• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권1호
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• pp.7-15
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• 2011

본 논문에서는 상관계수를 바탕으로 신호부공간을 추정하는 COPAST(correlation-based projection approximation subspace tracking)의 성능을 향상시키기 위하여 상관계수를 구하는 부분을 순방향 신호 벡터로부터 상관계수를 구하고 동시에 역방향 신호 벡터에서도 상관계수를 구하여 신호 부공간을 추정하는 방법을 제안한다. 또 매번 갱신되는 상관행렬의 안정성을 도모하고자 제곱근 행렬 갱신을 하도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 COPAST에 비해서 약 5dB의 신호 부공간 추정 정확도에 향상이 있었음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.166-171
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• 2022

본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권4호
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• pp.121-135
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• 2015

Ensemble classification is to utilize multiple classifiers instead of using a single classifier. Recently ensemble classifiers have attracted much attention in data mining community. Ensemble learning techniques has been proved to be very useful for improving the prediction accuracy. Bagging, boosting and random subspace are the most popular ensemble methods. In random subspace, each base classifier is trained on a randomly chosen feature subspace of the original feature space. The outputs of different base classifiers are aggregated together usually by a simple majority vote. In this study, we applied the random subspace method to the bankruptcy problem. Moreover, we proposed a method for optimizing the random subspace ensemble. The genetic algorithm was used to optimize classifier subset of random subspace ensemble for bankruptcy prediction. This paper applied the proposed genetic algorithm based random subspace ensemble model to the bankruptcy prediction problem using a real data set and compared it with other models. Experimental results showed the proposed model outperformed the other models.

• 한국음향학회지
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• 제32권2호
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• pp.131-137
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• 2013

본 논문에서는 신호준공간(signal subspace) 영역에서 통계적 모델을 이용한 향상된 음성검출기법을 제안한다. 이를 위해 EP(Embedded Prewhitening) 기법에 의해 비상관적인 (uncorrelated) 신호준공간을 생성하고, 이 영역에서 잡음음성과 잡음에 대한 통계적 특성을 파악하였다. 이러한 통계적 특성에 근거하여 GGD (Generalized Gaussian Distribution)을 사용하여 보다 효율적인 음성검출 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안된 기법이 0-15dB SNR의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian을 사용한 신호준공간 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.162-170
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• 2010

원하는 신호의 도래방향에 관한 정보를 이용하여 적응 어레이는 이 방향으로 빔 이득을 유지하면서 간섭신호를 제거한다. 신호 부공간에서 가중벡터를 조정하면 전체 공간에서 조정하는 방식에 비해 빠른 수렴속도를 가지며, 도래각 정보에서의 에러에 강인한 특성을 가진다. 그러나 공분산 행렬의 고유분해가 필요하고 이에 따른 계산이 복잡하다. 본 논문에서는 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation) 방식에 기초하여 계산이 간단한 신호 부공간에 기초한 적응어레이를 제시한다. 제시된 방식은 고유벡터가 직교하도록 원래의 PASTd를 변형해서 사용하고 있고, 직접 고유분해하는 방식과 동일한 성능을 가지면서 계산량을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 신호 부공간 어레이의 SINR(signal-to-interference plus noise ratio)성능을 이론적으로 분석하여, 이의 동작특성을 고찰하였다.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.921-931
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• 2010

It has been shown that the principal subspace-based multichannel Wiener filter (MWF) provides better performance than the conventional MWF for suppressing interference in the case of a single target source. It can efficiently estimate the target speech component in the principal subspace which estimates the acoustic transfer function up to a scaling factor. However, as the input signal-to-interference ratio (SIR) becomes lower, larger errors are incurred in the estimation of the acoustic transfer function by the principal subspace method, degrading the performance in interference suppression. In order to alleviate this problem, a principal subspace modification method was proposed in previous work. The principal subspace modification reduces the estimation error of the acoustic transfer function vector at low SIRs. In this work, a frequency-band dependent interpolation technique is further employed for the principal subspace modification. The speech recognition test is also conducted using the Sphinx-4 system and demonstrates the practical usefulness of the proposed method as a front processing for the speech recognizer in a distant-talking and interferer-present environment.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.372-378
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• 2008

음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.

• Steel and Composite Structures
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• 제18권2호
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• pp.289-303
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• 2015

This study presents a strategy so-called Subspace Search Mechanism (SSM) for reducing the computational time for convergence of population based metaheusristic algorithms. The selected metaheuristic for this study is the Cuckoo Search algorithm (CS) dealing with size optimization of trusses. The complexity of structural optimization problems can be partially due to the presence of high-dimensional design variables. SSM approach aims to reduce dimension of the problem. Design variables are categorized to predefined groups (subspaces). SSM focuses on the multiple use of the metaheuristic at hand for each subspace. Optimizer updates the design variables for each subspace independently. Updating rules require candidate designs evaluation. Each candidate design is the assemblage of responsible set of design variables that define the subspace of interest. SSM is incorporated to the Cuckoo Search algorithm for size optimizing of three small, moderate and large space trusses. Optimization results indicate that SSM enables the CS to work with less number of population (42%), as a result reducing the time of convergence, in exchange for some accuracy (1.5%). It is shown that the loss of accuracy can be lessened with increasing the order of complexity. This suggests its applicability to other algorithms and other complex finite element-based engineering design problems.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.32-39
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• 2006

In this paper, an iterative subspace-based calibration algorithm for a CDMA-based antenna array in the presence of unknown gain and phase error is presented. The algorithm does not depend on the array geometry and does not require a prior knowledge of the Directions Of Arrival (DOA) of the signals. The method requires the code sequence of a reference user only. The proposed algorithm is based on the subspace method and root finding approach, and it provides estimates of the calibration vector, the DOA and the channel impulse response, by using the code sequence of a reference user. The performance of the proposed algorithm was investigated by means of computer simulations and was verified using field data measured through a custom-built W-CDMA test-bed. The data show that experimental results match well with the theoretical calibration algorithm. Also, teh study propose an efficient algorithm using the simulated annealing technique. This algorithm overcomes the requirement of initial guessing in the subspace-based approach.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.63-68
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• 2017

영상 레이다(Synthetic Aperture Radar)는 전자파를 이용하여 영상을 생성함에 따라 주 야간 상황과 무관하게 안정적인 광역 관측자료를 확보할 수 있으며 기상 제약 환경과 무관하게 전략적 상업적 목적으로의 감시 및 관찰 기능을 요구하는 임무에 광범위하게 활용될 수 있다. 그러나 SAR 위성 시스템의 경우 넓은 대역의 주파수를 사용하기 때문에 인접대역을 사용하는 레이다 시스템 및 통신기기로부터 간섭 영향에 의해 영상품질을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 SAR 영상의 품질향상을 위해 간섭 제거 기법인 고유치 기반 필터(Eigen-subspace based Filter) 기법을 제안하였으며, SAR 위성의 간섭제거 알고리즘인 고유치 기반 필터 기법의 정량적인 성능 분석을 위해 일반적인 노치 필터(Notch Filter) 기법을 적용한 결과를 토대로 비교 검증하였다.