행렬 곱셈은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되는 기본 연산이다. 딥러닝의 학습 알고리즘에도 행렬 곱셈이 많이 사용된다. 따라서 행렬 곱셈을 효과적으로 수행하기 위한 다양한 알고리즘들 개발하고 있다. 이중 행렬 곱셈의 연산량을 줄이는 방법으로 근사 행렬 곱셈 방법이 있다. 근사 행렬 곱셈은 행렬의 열과 행을 선택하기 위한 적절한 확률 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 행렬의 열과 행을 선택하여 근사 행렬 곱셈을 수행한다. 기존의 방법들을 행렬 곱셈에 참여하는 두 개의 행렬 A, B를 모두 고려하여 확률 분포를 생성한다. 본 논문은 행렬 A만을 대상으로 근사 행렬 곱셈에 사용될 행렬의 열과 행을 선택하는 확률 분포를 생성하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법들을 사용하여 1000×1000, 2000×2000, 3000×3000, 4000×4000, 5000×5000 행렬에 대하여 근사 행렬 곱셈을 수행하였다. 기존의 방법보다 제안한 방법을 적용한 근사 행렬 곱셈이 평균 0.02%에서 2.34%까지 원래 행렬 곱셈 결과에 더 근접하는 결과를 보였다.
본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.
암호행렬은 행렬을 구성하고 있는 원소들의 특정한 조합이 암호를 형성하는 행렬로서 실제적인 문제를 해결하기 위한 수단으로 개발된 바있다. 암호행렬은 구성원소들이 서로 긴밀하게 연관되어 있다는 점에서 여러 흥미로운 특성을 갖게 되는데 이러한 특성은 암호행렬을 필요에 따라 형태변환 시킨다든지 하는 것에 이용할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 암호행렬의 생성에 기본이 되는 서로 맞물린 수열의 성질에 대해 우선 간략히 살펴보고 이러한 성질에 의해 특징지워지는 암호행렬의 특성을 체계적으로 규명함으로써 암호행렬이 향후 여러방면에서 응용되기 위한 이론적 배경을 마련하고자 한다.
D-클래스는 $n{\times}n$ 불리언 행렬의 집합에서 특정 관계(relation)에 따딸라 동치(equivalent) 관계에 있는 불리언 행렬의 집합으로 구성된다. D-클래스 계산은 $n{\times}n$ 불리언 행렬의 전체 집합을 대상으로 이 집합에서 조합할 수 있는 모든 두 $n{\times}n$ 불리언 행렬 사이의 곱셈을 기본적으로 요구한다. 그러나 불리언 행렬에 대한 대부분의 연구는 두 개의 불리언 행렬에 대한 효율적인 곱셈에 집중되었으며 모든 $n{\times}n$ 불리언 행렬 사이의 곱셈에 대한 연구는 최근에야 소수가 보이고 있다. 두개의 $n{\times}n$ 불리언 행렬 곱셈에 대해 최적화된 알고리즘은 현재 알려져 있으나, 모든 $n{\times}n$ 불리언 행렬 사이의 곱셈에 대해 제시된 알고리즘은 아직 실행시간이 크게 향상되지 못하고 있으며 많은 개선과 연구가 필요하다. 본 논문은 개별적인 $n{\times}n$ 불리언 행렬 곱셈 대신 하나의 $n{\times}n$ 불리언 행렬과 불리언 행렬 집합과의 곱셈을 다루고 또한 이 곱셈에서 계산되는 모든 $n{\times}n$ 불리언 행렬을 집합으로 표현하는 방법을 통해 D-클래스 계산을 보다 효율적으로 할 수 있는 알고리즘에 대해 논한다.
기존의 Quasi-Cyclic LDPC 부호는 하나의 기본행렬의 순환행렬을 부행렬로 사용하여 패리티 검사 행렬을 만든다. 본 논문에서는 무게가 서로 다른 두 개의 기본 행렬의 순환행렬들과 영행렬을 부행렬로 사용하고, 이 세 개의 부행렬들을 주어진 조건하에서 무작위로 조합하여 패리티 검사 행렬을 만드는 방법을 제안한다. 제안된 LDPC 부호는 girth가 6이상인 Irregular LDPC 부호이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권8호
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pp.1129-1135
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2012
NMF를 이용하여 음악을 전사할 때 표적음악에서 특징행렬과 가중치 행렬을 동시에 추출해 내는 방법을 이용하기 위해서는 특징행렬의 크기(특징벡터의 수)를 미리 알아야 할 뿐 아니라, 추출된 각각의 특징벡터들의 음고를 결정하는 어려운 과정을 거쳐야한다. 또 이 방법은 음악에 포함된 음고의 수가 커질수록 특징행렬을 정확하게 추출해 내기 어려워진다는 단점도 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 피하기 위해 특징행렬 데이터베이스를 미리 준비한 다음 이를 실제 음악에 이용하는 방법을 실험한다. 먼저 특징행렬 데이터베이스를 만든 다음, 특징행렬을 추출한 피아노에서 연주된 음악, 그리고 제 3의 피아노에서 연주된 같은 음악을 각각 전사하여 성능을 비교한다. 또 이들 결과와 비교하기 위하여 특징행렬과 가중치행렬을 동시에 추출하는 방법도 실험하여 결과를 비교하였다. 특징행렬 데이터베이스를 이용하는 방법이 특징행렬과 가중치행렬을 동시에 추출하는 방법보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
Kurkjian 과 Zelen(1963)에 의해 조화행렬에서 행결합 행렬의 특성에 관계된 성질(Property) A가 제안되었다. 한편으로 Paik(1985)은 조화행렬이 블럭행렬로 분할되고, 분할된 블럭행렬간, 블럭행렬내에서 각각 순환하는 다중순환형식행렬을 갖는 경우를 정의하고, Paik(1985)은 이러한 특성을 갖는 계획을 성질 C라 하였다. 본 논문에서는 다중순환형식행렬을 갖는 조화행렬의 구조에 의하여 불완비블럭계획을 분류하였으며 분류의 목적은 축소된정규방정식의 해와 배치계획을 쉽게 하는데 있다.
본 논문에서는 zero-forcing (ZF) 기반 다중 사용자 MIMO (multiple-input multiple-output) 시스템에서, 송신-처리-행렬을 구하기 위한 간단한 순차적 (recursive) nulling 행렬 계산 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 채널 행렬의 부분 행렬을 써서 구한 nulling 행렬을 이용하여 전체 행렬의 nulling 행렬과 송신-처리-행렬을 구하는 방식으로써, 전체 채널 행렬을 이용하여 송신-처리-행렬을 구하는 기존 방식에 비해 계산량을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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