In this paper, we proposed covariance weight matrix using SPT matrix in order to accurate target estimation. We have estimated a target using modified covariance matrix and beam steering error method. We have minimized beam steering error in order to estimation desired a target. This method obtain optimum covariance weight using modified SPT matrix. This paper of proposal method is showed good performance than general method. We updated a weight of covariance matrix using modified SPT matrix. We obtain optimum covariance matrix weight to application beam steering error method in order to beam steering toward desired target. Through simulation, we showed that compare proposal method with general method. It have improved resolution of estimation target to good performance more proposed method than general method.
MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔형성 기법은 간섭신호의 영향을 최소화하는 기법으로서 방위각 분해능은 우수하나, 높은 주파수 분해능을 얻기 위해서는 오랜 시간 동안 관측한 많은 양의 데이터가 필요하다. 짧은 빔출력 시간에 높은 주파수 분해능을 얻기 위해 기존의 SW (Steered Minimum Variance) 기법에서는 조향 공분산행렬 (steered covariance matrix)을 이용하여 전체 주파수 대역에 대하여 동일한 적응 가중벡터 (adaptive weighting vector)를 사용한다. 본 논문에서는 각 주파수별로 보다 정확한 적응 가중벡터를 얻기 위해 전체 대역을 여러 개의 부대역 (subband)으로 나누고, 각 부대역에 대한 적응 가중벡터를 얻는 SSMV(Subband Steered Minimum Variance) 기법을 제안한다. 연산량과 부대역의 크기를 줄이기 위해 전체배열을 여러 개의 부대열 (subarray)로 나누고, 각 부대역별로 적응 가중벡터를 구한다. 제안한 SSMW 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 해상실험 데이터를 이용하여 신호처리를 하였으며, 그 결과 제안한 기법의 우수한 성능을 확인하였다.
다양한 병렬 컴퓨팅 시스템을 지원하기 위해서는 LLVM IR을 벡터/행렬을 보다 효과적으로 지원할 수 있도록 확장하는 것과 LLVM IR을 machine code로 바꾸어 주는 부분을 새로운 알고리즘으로 설계하여 구현하면 된다. IR 예제에서 보았듯이 기본적으로 RISC 명령어로 구성되어 있기 때문에 RISC 명령어 생성은 자연스럽게 생성되며, 벡터 또한 현재 지원가능한데 행렬 명령어는 지원되지 못하고 있다. 벡터/행렬을 보다 강력하게 지원하기 위한 새로운 IR 구조, 명령어 생성 알고리즘 및 관련 부분의 확장이 필요하다. 이를 위해 LLVM IR의 각 명령어를 (벡터/행렬을 위한) target architecture의 적당한 명령어로 mapping을 해주는 부분 (instruction selection 알고리즘)이 중요하다. LLVM IR 명령어의 의미를 파악하고, target architecture의 각 명령어 의미와 syntax를 비교하여, 패턴이 일치하는 명령어를 선택하여 mapping을 효율적으로 해줘야 한다.
2015 개정 수학과 교육과정에서는 <인공지능 수학> 과목이 신설되었으며, 행렬과 공간벡터 내용은 2015 개정 수학과 교육과정에서 <고급 수학>을 제외하고는 <인공지능 수학>에만 등장하는 일시적이면서도 특별한 상황에 놓여있다. 본 연구는 2015 개정 수학과 교육과정에 따라 5종으로 출판된 <인공지능 수학> 교과서의 자료의 표현, 자료의 분류, 자료의 처리 단원에서 인공지능을 이해하는데 필수적인 수학 개념이자 관련 학습 요소인 행렬과 벡터에 대한 정의와 관련 하위 개념들이 어떻게 구현되고 있는지를 파악하고, 유사한 개념이 다루어지는 타 교과목과의 연결성을 분석하였다. 그 결과, 행렬의 경우 기본 개념 제시에는 큰 차이가 없었으나 교과서별로 이미지 자료를 처리하는 데 있어 활용한 행렬의 하부 개념 유형이나 이용한 행렬의 연산에는 다소 차이가 있음이 확인되었다. 벡터의 정의와 하부 개념과 관련된 내용은 교과서별로 상이하였고, 벡터의 활용을 전개하는 데에 있어 벡터의 크기, 두 벡터 사이의 거리나 벡터의 내적에 대한 맥락의 수준 및 수학적인 해석에는 차이가 있었다. 이를 통해 벡터와 관련된 개념을 수학 교과의 연계성에 치중하여 설명한 교과서와 수학적 개념과 원리보다는 인공지능과 관련한 지식 학습에 초점을 맞춘 교과서가 식별되었다. 결과를 바탕으로 교육과정과 교과서 개발을 위한 시사점을 제시하였다.
