본 논문에서는 구조물의 효율적인 동적해석을 위한 수정된 Lanczos 벡터중첩법을 제안하였다. 제안방법은 강성행렬에 직교하는 Lanczos 벡터를 생성하는 수정된 Lanczos 알고리즘에 기초하고 있다. 단일입력하중을 받는 구조물의 해석에 있어서 제안한 Lanczos 벡터중첩법은 기존의 Lanczos 벡터중첩법과 동일한 정확도와 효율성을 갖는 반면 다중입력하중을 받는 구조물의 경우 제안방법이 기존의 방법보다 더욱 효율적이다. 수치예제를 통해 제안방법의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권3호
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pp.377-389
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2011
공정능력지수는 공정능력을 측정하고 분석하기 위하여 매우 중요한 역할을 하는 측도로, 품질수준과 밀접한 관계가 있을 뿐만 아니라 보다 높은 품질수준은 고객들에게 더 큰 만족을 가져다 준다. 제3세대 공정 능력지수 $C_{pmk}$는 gms히 6시그마 산업현장에서 공정능력을 평가하기 위하여 유용하게 사용되는 두 가지 지수 $C_p$와 $C_{pk}$보다 이론적으로 강력한 지수이다. 실제로 제조현장에서 두 가지 이상의 서로 연관이 있는 품질특성치들과 제품에 대한 규격한계들을 사용하여 보다 정확한 공정능력 분석이 필요할 것이다. 이러한 경우에 단순히 하나의 일변량 공정능력지수를 통하여 공정능력분석을 하기 보다는 벡터 공정능력지수나 다변량공정능력지수를 통하여 분석을 수행하는 것이 바람직할 것이다. 본 논문에서는 3세대 공정능력지수 $C_{pmk}$를 고려하여 2차원 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$ = ($C_{pmkx}$, $C_{pmky}$)$^t$에 대하여 연구하였다. 우선, $C_{pmk}$에 대한 플러그-인(plug-in) 추정량 $\hat{C}_{pmk}$과 관련하여 핵심내용인 극한 확률분포를 유도하였다. 나아가 이러한 결과를 기초로 이변량 정규분포하에서 공분산 행렬 $V_{pmk}$을 구체적으로 계산하였다. 또한 이 행렬의 추정을 통하여 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$에 대한 근사적인 공동 신뢰영역을 제시함으로써, 본 논문에서의 극한분포 연구결과가 벡터 공정능력지수 $C_{pmk}$에 대한 통계적 추론에 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 부분강절 뼈대구조물의 비탄성 좌굴해석기법을 제시하기 위하여, 이전의 연구[16]에서 제시되었던 부분강절 뼈대구조의 엄밀한 강도행렬과 선형해석을 위한 탄성 및 기하학적 강도행렬을 도입하고 비탄성 좌굴해석을 위해 도로교시방서의 극한내하력 기준과 EF법을 이용하여 부분강절 뼈대구조의 비탄성 좌굴해석 프로그램을 새롭게 개발하였다. 본 연구에서 제시한 부분강절 뼈대구조의 접선강도행렬은 안정함수를 사용함에 따라 부재 당 하나의 요소만으로 정확한 비탄성 좌굴해석 결과를 얻을 수 있으며 고유벡터를 이용하여 비탄성 좌굴형상을 얻을 수 있는 장점을 갖는다. 또한, 엄밀한 접선강도행렬에 대해 Taylor 전개를 수행하여 4차항까지 고려함으로서 탄성 강도행렬과 기하학적 강도행렬을 유도하고 선형화된 좌굴해석기법을 제시하였다. 결국, 접선강도행렬을 이용한 비선형 해석프로그램(M1)과 탄성 및 기하학적 강도행렬을 이용한 선형 해석프로그램(M2)이 개발되었으며 이를 이용하여 부분강절로 연결된 뼈대구조물의 비탄성좌굴에 대한 시스템 좌굴하중과 개별부재의 유효좌굴계수를 제시함에 따라 부분강절이 전체 구조계의 좌굴과 개별부재의 유효좌굴길이에 미치는 영향을 다양한 해석예제를 통해 조사하였다.
MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔형성 기법은 간섭신호의 영향을 최소화하는 기법으로서 방위각 분해능은 우수하나, 높은 주파수 분해능을 얻기 위해서는 오랜 시간 동안 관측한 많은 양의 데이터가 필요하다. 짧은 빔출력 시간에 높은 주파수 분해능을 얻기 위해 기존의 SW (Steered Minimum Variance) 기법에서는 조향 공분산행렬 (steered covariance matrix)을 이용하여 전체 주파수 대역에 대하여 동일한 적응 가중벡터 (adaptive weighting vector)를 사용한다. 본 논문에서는 각 주파수별로 보다 정확한 적응 가중벡터를 얻기 위해 전체 대역을 여러 개의 부대역 (subband)으로 나누고, 각 부대역에 대한 적응 가중벡터를 얻는 SSMV(Subband Steered Minimum Variance) 기법을 제안한다. 연산량과 부대역의 크기를 줄이기 위해 전체배열을 여러 개의 부대열 (subarray)로 나누고, 각 부대역별로 적응 가중벡터를 구한다. 제안한 SSMW 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 해상실험 데이터를 이용하여 신호처리를 하였으며, 그 결과 제안한 기법의 우수한 성능을 확인하였다.
