• 전자공학회논문지B
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• 제33B권4호
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• pp.164-173
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• 1996

This paper presents an alternative technique for DOA (direction-of-arrival) estimation. For generating a weight vector orthogonal to the signal subspace, a modified version of MES (minimum eigenvalue searching ) method is introduced. The performance of the proposed technique is compared to that of the conventional ED (eigen decomposition) method in terms of angle resolution for a number of snapshots during agiven observation period as well as various SNR's. In addition, the superiority of the suggested technique is shown, by analyzing the required computational load of the proposed MES and conventional ED method. A novel procedure of simplifying the MES proposed in [1] is presented on that purpose. Another advnatage of the proposed technique is that it is performed independently of the detection of the number of signal components, which makes it possible to estimate the DOA's of clusters consisting of infinite number of inseparable signal components.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.395-398
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• 2003

Two component analysis methods based on the fuzzy relational calculus are proposed in the setting of the ordered structure. First component analysis is based on a decomposition of fuzzy relation into fuzzy bases, using gradient method. Second one is a component analysis based on the eigen fuzzy sets of fuzzy relation. Through experiments using the test images extracted from SIDBA and View Sphere Database, the effectiveness of the proposed component analysis methods is confirmed. Furthermore, improvements of the image compression/reconstruction and image retrieval based on ordered structure are also indicated.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.197-202
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• 2009

Active Appearance Models(AAMs)은 얼굴인식, 얼굴추적, 표정인식 뿐만 아니라 눈동자 추적과 같은 분야에도 적용되어 좋은 성능을 보여 주었다. 보통 AAM 을 생성하기 위해서는 얼굴 영상과 얼굴의 특징을 나타내는 점으로 구성된 매쉬로 이루어 지는 트레이닝 셋이 필요하다. AAM fitting algorithm 은 학습한 얼굴과 유사한 얼굴을 Fitting 할 때에는 뛰어난 성능을 보이지만 조명에 의한 그림자 또는 액세서리에 의한 얼굴의 피부 가림과 같이 전체 얼굴이 잘 나타나지 않는 불완전한 영상의 Fitting 은 입력영상과 템플릿 영상간의 오차가 커지기 때문에 실패할 가능성이 매우 높다. 본 논문에서 우리는 AAMs 에서 사용되는 PCA를 Higher-order Singular Value Decomposition(HOSVD)로 대체하여 이 문제를 보완하는 강화된 AAM 을 제안한다. 제안된 AAM 에는 기존에 사용하던 고유벡터와 함께 HOSVD 를 통해 획득할 수 있는 Eigen-Modes 를 추가하여 사용한다. 또한 우리는 Yale Face Database를 이용한 평가를 통해 제안된 AAM 이 기존 AAM 보다 불완전한 영상에 효과적으로 대응하는 것을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권8C호
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• pp.769-774
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• 2005

무선 이동통신 환경에서 몇 가지 까닭으로 말미암아 신호의 도래각이 통계적으로 퍼지게 될 때, 점신호원 모형대신 이러한 환경에 적합한 새로운 모형이 필요하다. 이 논문에서는 새로운 각 퍼짐 신호원 모형을 제안하고, 그 모형 아래에서 고유값 분해기법에 기초한 신호 도래각 추정방법을 제안할 것이다. 추정 에러의 근사적인 분포는 통계적 특성을 통해 알 수 있다.

• Journal of KIEE
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• 제11권1호
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• pp.1-7
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• 2001

Various methods for blind source separation (BSS) are based on independent component analysis (ICA) which can be viewed as a nonlinear extension of principal component analysis (PCA). Most existing ICA methods require certain nonlinear functions (which leads to higher-order statistics) depending on the probability distributions of sources, whereas PCA is a linear learning method based on second-order statistics. In this paper we show that the PCA can be applied to the task of BBS, provided that source are spatially uncorrelated but temporally correlated. Since the resulting method is based on only second-order statistics, it avoids the nonlinear function and is able to separate mixtures of several colored Gaussian sources, in contrast to the conventional ICA methods.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.224-228
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• 2015

본 논문에서는 상관성 신호가 수신 시스템에 입사하는 경우 원하는 신호를 추정하는 방법에 대해서 연구한다. 안테나 수신 신호의 잡음과 간섭을 제거하고 원하는 신호를 추정하기 위해서 적응배열 안테나 시스템과 도래 방향 알고리즘의 부 공간 기법을 적용시킨다. 적응 배열 안테나의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하여 확률적으로 나타내고 신호의 가중치를 갱신하여 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 신호의 추정 방법은 공분산 행렬의 가중치를 갱신하여 수신신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답벡터를 원하는 신호 공분산 행렬의 갱신 가중치에 적용한다. 부 공간 기법의 고유치 와 고유 분해를 이용하여 고 분해능 도래 방향 추정 알고리즘에서 신호 부 공간과 잡음 부 공간으로 구분하여 원하는 신호를 정확히 추정한다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권5호
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• pp.403-408
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• 2005

