Wi-Fi AP(Access Point)의 기반구조인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 동일채널 간섭신호에 대한 취약성과 그 대책의 하나인 OFDM과 스마트안테나의 결합구조가 설명되었다. 높은 효율을 보장하지만 복잡성을 수반하는 FFT(Fast Fourier Transform) 후단 구조 대신 저렴한 구축비용이 장점인 수신신호 분산행렬 기반의 FFT 전단 스마트안테나의 수학적 모델이 전개되었다. 그 BER(Bit Error Rate) 특성을 높이기 위하여 제안된 채널행렬 출력 분산행렬을 기반으로 한 FFT 전단 구조 스마트안테나의 성능 측정을 위한 컴퓨터 모의실험이 수행되었다. 수신신호 분산행렬에 의해 생성된 가중치벡터에 비해 채널행렬 출력에 의한 가중치벡터가 다양한 페이딩 환경 변화에서 우월한 성능을 보임이 증명되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.487-494
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2012
본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 다채널 위너 필터를 설계하는 경우, 목적 신호가 단일 음원인 경우는 음성 상관 행렬의 주성분 부공간에서 음성 성분을 추정할 수 있다. 이 때, 음성 상관 행렬은 음성과 간섭 잡음의 교차 상관도가 음성 상관 행렬에 비해 무시할만한 수준이라는 가정하에 신호 상관 행렬에서 간섭 잡음의 상관 행렬을 차감하여 추정하게 된다. 그러나 간섭 잡음 수준이 높아지게 되면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않게 되며 이에 따라 주성분 부공간 추정 오차도 증가하게 된다. 본 연구에서는 음성 존재 확률과 목적 신호의 방향 벡터를 이용하여 주성분 부공간을 보정하는 방법을 제안한다. 주성분 부공간에서 다채널 음성 존재 확률을 유도하고 주성분 부공간 벡터를 보정하는데 적용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
본 연구는 비교구매의 효과성 측정을 위한 프레임워크를 제시하고 이를 통해 비교구매의 역할과 효과성을 설명한다. 또한 판매자 주도형 비교도전이 보다 효율적인 비교구매 정보의 제공 방법임을 증명한다. 구매자의 구매만족도(S)는 판매자의 제품경쟁력 벡터(P)와 구매자의 제품정보 인지수준 벡터(B)간의 상호작용으로 정의할 수 있으며, 구매자의 제품정보 인지수준은 제품 정보분석을 통한 제품간의 비교행렬(C)에 의해 변화된다. 비교구매 효과성은 비교 전과 후의 구매만족도의 변화량으로 측정되며, 비교구매의 역할은 비교행렬을 제공해 구매자의 제품정보 인지수준을 변화시키는 것이다. 보다 효율적인 방법은 판매자가 비교행렬의 구성요소 중에서 비교 효과성이 큰 경쟁 제품들에 능동적으로 비교하도록 하는 비교도전방법이다. 예제실험을 통해 비교구매가 9.32%, 비교도전이 19.11%의 효과성 결과를 보였으며, 도출된 비교도전 전략으로 효과성은 더욱 향상되었다.
본 논문에서 행렬의 가장 큰 고유값과 그에 대응하는 고유벡터가 과학적인 의사결정과정에 어떻게 적용되는지를 살펴본다. 이를 적용한 계층분석적 의사결정(AHP) 방법에서 사용된 행렬이론을 통해서 실제로 연구과제 선정방법의 심사지표 가중치가 AHP를 이용하여 조절되는 예를 구체적으로 알아본다.
