파형 역산 또는 역시간 구조 보정과 같은 3차원 탄성파 자료 처리를 위해서는 3차원 파동 전파 모델링과 그에 따른 대량의 수치 계산이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 주파수 영역 파동 전파 모델링을 이용해 제온 파이 가속기와 서버용 고성능 CPU의 성능 및 정확성을 비교하였다. 시간 영역 유한 차분법 알고리즘에 제온 파이의 특징을 고려하여 OpenMP 병렬 프로그래밍을 적용하였다. 주파수 영역 파동장을 얻기 위해서는 시간 영역 모델링과 동시에 푸리에 변환을 수행하였다. 3차원 SEG/EAGE 암염돔 속도 모델을 사용하여 주파수 영역 파동장을 생성한 결과, 제온 파이를 이용해 정확한 주파수 영역 파동장을 CPU 대비 1.44배 빠르게 얻을 수 있었다.
본 논문은 클럭 게이팅 구동신호를 이용한 전력 모델링 방법에서 회로에서 나타나지 않는 잉여 전력 상태를 확인함으로써 전력 상태 수를 줄이는 방법을 제안한다. 회로에 나타나지 않는 전력 상태를 확인하기 위해 함수적 종속성과 구조적 종속성을 확인한다. 본 논문에서는 2개의 클럭 게이팅 구동신호 간에 나타나는 함수적 종속성 중 동치 관계, 역관계, 포함 관계만을 다룬다. 구조적 종속성은 클럭 게이팅 셀의 위치적 특성에 의한 종속성을 의미한다. 두 종속성으로 발견한 관계를 이용해 전력상태의 수를 줄였으며, 감소 후 남은 전력 상태수를 세기위해 이진결정다이어그램을 사용하였다. 함수적 종속성과 구조적 종속성을 이용해 전력 상태 수를 알고리즘 적용 전 대비 평균 59%까지 감소시켰다.
토양수분은 전 지구 및 기후 모델 연구, 전 지구 환경 감시, 기후변화, 대기-지표의 물과 에너지 상호교환 등 중요한 역할을 한다. 최근에는 수동형 마이크로웨이브 센서를 이용하여 토양수분을 탐지하고 있으며, NASA는 공식적인 전구 토양수분을 제공하고 있다. 특히, AMSR-E(Advandced Microwave Scanning Radiometer on EOS)의 6 GHz 영역에서 산출된 토양수분은 지표 토양층(0~5 cm)의 높으 정확도의 토양 수분 정보를 제공하고 있다. 지금까지의 위성관측을 이용한 토양 수분 알고리즘은 복잡한 선행모델과 관측된 경험식을 바탕으로 한다. 이 연구의 제안한 알고리즘은 위성에서 관측된 휘도온도 정보를 이용하여 역변환 방법을 이용하여 토양수분을 산출할 수 있기에, 복잡한 선행모델 사용을 최소화하는 장점이 있다. 본 연구에서 제시한 토양수분 산출 알고리즘은 각 채널(6.9 및 37 GHz)의 특성을 이용하여 거친 표면의 반사도를 산출한 후, 편광비율 특성을 이용한다. 아울러 반사도는 Hong 근사식을 이용하여 지표면 거칠기, 물질의 특성을 나타내는 유전상수를 산출하고 두 변수 사이의 관측된 경험적 관계식를 이용하여 전 지구적인 토양수분이 산출한다. 이 결과는 NASA에서 산출한 토양 수분과 현장관측 (SMEX03)의 오클라호마, 조지아 지역 관측 결과와 비교하였을 때, 사용자들이 요구하는 수준 (<0.06g/$cm^3$)의 정확도를 만족시킨다. 본 연구에서 제시된 토양수분 알고리즘은 단순성, 정확성, 물리적 기반을 바탕으로 하기에 현업용으로 그 활용 가치가 높다. 본 연구 결과는 향후 국외 토양수분산출 전용 위성들인 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)와 SMAP(Soil Moisture Active/Passive) 자료들을 생산하는데 활용된다면, 전 지구적 토양수분 정보제공에 기여할 수 있을 것으로 예산된다.
주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.
본 논문은 최대 전송률에 가까운 성능을 보이는 선형 preceding 기법을 제안한다. MMSE preceding은 ZF preceding 방식보다 우수한 평균 자승 오차 성능을 가진다. 반면 MMSE preceding 방식의 전송률은 낮은 SNR 범위에서는 ZF 방식에 비해 개선된 성능을 보여주지만 높은 SNR에서는 오히려 성능 열화현상을 보인다. 이와 같은 사실에 착안하여 본 논문에서는 최대 전송률에 근접하는 선형 preceding 기법을 제안한다. 제안된 방식은 ZF precoding방식에서 사용되는 역행렬 연산을 전송율이 최대화될 수 있도록 정규화하는 방식이고 이를 위한 간단한 수치 알고리즘이 제안된다. 또한 그 과정에서 낮은 복잡도를 가지는 간단한 전력 재할당에 의한 정규화 방식이 제안된다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 제안된 방식이 모든 SNR 범위에서 기존의 ZF preceding 방식과 MMSE preceding방식보다 높은 전송률을 가짐을 보인다. 또한 제안된 방식은 채널 추정 오차가 존재하는 경우에도 기존의 선형 preceding 방식들과 비교하여 성능 이득을 유지하면서 채널 추정 오차에 강인함을 가진다.
