본 논문에서는 압축적으로 센싱된 희소 신호를 복원하기 위한 유전 알고리듬(GA)에 기반한 직교 정합 추구 방법(GAOMP)을 제안한다. 최근에 제안된 SP, CoSaMP, gOMP 등은 매 반복 단계에서 부적절한 atom을 제거하여 희소 신호의 복원 성능을 개선하였다. 그러나 support set이 국소 최저에 빠져 신호 복원에 실패하는 경우가 발생한다. 제안된 GAOMP는 유전 알고리듬의 중요 연산자인 변이를 통해 support set이 국소 최저를 벗어날 수 있도록 도와주어 희소 신호의 복원 성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통해 GAOMP가 여러 OMP 기반 알고리듬과 $l_1$ 최적화보다 우수한 신호 복원 성능을 보임을 알 수 있다.
FIR 필터의 계수가 CSD(canonic signed digit) 형식으로 표현되고 계수 당 0이 아닌 자릿수가 매우 적다면 적은 하드웨어 비용으로 고속 필터링을 수행할 수 있다. 주어진 주파수 응답 특성을 따르며 최소의 0이 아닌 부호자릿수(signed digit)를 갖는 CSD 형식의 FIR 필터 계수를 설계하는 문제는 목표 주파수 응답과의 최대 오차를 최소화하는 희소한 0이 아닌 부호자릿수 계수를 찾는 문제와 같다. 본 논문에서는 FIR 필터의 무곱셈 초고속 구현을 위해 압축센싱 기법에 기반을 둔 CSD 형식의 계수 설계 알고리듬을 제안한다. 탐욕(greedy) 방법을 채용한 본 알고리듬에서는 매 반복단계에서 잔차 신호를 구성하는 가장 큰 크기의 atom을 선택하고, 그 atom의 계수를 나타내는 가장 큰 부호자리를 찾아 FIR 필터의 계수를 갱신한다. 설계 예를 통해 평균적으로 탭 당 두 번 이하의 덧셈만으로 목표 주파수 응답에 근접한 FIR 필터링을 수행할 수 있음을 확인하였고, 이는 적은 하드웨어 비용으로 고속 필터링 구현에 적합하다.
자동차 측위 기술은 충돌 경고, 적응형 주행 제어 등의 다양한 지능형 자동차 서비스들을 제공하는데 있어 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 레이더 등의 센서로부터 수신하는 주변 자동차들의 상대적 위치 정보와 자동차 간 통신을 통해 수신하는 주변 자동차들의 GPS 측위값을 융합하여 자기 자동차의 측위 정확도를 향상하는 융합 측위 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 탐욕적 측위 데이터 매핑 알고리듬과 융합 측위보정 알고리듬으로 구성된다. 전자는 거리를 기반으로 GPS 측위값과 센싱 측위값을 대응시키고, 후자는 대수 법칙에 기반하여 자기 자동차의 GPS 측위값을 보정한다. 시뮬레이션을 통해 융합 측위 알고리듬의 RMS 측위 정확도가 기존의 GPS 기반 RMS 측위 정확도에 비해 종방향으로 30 % 이상, 횡방향으로 60 % 이상 향상할 수 있음을 보였다.
Release planning in a software product line (SPL) is to select and assign the features of the multiple software products in the SPL in sequence of releases along a specified planning horizon satisfying the numerous constraints regarding technical precedence, conflicting priorities for features, and available resources. A greedy genetic algorithm is designed to solve the problems of release planning in SPL which is formulated as a precedence-constrained multiple 0-1 knapsack problem. To be guaranteed to obtain feasible solutions after the crossover and mutation operation, a greedy-like heuristic is developed as a repair operator and reflected into the genetic algorithm. The performance of the proposed solution methodology in this research is tested using a fractional factorial experimental design as well as compared with the performance of a genetic algorithm developed for the software release planning. The comparison shows that the solution approach proposed in this research yields better result than the genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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