• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.97-102
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• 2020

본 논문은 부호간 간섭을 최소화시킬 수 있는 SE-MMA 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive step size를 이용한 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-SE-MMA에 관한 것이다. 적응 등화를 위한 MMA 알고리즘에서는 오차 신호를 이용하여 등화기 탭 계수를 갱신하고, SE-MMA는 오차 신호의 부호만을 이용하므로 연산량을 단순화시킨 구조이다. 연산량을 단순화시킴으로서 수렴 속도와 알고리즘 처리 속도에서는 향상 효과를 얻을 수 있지만 등화 성능이 저하되는 한계를 단점이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 적응 modulus와 적응 step size를 SE-MMA에 적용하므로서 등화 성능을 더욱 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 SE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-SE-MMA 알고리즘은 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 SE-MMA 보다 개선됨을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-75
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• 2010

본 논문에서는 8VSB 기반의 DTV 방송시스템에서 동일 채널 중계기에 적용 가능한 등화기 알고리즘에 대해 분석하고, 이를 통해 궤환신호에 의한 에러 전파를 감소 시키는 동시에, 수신 성능을 향상 시킬 수 있는 있는 등화기 구조를 제안한다. 궤환 신호의 효율적 제거 여부를 확인하기 위하여 LMS (Least Mean Square) 기반의 DFE (Decision Feedback Equalizer) 와 Correlation LMS 등의 알고리즘 분석을 통해, 이와 연동할 수 있는 다중레벨의 상관 LMS 기법을 제안하고, 이를 기존 방식들과 비교해 봄으로써 효율적으로 에러전파 현상을 크게 감소 시키는 것을 확인할 수 있었다. 컴퓨터 모의실험 수행시, DTV 방송 시스템 환경에 널리 사용되는 브라질 채널 모델을 적용하여 등화기 알고리즘을 서로 비교 분석하여 그 결과를 도출하였다. DTV 방송시스템에서 동작 수신 SNR 값인 15~25dB 까지 범위에서의 심볼 에러율 및 MSE (Mean Square Error) 등을 살펴보았다. 기존의 방식들과 비교해 본 결과 제안방식이 동일한 비트 에러 오류 정정 성능을 유지하는데 필요한 신호대 잡음비가 약 2~5 dB 정도 감소 했고, MSE 를 통한 수렴속도 측면에서도 필요시간이 감소하였음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.63-74
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• 2023

높은 신뢰도의 댐 유입량 예측은 효율적인 댐 운영을 위해 필요하다. 최근 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 활용하여 댐의 유입량을 예측하는 연구들이 진행되었다. 기존 연구들은 MLP의 연산자 중 자료 간의 최적 상관관계를 찾는 optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반의 optimizer를 사용하였다. 하지만, GD 기반의 optimizer들은 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 저장공간 부재로 인해 예측성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 연구는 GD 기반 optimizer 중 Adaptive moments와 Improved Harmony Search (IHS)를 결합한 Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS)를 개발하여 GD 기반 optimizer의 단점을 개선하였다. AdamIHS를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능을 평가하기 위해 대청댐 유입량을 학습 및 예측하였으며, GD 기반 optimizer를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능과 비교하였다. 학습결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 5개인 MLP의 Mean Squared Error (MSE) 평균값이 11,577로 가장 낮았다. 예측결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 1개인 MLP의 MSE 평균값이 413,262로 가장 낮았다. 본 연구에서 개발된 AdamIHS를 활용하면 다양한 분야에서 향상된 예측성능을 보여줄 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.73-85
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• 2024

하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R²에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제7권4호
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• pp.54-76
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• 1988

본 연구의 제 1 부에서는 통일된 행렬표현 기법을 통하여 여러가지 블럭적응 여파기 구현방법들을 도출할 수 있음을 보였다. 제 2 부에서는 여러 주파수영역 블럭적응 여파기들 중에서도 수렴속도가 매우 빠른 self-orthogonalizing 알고리즘과 계산량이 대폭 감소되는 비제약 알고리즘의 수렴특성들을 overlap-save 및 overlap-add 블럭데이타 분할방법에 대해서 분석한다. 먼저, 수렴인자가 상수일 때와는 달리, 앞에서 언급한 두 주파수영역 여파기들이 공통의 자기상관행렬의 지배를 받기 때문에 수렴특성 분석에 있어서 서로 밀접한 관련이 있음을 보인다. 다음으로 여파기 계수의 수효가 충분히 클 때, 주파수영역 블럭적응 여파기는 계수적응 알고리즘에서 제약의 유무에 관계없이 동일한 최적해를 가짐을 보인다. 그리고 나서 비제약 알고리즘의 계수들은 적절한 조건하에서 원래의 제약알고리즘과 같이 동일한 최적해에 수렴함을 증명한다. 이에 반하여, 최소자승오차 관점에서의 성능분석 결과는 제약을 풀었을 경우에 정상상태에서 약간의 성능저하가 있음을 밝혀낸다. 한편으로 계수의 수효가 작을 때는 원래의 제약 알고리즘은 심한 성능저하를 초래하는 반면에 비제약 알고리즘은 제약의 제거를 통해 상대적으로 계수의 수효가 증가한 효과 대문에 훨씬 좋은 수렴특성을 가짐을 보인다. 또한 self-orthogonalizing 주파수영역 블럭적응 여파기의 자기상관행렬이 주파수 영역에서 대각행렬로 됨을 보여 줌으로써 효율적으로 수렴시간을 단축시키는 구현방법임을 뒷받침한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.351-359
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• 2015