수신신호의 도래방향을 추정하는 기술은 어레이 안테나를 이용하는 무선통신시스템의 성능향상을 위하여 핵심역할을 수행하여 왔다. 이러한 기술중에서 MUSIC 및 ESPRIT와 같은 고분해 추정 알고리즘은 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호의 데이터 벡터에 대한 공분산행렬을 계산한 후, 고유치 전개기법을 적용하여 도래방향을 정도 높게 추정한다. 그러나 이러한 고유치 전개기법에 기초를 둔 고분해 알고리즘은 멀티패스 환경에서 코히어런트 입사파 또는 상호간에 높은 상관관계를 가지는 수신신호들의 도래방향을 분리${\cdot}$추정하기가 어렵다. 이러한 경우에 종래의 방법은 사전 신호처리 과정으로서 공간평균법에 의한 공분산행렬을 계산한 후에 이를 이용하여 고유치 전개에 기초를 둔 고분해 알고리즘들을 적용하여 멀티패스 수신신호의 도래방향을 추정한다. 그러나 종래의 공간평균법이 어레이 안테나에 수신되는 신호에 대한 자기 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하기 때문에 멀티패스파의 분리${\cdot}$추정을 가능하게 하는 대신에 안테나의 유효구경을 감소하는 결과를 초래한다. 또한 종래의 방법이 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하고 대각요소를 포함하지 않은 상호상관 요소들에 대한 부분행렬은 고려하지 않음으로써 어레이 안테나에 의한 도래방향 추정성능을 저하시키는 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호 벡터의 자기상관행렬의 모든 요소들을 이용하는 새로운 공간평균법을 제안하고 종래의 공간평균법과 비교${\cdot}$평가한다.

• 한국음향학회지
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• 제27권1호
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• pp.40-46
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• 2008

천해 영역에서 선박과 같은 수상 소음원의 간섭 신호는 정합장처리를 이용한 수중 표적 탐지 및 위치추정 기법 적용에 있어 문제점으로 남아있다. 정지 음원의 경우 수신기공간의 음장에 대한 고유벡터분해를 통해 각 음원 성분을 분리하고 간섭 신호 성분을 제거할 수 있다. 하지만 일반적인 이동 음원 환경에서는 각 신호 성분의 에너지가 수신 음장의 부분공간에 퍼지게 되므로, 고유값 분포 비교만으로 각 신호 성분을 구별하기 어렵게 되거나 하나의 고유벡터에 각 신호성분이 섞이는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수상 음원과 수중 음원 신호의 물리적 특성 차이를 이용한 모드공간 간섭 신호 제거 기법을 제안하였다. 이 기법은 모드-공분산행렬에 대한 고유벡터분해를 통해 간섭 신호 성분을 판별하며, 이 성분들을 부분공간에서 제거함으로써 차폐되었던 표적 신호를 복원하고 위치추정을 가능하게 한다. 이를 모의실험을 통해 확인하고 결과에 대해 논의하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.624-629
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• 2023

본 논문에서는 ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)알고리듬 기반 재구성 가능한 각도 추정기를 제안 및 설계하였다. ESPRIT은 배열 안테나(uniform linear array)의 천이불변(shift invariance) 성질을 이용해 배열 안테나에 도래하는 신호의 도래각을 추정하는 알고리듬이다. 하지만 여전히 ESPRIT 알고리즘은 공분산 행렬, 고윳값 분해 등 높은 복잡도를 가지는 연산을 필요로 하므로 실시간 도래각 추정을 위해 하드웨어 프로세서로 구현이 필요하다. ESPRIT에서 성능은 안테나 개수와 관련이 있으며, 응용에 따라 요구되는 안테나 수는 상이할 수 있다. 이에 본 논문에서는 응용되는 분야에 따라 성능을 높이고 연산 복잡도 문제를 시킬 수 있도록 2 ~ 8개의 가변 안테나 개수를 지원하는 ESPRIT 프로세서를 제안하였다. 또한, 제안된 ESPRIT 프로세서는 MI-ESPRIT 구조를 기반으로 배열 안테나의 다중 불변성을 활용하여 성능을 향상시켰으며, 최소자승법 알고리즘을 간소화 시켜 복잡도를 감소시켰다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8455-8461
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• 2015

본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.