During excavation work for the construction of a highway bridge in a limestone area in Korea, several cavities were found, and construction work was stopped temporarily. Cavities under the bridge piers might seriously threaten the safety of the planned bridge, because they could lead to excessive subsidence and differential settlement of the pier foundations. In order to establish a method for reinforcement of the pier foundations, borehole radar reflection and tomography surveys were carried out, to locate cavities under the planned pier locations and to determine their sizes where they exist. Since travel time data from the crosshole radar survey showed anisotropy, we applied an anisotropic tomography inversion algorithm assuming heterogeneous elliptic anisotropy, in order to reconstruct three kinds of tomograms: tomograms of maximum and minimum velocities, and of the direction of the symmetry axis. The distribution of maximum velocity matched core logging results better than that of the minimum velocity. The degree of anisotropy, defined by the normalized difference between maximum and minimum velocities, was helpful in deciding whether an anomalous zone in a tomogram was a cavity or not. By careful examination of borehole radar reflection and tomography images, the spatial distributions of cavities were delineated, and most of them were interpreted as being filled with clay and/or water. All the interpretation results implied that two faults imaged clearly by a DC resistivity survey were among the most important factors controlling the groundwater movement in the survey area, and therefore were closely related to the development of cavities. The method of reinforcement of the pier foundations was based on the interpretation results, and the results were confirmed when construction work was resumed.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.382-386
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2004
Recently, with the machine learning trend, most of the machine translation systems on over the world use two syntax tree sets of two relevant languages to learn syntactic tree transfer rules. However, for the English-Vietnamese language pair, this approach is impossible because until now we have not had a Vietnamese syntactic tree set which is correspondent to English one. Building of a very large correspondent Vietnamese syntactic tree set (thousands of trees) requires so much work and take the investment of specialists in linguistics. To take advantage from our available English-Vietnamese Corpus (EVC) which was tagged in word alignment, we choose the SITG (Stochastic Inversion Transduction Grammar) model to construct English- Vietnamese syntactic tree sets automatically. This model is used to parse two languages at the same time and then carry out the syntactic tree transfer. This English-Vietnamese bilingual syntactic tree set is the basic training data to carry out transferring automatically from English syntactic trees to Vietnamese ones by machine learning models. We tested the syntax analysis by comparing over 10,000 sentences in the amount of 500,000 sentences of our English-Vietnamese bilingual corpus and first stage got encouraging result $(analyzed\;about\;80\%)[5].$ We have made use the TBL algorithm (Transformation Based Learning) to carry out automatic transformations from English syntactic trees to Vietnamese ones based on that parallel syntactic tree transfer set[6].
소형루프 전자탐사법은 다양한 현장에 성공적으로 적용되어 온 효과적인 물리탐사법으로 특히 천부 지반조사나 환경오염대의 정성적 조사에 널리 사용되고 있다. 최근 들어, 지하의 지질구조를 보다 정량적으로 파악하고 역산에 근거한 영상화 기법이 도입되면서 소형 루프 전자탐사 자료에 대한 모델링과 역산이 시도되고 있다. 하지만 2.5차원 소형 루프 전자탐사 자료의 모델링은 여러 개의 파수에서 그 해를 구한 다음 다시 공간영역으로 변환하는 과정이 요구되며, 이 경우 적지 않은 계산시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 변환이 필요 없는 확장 Born 근사법에 의한 2.5차원 소형루프 전자탐사 알고리듬을 개발하고 이를 HCP 배열 소형루프 전자탐사에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 파동장 외삽(wavefield extrapolation)의 방향을 단순히 역시간(reverse time)으로 하여 적용하는 기존의 역시간 구조보정법(reverse time migration method)이 아닌, 묵시적으로 가정된 순방향 모델링(forward modeling) 연산자에 대한 정확한 어드조인트(adjoint) 연산자로서의 역시간 구조보정 연산자를 유도한다. 어드조인트 연산자를 얻는 방법으로는 우선 해당하는 순방향 연산자를 명시적인 행렬식의 형태로 정의하고 이에 대한 전치행렬식을 구한 후, 이러한 전치행렬식에 해당하는 연산자를 정의하는 접근법을 사용하였다. 정확한 어드조인트 관계에 있는 역시간 구조보정 연산자는 기존의 역시간 구조보정 연산자와 마찬가지로 구조보정의 목적으로 사용될 수 있을 뿐 아니라, 최소자승 구조보정(Least-squares migration)과 같은 역산을 통해서 지하구조 영상화를 할 때 필요로 하는 어드조인트 연산자를 정확하게 구현 할 수 있어 보다 정확한 역산 결과를 얻게 해준다.
Interference and jamming are becoming increasing concern to a radar system nowdays. AESA(Active Electronically Steered Array) antennas and adaptive beamforming(ABF), in which antenna beam patterns can be modified to reject the interference, offer a potential solution to overcome the problems encountered. In this paper, we've developed a planar active phased array radar system, in which ABF, target detection and tracking algorithm operate in real-time. For the high output power and the low noise figure of the antenna, we've designed the S-band TRMs based on GaN HEMT. For real-time processing, we've used wavelenth division multiplexing technique on fiber optic communication which enables rapid data communication between the antenna and the signal processor. Also, we've implemented the HW and SW architecture of Real-time Signal Processor(RSP) for adaptive beamforming that uses SMI(Sample Matrix Inversion) technique based on MVDR(Minimum Variance Distortionless Response). The performance of this radar system has been verified by near-field and far-field tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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