본 연구는 저에너지 방사선을 제거하기 위해 사용되는 구리 여과판의 디지털 방사선 장비에서 유용성을 분석하고자 선량, 화질평가의 융복합 연구를 실시하였다. 실험기간은 2015년 4월부터 6월까지 이었다. 관전압과 관전류 변화에 따른 구리 여과판 사용 전, 0.1, 0.2, 0.3 mm 의 선량을 평가하였다. 화질평가는 PSNR, MAE, MSE, CNR, SNR 정성적 평가로는 국가암검진 흉부 평가표의 해상, 대조도 평가 7문항을 이용하였다. 흡수선량은 16-88 % 정도 여과판 사용 전에 비해 측정치 낮아졌고, 관전압이 높아짐에 따라 격차가 작아짐을 알 수 있었다. PSNR은 30 dB이상으로 모두 의미 있는 수치였고, CNR, SNR은 여과판 미사용 시 우수했으나 정성적 평가에서는 항목마다 통계적 유의성이 달랐다. 0.1 mm 여과판에서는 폐혈관 관찰 부위에서 측정치가 높고, 0.3 mm도 밀도가 높고 공기가 많은 부위를 제외하고 통계적으로 유의하지 않았다. 구리 여과판은 좋은 선질과 디지털촬영 장비의 장점인 보정 능력 이용하여 더 적은 선량으로 화질을 향상 시킬 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.670-684
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• 2024

3D Cross-Modal Retrieval (3DCMR) is a task that retrieves 3D objects regardless of modalities, such as images, meshes, and point clouds. One of the most prominent methods used for 3DCMR is the Cross-Modal Center Loss Function (CLF) which applies the conventional center loss strategy for 3D cross-modal search and retrieval. Since CLF is based on center loss, the center features in CLF are also susceptible to subtle changes in hyperparameters and external inferences. For instance, performance degradation is observed when the batch size is too small. Furthermore, the Mean Squared Error (MSE) used in CLF is unable to adapt to changes in batch size and is vulnerable to data variations that occur during actual inference due to the use of simple Euclidean distance between multi-modal features. To address the problems that arise from small batch training, we propose a Noisy Center Loss (NCL) method to estimate the optimal center features. In addition, we apply the simple Siamese representation learning method (SimSiam) during optimal center feature estimation to compare projected features, making the proposed method robust to changes in batch size and variations in data. As a result, the proposed approach demonstrates improved performance in ModelNet40 dataset compared to the conventional methods.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권6_2호
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• pp.1103-1110
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• 2020

In this study, a segmented model with Upside-Down bathtub shaped failure intensity for a repairable system are proposed under the assumption that the occurrences of the failures of a repairable system follow the Non-Homogeneous Poisson Process. The proposed segmented model is the compound model of S-PLP and LIP (Segmented Power Law Process and Logistic Intensity Process), that fits the separate failure intensity functions on each segment of time interval. The maximum likelihood estimation is used for estimating the parameters of the S-PLP and LIP model. The case study of system A shows that the S-PLP and LIP model fits better than the other models when compared by AICc (Akaike Information Criterion corrected) and MSE (Mean Squared Error). And it also implies that the S-PLP and LIP model can be useful for explaining the failure intensities of similar systems.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권2C호
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• pp.150-159
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• 2002

본 논문지 MCNS(Multimedia Cable Network System) DOCSIS(Data Over Cable Service Interface Specification) v1.0/v1.1 표준안에 대응하는 케이블모뎀 수신단의 FS-DFE(Fractionally Spaced-Decision Feedback Equalize)에 적용될 다양한 LMS(Least Mean Square)알고리즘에 관하여 수렴특성, SER(Symbol Error Rate) 및 MSE(Mean Square Error) 성능, 하드웨어 복잡도 그리고 step-size(${\mu}$)와의 관계를 $SPW^{TM}$로 모델링하고, 그들 개개의 성능을 보여다. 그리고 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 구조를 구성하였고, $SYNOPSYS^{TM}$을 통해 삼성 STD90 라이브러리로 합성하였다. 또한 본 논문에서는 최적의 하드웨어 구조를 가지기 위한 time-multiplexed multiplication 과 tap shared architecture구조를 채택하였다. 실험 결과를 통하여 LMS, DS(Data Signed)-LMS, ES(Error Signed)-LMS, SS(Signed Signed)-LMS[1][3]과 같은 다양한 LMS 알고리즘들 중 DS-LMS 알고리즘이 성능과 하드웨어를 고려한 최적의 알고리즘임을 보였고, DS-LMS 알고리즘 및 여러 가지 저면적 점유 기법을 이용하여 최대 58%까지 하드웨어 면적을 줄일 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제14권1호
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• pp.37-53
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• 2012

터널 설계 시 사용되는 지반 물성치는 불확실성을 내포한다. 본 연구에서는 최적의 지반물성치를 찾기 위해 터널 계측자료를 활용하여 MATLAB 프로그램의 인공신경망 분석 기능을 이용한 역해석을 수행하였다. 터널 내공변위에 많은 영향을 주는 탄성계수와 측압계수를 변화시켜 총 81개의 학습자료를 구축하였다. 최적의 학습모델을 구축하기 위해 은닉층 수와 노드(node) 수 및 학습율과 관성항을 변화시켜가며 매개변수 연구를 수행하였다. 한편 최적의 학습모델은 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)와 결정계수($R^2$)를 비교하여 선정되었고, 이를 이용하여 정확한 지층의 탄성계수와 측압계수를 찾았다. 향후 주어진 지반조건에서 최적의 터널 지보패턴을 결정하는 등의 목적으로 본 연구에서 제시된 방법이 적용될 수 있을 것으로 기대된다.