• 한국수자원학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.225-233
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• 1997

부체의 장주기동요, 연안구조물과 계류선의 파괴 등과 같은 역기능으로 인해 파군현상의 정확한 해석은 시급한 과제라 하겠다. 본고에서는 연안계에서 발생하는 파랑과 가장 근접한 비선형불규칙 파랑계를 산정하여 해안구조물의 피로거동에 지대한 영향을 미치는 파군당 파랑의 수와 해안구조물의 first excursion failure mode를 결정하는 high run에서의 파랑수를 중심으로 파군현상을 해석하였다. 해석과정에 mapping technique과 유의파경사를 perturbation parameter로 섭동이론이 사용되었다. 해석결과 Gaussian wave계에서 균등분포하는 것으로 알려진 위상함수는 평균값 주위에 집중분포하였고, 그 정도는 비선형성이 증가할수록 심화되었다. threshold crossing rate의 경우 비선형성이 심화될수록 평균해수위보다 큰 쪽으로 분포형이 이동하였으며 파군당 파랑수와 high run에서의 파랑수도 비슷한 경향을 보여 최근 설치범위가 심해쪽으로 확대되는 해안구조믈의 경우 피로거동에 대한 보강이 요만된다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.248-256
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• 2015

본 논문에서는 지상파 클라우드 방송 시스템 (cloud transmission system)의 간섭 및 잡음 신호를 모델링하고 수신기의 비트 오율 (bit error rate) 성능을 제시한다. 지상파 클라우드 방송 시스템은 하나 이상의 동일채널간섭이 존재하는 환경에서 동작해야 하므로 negative SINR (signal-to-interference plus noise ratio) 영역에서 동작해야 한다. 지상파 클라우드 방송 시스템의 요구되는 SINR 영역에서 간섭 및 잡음을 가우시안으로 모델링할 수 있으며 모델링된 간섭 및 잡음 모델을 이용하여 비트 오율 성능을 관찰한다. 또한, 최소자승 (least square) 기반의 선형 보간된 채널 추정 값을 평균함으로써 클라우드 방송 시스템에서 향상된 채널 추정 방식을 제안한다. 전산 실험 결과는 제안한 방식을 이용하여 클라우드 방송 시스템이 negative SINR 영역에서 동작함을 보여준다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.289-307
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• 2010

The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권5호
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• pp.713-720
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• 2008

핑거프린팅이란 허가되지 않았거나 불법적인 사본의 출처를 확인하기 위해, 사용자마다 개별적인 워터마크를 삽입하는 기술이다. 공모공격이란 다수의 사용자가 공모하여, 개별적인 워터마크가 삽입된 사본의 평균값이나 중앙값을 이용함으로써 공모자의 식별을 방해하는 경우이며, 개별적인 워터마크는 공모방지코드 (anti-collusion Code: ACC)를 사용하여 표시하게 된다. 하지만 공모방지코드는 평균화 공격과 중앙값 공격에 강인성을 보이지만, 선형결합공모공격 (Linear Combination Collusion Attack: LCCA)에 취약하며, 많은 수의 사용자를 지원하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 많은 수의 사용자를 지원하고, 선형결합공모공격에 견고한, 가변공모방지코드 (Scalable ACC)와 각도해석전략 (Angular Decoding Strategy)을 제안하였다. 기존의 공모방지코드에 정규분포를 가지는 확률변수를 결합하여 평균과 중앙값 공격에 강인한 가변공모방지코드를 설계하였고, 인간의 시각적 특성을 이용한 워터마킹 방법을 사용하여 핑거프린트를 영상에 삽입하였다. 공모공격에 대한 강인성을 비교하기 위해, 표준실험영상 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법은 평균 및 중앙값 공격에 대하여 공모자 추적 능력이 우수하였으며, 특히 많은 사용자 중에서 다수의 공모자가 선형결합공모공격을 이용하여 공모하는 경우, 높은 공모추적 성능을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.14-21
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• 2021

본 논문은 가산성 잡음이 존재할 경우 모노펄스 알고리즘의 성능분석을 해석적으로 분석한 연구이다. 이전 연구에서는 1차 테일러 급수 전개와 2차 테일러 급수 전개를 통한 진폭비교 모노펄스 알고리즘의 해석적 성능 분석을 진행했다. 본 연구에는 3차 테일러 전개기반 해석적 분석법을 적용하여 1차 및 2차 테일러 근사기반의 해석적 분석보다 실제 모노펄스 알고리즘의 성능 분석 결과에 다가가는 것을 보인다. 성능분석은 평균제곱오차(Mean Squre Error)을 통해 분석되며 몬테카를로(Monte-Calro) 방법을 통한 시뮬레이션 MSE와 3차 테일러 근사기반 해석적 MSE를 서로 비교한다. 3차 테일러 근사기반 해석적 MSE를 적용하였을 경우, 이전 연구에서 제안된 2차 테일러 근사기반의 해석적 MSE의 오차를 89.5% 감소시킨다. 또한 몬테카를로 기반 MSE보다 모든 경우에서 빠른 결과를 보인다. 해당 연구를 통해 잡음 재밍이 적용된 환경에서 모노펄스 레이더의 추정 각도 능력을 명시적으로 분석이 가능하다.