A new analytical derivation of the elastodynamic point load solutions for an isotropic multi-layered half-space is presented by means of the precise integration method (PIM) and the approach of dual vector. The time-harmonic external load is prescribed either on the external boundary or in the interior of the solid medium. Starting with the axisymmetric governing motion equations in a cylindrical coordinate system, a second order ordinary differential matrix equation can be gained by making use of the Hankel integral transform. Employing the technique of dual vector, the second order ordinary differential matrix equation can be simplified into a first-order one. The approach of PIM is implemented to obtain the solutions of the ordinary differential matrix equation in the Hankel integral transform domain. The PIM is a highly accurate algorithm to solve sets of first-order ordinary differential equations and any desired accuracy of the dynamic point load solutions can be achieved. The numerical simulation is based on algebraic matrix operation. As a result, the computational effort is reduced to a great extent and the computation is unconditionally stable. Selected numerical trials are given to validate the accuracy and applicability of the proposed approach. More examples are discussed to portray the dependence of the load-displacement response on the isotropic parameters of the multi-layered media, the depth of external load and the frequency of excitation.
이 논문에서는 IST (information society technologies)-WINNER (wireless world initiative new radio) 프로젝트에서 MU-MIMO (multiuser multiple-input multiple-output) 프리코딩 방식으로 채택된 SMMSE (successive minimum mean square error) 프리코딩 방법의 프리코딩 행렬 생성을 단순화하기 위한 $S^{2}MMSE$ (simplified SMMSE) 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘이 모든 사용자들의 모든 수신 안테나들을 대상으로 개별 MMSE nulling을 필요로 하는 프리코멍 벡터들을 생성하는 것과 대조적으로, 제안되는 알고리즘은 먼저 사용자 별 MMSE nulling 과정을 수행하고, 해당 사용자 내에서는 이 결과를 공통으로 이용하여 개별 수신 안테나에서 추가적인 MMSE nulling 과정 없이 단순한 행렬-벡터 곱으로 프리코딩 벡터를 계산한다. 따라서, 이 알고리즘을 사용하면 SMMSE 프리코딩을 위한 프리코멍 행렬 생성을 크게 단순화시킬 수 있다.
A real m $\times$ n matrix A is semipositive (SP) if there is a vector x $\geq$ 0 such that Ax > 0, inequalities being entrywise. A is minimally semipositive (MSP) if A is semipositive and no column deleted submatrix of A is semipositive. We give a necessary and sufficient condition for the sign pattern matrix with n positive entries to be minimally semipositive.
A new approach to texture classification for quantitative ultrasound liver diagnosis using run difference matrix was developed. The run difference matrix comprised the gray level difference along with a distances. From this run difference matrix, we defined several vectors and parameters such as DOD, DGD, DAD vector, SHP, SMO, SMG, LDE, LDEL etc.Each parameter values calculated in fatty, cirrhotic, normal and chronic hepatitic liver images were plotted in a plane and we found that RDM method was more sensitive to small structural changes than the conventional run length method and showed improved classification ability between the diseases.
A parallel flats fraction for the $3^n$ factorial experiment is defined as the union of flats, ${t$\mid$At=C_i(mod 3)}, i=1,2,\cdot,f$, in EG(n,3) and is symbolically written as At=C where A is of rank r. The A matrix partitions the effects into u+1 alias sets where $u=(3^{n-r}-1)/2$. For each alias set the f flats produce an alias component permutation matrix (ACPM) with elements from $S_3$. In this paper, a detection vector of the ACPM was constructed for each combination of k or fewer two-factor interactions. Also the relationship between the detection vectors has been shown.
적응 어레이는 조향벡터를 이용하여 조향벡터 방향의 신호는 보호하면서 간섭신호를 제거한다. 조향벡터에 에러가 있으면 원하는 신호도 감쇠되어 SINR(signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 원하는 신호의 도래범위를 이용하여 조향벡터 에러에 강인한 적응 빔 형성 기법을 제시한다. 제시된 기법에서는 도래범위에서 어레이 응답벡터에 관한 상관행렬을 적분을 통해 구하고, 이 상관행렬의 고유벡터 일부를 이용하여 조향벡터를 구하기 위한 최소화 문제를 정의한다. 이 최소화 문제를 컨벡스 최적화(convex optimization)의 일종인 SDP(semidefinite program) 문제로 완화하여 효과적으로 해결한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 기존의 강인한 빔 형성 방식인 ORM(outside-range-based method), USM(uncertainty-based method)보다 우수한 SINR 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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