개발하였다. GP법은 사진측량기법의 하나로 본 연구에서는 암반 사면에 노출된 절리의 방향성을 측정하기 위하여 개발된 시스템을 적용하였다. 개발된 기법의 현장 적용에 앞서 오차 수준과 촬영영향요소 분석을 위해 실내검증시험 및 최적촬영배열 설계가 이루어졌다. 실내 검증 결과 적정 수렴각은 $25^{\circ}{\sim}150^{\circ}$로 나타났으며, 2M 화소의 디지털 사진기를 사용할 경우 측정 오차 한계를 만족하는 최적 촬영거리는 약 5.5 m이었다. 현장 석용에서는 GP법의 효용성을 극대화하기 위하여 본 연구에서 개발된 확장해석 기법이 적용되었다. 확장해석기법은 넓은 지역에 대한사진측량 조사를 실시할 경우 적용할 수 있는 것으로 최초 촬영면에서 측정된 특정 점들의 좌표를 인접한 다음 촬영면에서 조절점으로 사용함으로써 현장에서의 촬영 시간을 단축시킬 수 있는 방법이다.
Iterative Fourier transform algorithm (IFTA)은 회절광학소자 (DOE)의 위상 분포를 구하기 위한 반복적 수치 해석 알고리즘으로서 회절광학소자의 위상 분포는 반복 과정을 통하여 국소 최적해로 수렴하게 된다. Ink의 수렴은 위상 분포 초기치, 관측면에서의 자유도의 허용 범위 및 알고리즘에 내재된 매개 변수들의 설정 값에 영향을 받는다. 본 논문에서는 IFTA의 내부적 매개 변수인 완화 변수(relaxation parameter)가 IFTA의 수렴에 미치는 영향을 분석하고 이를 토대로 보다 정확한 최적화 해를 얻기 위한 유전 알고리즘과 IFTA의 하이브리드 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 LMS 알고리즘을 이용하여 적응 시스템을 제어하는 경우, 최적 매개변수의 선택 폭을 늘리기 위한 초기치의 설정방법의 수치적 검토를 행했다. 초기치 설정은 대략의 값을 임의적으로 선택하는 일반적인 방법과 직접법에 의해 얻어진 근사적인 해를 초기치로서 가하는 방법을 이용하였으며, 이들을 최적지향성합성 문제에 적용하여 초기치가 매개변수의 선택 폭, 자승평균오차의 수렴속도, 그리고 수렴과정에서의 안정성 등에 미치는 영향을 비교하였다. 수치실험결과, 직접법을 이용한 초기치 선택방법은 일반적인 선택방법에 비해 매개변수의 선택 폭이 넓어짐은 물론 수렴성, 안정성 그리고 오차 개선 능력도 탁월함을 나타내었다.
본 연구의 제 1 부에서는 통일된 행렬표현 기법을 통하여 여러가지 블럭적응 여파기 구현방법들을 도출할 수 있음을 보였다. 제 2 부에서는 여러 주파수영역 블럭적응 여파기들 중에서도 수렴속도가 매우 빠른 self-orthogonalizing 알고리즘과 계산량이 대폭 감소되는 비제약 알고리즘의 수렴특성들을 overlap-save 및 overlap-add 블럭데이타 분할방법에 대해서 분석한다. 먼저, 수렴인자가 상수일 때와는 달리, 앞에서 언급한 두 주파수영역 여파기들이 공통의 자기상관행렬의 지배를 받기 때문에 수렴특성 분석에 있어서 서로 밀접한 관련이 있음을 보인다. 다음으로 여파기 계수의 수효가 충분히 클 때, 주파수영역 블럭적응 여파기는 계수적응 알고리즘에서 제약의 유무에 관계없이 동일한 최적해를 가짐을 보인다. 그리고 나서 비제약 알고리즘의 계수들은 적절한 조건하에서 원래의 제약알고리즘과 같이 동일한 최적해에 수렴함을 증명한다. 이에 반하여, 최소자승오차 관점에서의 성능분석 결과는 제약을 풀었을 경우에 정상상태에서 약간의 성능저하가 있음을 밝혀낸다. 한편으로 계수의 수효가 작을 때는 원래의 제약 알고리즘은 심한 성능저하를 초래하는 반면에 비제약 알고리즘은 제약의 제거를 통해 상대적으로 계수의 수효가 증가한 효과 대문에 훨씬 좋은 수렴특성을 가짐을 보인다. 또한 self-orthogonalizing 주파수영역 블럭적응 여파기의 자기상관행렬이 주파수 영역에서 대각행렬로 됨을 보여 줌으로써 효율적으로 수렴시간을 단축시키는 구현방법임을 뒷받침한다.