본 논문에서는 행렬 또는 벡터 곱셈을 선형 프로세서나 VLIW 시뮬레이터로 분할 및 배치하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력 행렬이나 벡터를 임의 크기의 프로세서 배열에 배치하는 기법에 대해 논의하고, 문제 크기를 프로세서 배열 크기로 분할하는 알고리즘을 보인다. 이 알고리즘을 VLIW 시뮬레이터 상에서 실행하고 알고리즘의 효율성을 보이도록한다. 그 결과 우리가 설계한 VLIW 시뮬레이터 상에서의 수행이 선형 프로세서 상에서 보다 병렬화 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
자폐 스펙트럼 장애는 이질적인 신경 발달 장애로, 뇌기능영상에 기반한 기능적 연결성 행렬을 이용해 연구가 활발하게 진행된다. 기능적 연결성 행렬을 분석하기 위해 주성분 분석방법을 이용하며, 이를 통해 뇌의 기능적 경향성 패턴을 확인할 수 있다. 이 때, 서로 다른 연결성 성분 비율과 주성분 벡터를 이용해서 다양한 기능적 경향성 패턴을 얻을 수 있다. 패턴에 따른 랜덤 포레스트 분류 모델의 성능이 달라지는데 이를 비교해본 결과, 상위 50%의 성분을 이용하여 만든 기능적 경향성 패턴 1 이 데이터의 설명 비율도 높고, 우수한 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.
본 논문은 실험자료에 대한 분석모형으로 이원 분산분석모형을 가정한다. 고정효과 모형의 가정하에 요인별 변동량을 구하기 위한 방법으로 제1종 분석을 다루고 있다. 모형의 순차적 적합에 따라 얻어지는 요인별 제곱합의 계산방법으로 대수적 방법이 아닌 사영에 의한 분석방법을 제공한다. 관측자료를 다차원상의 공간벡터로 간주할 때, 최소 제곱법에 의한 요인별 변동량은 계획행렬로 생성되는 모수추정 공간에서 요인별 부분공간으로의 사영에 이르는 거리 제곱으로 구해질 수 있음을 논의하고 있다. 또한 사영행렬로 부터의 고유벡터와 고유근을 이용하여 요인별 변동량을 구하는 방법을 제공하고 있다. 균형자료나 불균형자료에서 모형의 순차적 적합에 따른 제1종 분석이 행해질 때 요인별 변동량의 합은 처리제곱합과 일치하나 제2종 분석의 경우 불균형자료에서 이러한 성질이 만족되지 않음을 논의하고 있다.
본 논문에서는 ISF와 Floquet 벡터에 각각 기초하는 두 개의 주요한 발진기 위상잡음 이론의 등가성을 해석적으로 증명한다. 이를 위해 본 연구에서는 ISF에 기초하는 위상잡음 이론으로부터 전력 스펙트럼 밀도 행렬을 구한다. 이렇게 함으로써 ISF에 기초한 위상잡음 이론의 전력 스펙트럼 밀도 행렬과 Floquet 벡터에 기초한 위상잡음 이론의 전력 스펙트럼 밀도 행렬이 같다는 사실을 해석적으로 증명할 수 있으며 이는 두 이론이 본질적으로 등가임을 증명한다. 본 연구의 목적은 현재까지 널리 알려진 상기 두 위상잡음 이론사이의 관계에 대한 보다 깊은 통찰력을 제공하는데 있다.
본 논문에서는 순환적 전치 부호를 가지는 시스템에서 수신기에 나타나는 잡음신호를 제거하는 기법에 대해 다룬다. 수신된 블록의 SNR을 추정하여 잡음신호가 작을 때 수신된 블록으로부터 자기상관행렬을 구하고, 신호 부분공간(signal subspace)에 속하는 고유벡터를 자기상관행렬의 고유치 분해를 통해 얻는다. 신호 고유벡터를 위한 자기상관행렬은 수신된 블록의 순환적 특성을 사용하여 얻는다. 일반적인 OFDM 시스템에서는 순환적 전치 부호를 가지는 심볼을 전송하기 때문에 본 논문에서 제안한 방법은 송 수신기의 구조를 변경하지 않는 장점을 가진다. 고유필터를 위해 얻어진 신호 고유벡터를 사용하여 수신된 블록을 필터링함으로써 잡음신호를 제거한다. 제안된 방법의 타당성 검증을 위해 송신 신호에 대한 영구 여기(persistency of excitation) 조건을 확인하고 시뮬레이션을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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