MVDR(minimum variance distortionless response) 적응 어레이에서 조향벡터(steering vector)에 에러가 있으면 원하는 신호(desired signal)도 감쇠되어 성능이 심하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 에러에 대응할 수 있는 계산이 간편한 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 DCB(doubly constrained beamforming) 원리에 기초한 최소화 문제의 해 벡터를 구하고, 이벡터를 부공간에 투사하여 새로운 조향벡터로 사용한다. 최소화 문제의 해결과 부공간 투사에 필요한 주 고유쌍(principal eigenpairs)은 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation)를 변형한 MPASTd(modified PASTd)에 의거하여 직접 상관행렬(correlation matrix)을 추정함이 없이 수신 데이터로부터 구해진다. 그리고 고유쌍 계산에 있어, 기존에 알려진 MPASTd를 개선해서 계산량을 절감하면서 효과적으로 구하는 방법을 제시한다. 제안한 적응어레이 기법은 상관행렬을 추정하고 이를 고유분해(eigendecomposition)하는 기존방식보다 계산량을 크게 줄이고 우수한 성능을 가질 수 있다.
GPU는 저렴한 비용으로 쉽게 대규모 데이터 병렬성을 활용할 수 있는 장점을 갖고 있어 많은 고성능 컴퓨팅 응용 분야에서 사용되고 있는 추세다. 행렬의 고유벡터를 구하는 power method는 웹 페이지의 중요도를 계산하는 PageRank 알고리즘 등 여러 응용 분야에서 활용되고 있는 방법으로써, 본 연구에서는 power method를 GPU에서 병렬화하여 구현하였으며, 성능을 최적화하기 위한 개선 방법을 제시하였다. Power method는 행렬과 벡터의 곱셈 연산이 반복적으로 수행되며 GPU에서 쉽게 병렬화가 가능하다. 그러나, 고유벡터의 수렴 여부 판단을 위한 연산 등의 작업과 다음 곱셈을 위한 벡터 크기의 조정 등의 작업이 부가적으로 필요하며, 이러한 작업은 GPU 내의 커널 코드를 여러 차례 호출하고 불필요한 데이터 이동을 유발하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 커널 호출 회수를 줄이고 스레드 배치를 최적함과 동시에 수렴 여부 판단을 위한 연산을 최적함으로써 power method의 성능을 향상시켰다.
본 논문은 단안 영상열에서 기하학적으로 대칭인 세 점의 움직임 벡터의 특수한 관계를 이용하는 카메라 움직임 추정기술을 제안한다. 제안하는 기술은 특징점과 외극기하적 제한조건을 사용치 않고, 카메라 회전에 의해 야기되는 움직임 벡터와 그 특성을 이용한다. 외극기하적 제한조건을 사용하는 경우에는 E-행렬이나 F-행렬의 계산을 위해 계산시간이 많이 소요되는 수치적 해법이나 반복법을 사용해야 하지만, 제안한 기술에서는 선형방정식을 움직임 벡터에 적용하여 상하회전각, 좌우회전각, 정면회전각과 배율을 한번에 추정한다. 그리고 배경판별식을 고안하여 배경영역만을 계산에 반영하기 때문에 계산이 보다 정확하고 MPEG-4 요구조건을 수용하기에 충분히 빠르다. 다양한 영상에 대한 실험결과를 통하여 제안된 기술의 타당성과 광범위한 응용가능성을 입증한다.
본 논문에서는 고해상도 도래방향 추정기법인 MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘의 설계에 대해서 연구하였다. MUSIC 알고리즘은 고유벡터와 방향벡터의 요소가 복소수이기 때문에 하드웨어 구현을 위해서는 입력상관행렬을 확장하거나 유니터리(Unitary) 개념을 적용해야 한다. 이에 따라 MUSIC 알고리즘의 방향벡터와 잡음고유벡터가 서로 직교한다는 성질을 이용하여, 소자 간격과 도래방향을 고려한 기지의 방향벡터와 신호에 의한 잡음고유벡터의 실수연산을 통해 도래방향을 구하였다. 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘을 안테나 소자가 2개, 소자 간격이 0.5A인 경우에 대해서 하드웨어 구현이 가능하도록 Verilog HDL(Verilog Hardware Description Language)을 이용하여 설계하고 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)와 1D CAT(One-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용하여 의료 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, Wolfram Rule 행렬에 의해 전이행렬 T를 생성한다. 그 후, 암호화하려는 원 영상에 생성된 전이 행렬 T를 곱하여 원 영상의 픽셀 값을 변환한다. 또한 변환된 원 영상을 여원 벡터 F와 XOR 연산하여 비선형 MLCA가 적용된 영상으로 변환한다. 다음, 게이트웨이 값을 설정하여 1D CAT 기저함수를 생성한다. 그리고, 비선형 MLCA가 적용된 영상에 생성된 1D CAT 기저함수를 곱하여 암호화를 한다. 마지막으로 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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