본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 자동 독순(automatic lipreading)의 인식기로 쓰이는 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden Markov model)의 새로운 확률적 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전역 최적화가 가능한 확률적 기법인 모의 담금질과 지역 최적화 기법을 결합하는 것으로써, 알고리즘의 빠른 수렴과 좋은 해로의 수렴을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘이 전역 최적해로 수렴함을 수학적으로 보인다. 제안하는 기법을 통해 HMM을 학습함으로써 기존의 알고리즘이 지역해만을 찾는 단점을 개선함으로써 향상된 독순 성능을 나타냄을 실험으로 보인다.
본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 홍채인식 시스템을 구현하고자 한다. 구현을 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 wavelet변환으로 계수 특징 값 추출을 하였으며, 인식률을 알아보기 위하여 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Scale Conjugate Gradient는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Scale Conjugate Gradient를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 홍채인식에 적용하여 구현함으로써 인식율을 높이고자 한다. 적용한 알고리즘 구현으로 해의 수렴정도, 변수 벡터의 변화정도에 따라 크기를 적절히 변화시킴으로써 수렴속도를 개선하고, 효율성과 안정성을 동시에 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 안정성이 강화된 다중채널 적응 필터를 사용한 능동소음 제어 시스템을 제안한다. 초기에는 IIR필터의 극점을 원점방향으로 강제로 이동시켜 안정성을 확보하고, 망각인수를 도입하여 정상상태에 도달하면 최적 수렴치로 유지하게 함으로서 제어 정상상태 성능에는 영향을 미치지 않고 안정도가 강화 된 적응 IIR 필터 알고리즘을 제안한다. LMS 알고리즘의 수렴 성능을 개선하기 위한 방법으로 정규화기법을 사용하면 수렴 속도가 향상되지만 이에 비례하여 안정성이 떨어지게 된다. 소음원 입력의 파워가 시변 할 경우 적응 알고리즘의 안정성이 약화되는 문제점이 발생하는데, 본 논문에서는 Leaky LMS알고리즘과 비슷한 구조이지만 안정성이 강화된 IIR정규화 LMS 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유용성을 비교 분석하기 위하여 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 공간적 변수인 조도계수를 기지의 수위값을 이용하여 최적값을 결정하는 방법에 대해서 검토하고자 한다. 최적화 기법에 의한 조도계수는 기지의 수위값과 수치모의에 의한 결과 값의 전체 오차를 최소화하는 값으로 결정된다. 본 연구에서는 3가지 최적화 기법을 이용하였으며 가상 수로에 대해서 적용하였다. 수위계산은 표준축차법에 의해 수행하였으며 사용된 최적화 기법은 quasi-Newton 방법이다. 1차원 모형은 Matlab을 이용하여 표준축자법으로 구성하였으며 BFGS 기법, L-BFGS 기법, Steepest Gradient Descent 기법 등도 Matlab으로 구성하였다. 표준축차법은 조도계수가 입력되면 기지의 수위값과의 2-norm을 계산하도록 구성하였다. 계산 결과에 의하면 세가 기법 모두 20 23회 정도의 반복계산을 수행하고 값이 수렴되었는데, L-BFGS의 경우에는 정확하게 음수의 조도계수로 수렴하였으며, BFGS기법과 Steepest Gradient 기법의 경우에는 양의 값으로 정확하게 수렴하였다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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