• 한국통신학회논문지
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• 제29권1A호
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• pp.84-92
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• 2004

공분산 행렬의 고유구조에 기초한 뎀 형성 방법은 수렴속도가 빠르고 도래각 추정 오차에 둔감한 이점을 가지고 있다 그러나 Sl (signal Plus interference) 부공간에 대한 기저(basis)를 추정하기 위해 표본 행렬을 고유분해 하는 것을 필요로 하여 그 계산이 매우 복잡하다. 본 논문에서는 표본행렬의 비 대각 요소를 이용하여 턱 공간을 추정하는 간단한 빔 형성 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 중첩된 부어레이들의 빔을 결합하여 최종 적응 출력을 얻는다. 이와 같이 부어레이를 결합하면 하나의 부어레이를 이용하는 경우에 비해 SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능을 증가시킬 수 있다. 고유분해에 의한 방법은 원가는 신호의 도래각, 신호 수 모두에 오차가 있으면 심하게 성능이 저하되지만, 비 대각방법에서는 효율적인 도래각 추정기법을 적용하여 이러한 오차에 매우 둔감하다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.490-496
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• 2020

본 논문에서는 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 다채널 위너 필터를 설계하는 경우, 목적 신호가 단일 음원인 경우는 음성 상관 행렬의 주성분 부공간에서 음성 성분을 추정할 수 있다. 이 때, 음성 상관 행렬은 음성과 간섭 잡음의 교차 상관도가 음성 상관 행렬에 비해 무시할만한 수준이라는 가정하에 신호 상관 행렬에서 간섭 잡음의 상관 행렬을 차감하여 추정하게 된다. 그러나 간섭 잡음 수준이 높아지게 되면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않게 되며 이에 따라 주성분 부공간 추정 오차도 증가하게 된다. 본 연구에서는 음성 존재 확률과 목적 신호의 방향 벡터를 이용하여 주성분 부공간을 보정하는 방법을 제안한다. 주성분 부공간에서 다채널 음성 존재 확률을 유도하고 주성분 부공간 벡터를 보정하는데 적용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.153-159
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• 2011

MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.525-525
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• 2000

In this paper, we present recursive algorithms for state space model identification using subspace extraction via Schur complement. It is shown that an estimate of the extended observability matrix can be obtained by subspace extraction via Schur complement. A relationship between the least squares residual and the Schur complement matrix obtained from input-output data is shown, and the recursive algorithms for the subspace-based state-space model identification (4SID) methods are developed. We also proposed the above algorithm for an instrumental variable (IV) based 4SID method. Finally, a numerical example of the application of the algorithms is illustrated.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1999년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.359-369
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• 1999

The paper describes the study of concurrent subspace optimization(CSSO) for coupled multidisciplinary design optimization (MDO) techniques in mechanical systems. This method is a solution to large scale coupled multidisciplinary system, wherein the original problem is decomposed into a set of smaller, more tractable subproblems. Key elements in CSSO are consisted of global sensitivity equation(GSE), subspace optimization (SSO), optimum sensitivity analysis(OSA), and coordination optimization problem(COP) so as to inquiry valanced design solutions finally, Automatic differentiation has an ability to provide a robust sensitivity solution, and have shown the numerical numerical effectiveness over finite difference schemes wherein the perturbed step size in design variable is required. The present paper will develop the automatic differentiation based concurrent subspace optimization(AD-CSSO) in MDO. An automatic differentiation tool in FORTRAN(ADIFOR) will be employed to evaluate sensitivities. The use of exact function derivatives in GSE, OSA and COP makes Possible to enhance the numerical accuracy during the iterative design process. The paper discusses how much influence on final optimal design compared with traditional all-in-one approach, finite difference based CSSO and AD-CSSO applying coupled design variables.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제20권1E호
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• pp.7-13
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• 2001

In this paper we propose a new subspace tracking algorithm based on the PASTd (Projection Approximation Subspace Tracking with deflation). The algorithm is obtained via introducing the variable forgetting factor which adapts itself to the time-varying subspace environments. The tracking capability of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations in an abruptly changing DOA scenario. The estimation results of the variable forgetting factor PASTd(VFF-PASTd) outperform those of the PASTd in the nonstationary case as well as in the stationary case.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권1호
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• pp.45-59
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• 2016

An ensemble classifier is a method that combines output of multiple classifiers. It has been widely accepted that ensemble classifiers can improve the prediction accuracy. Recently, ensemble techniques have been successfully applied to the bankruptcy prediction. Bagging and random subspace are the most popular ensemble techniques. Bagging and random subspace have proved to be very effective in improving the generalization ability respectively. However, there are few studies which have focused on the integration of bagging and random subspace. In this study, we proposed a new hybrid ensemble model to integrate bagging and random subspace method using genetic algorithm for improving the performance of the model. The proposed model is applied to the bankruptcy prediction for Korean companies and compared with other models in this study. The experimental results showed that the proposed model performs better than the other models such as the single classifier, the original ensemble model and the simple hybrid model.

• ETRI Journal
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• 제31권2호
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• pp.193-200
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• 2009

In this paper, we study the performance of subspace-based multiuser detection techniques for multicarrier code-division multiple access (MC-CDMA) systems. We propose an improvement in the PASTd algorithm by cascading it with the classical Gram-Schmidt procedure to orthonormalize the eigenvectors after their sequential extraction. The tracking of signal subspace using this algorithm, which we call OPASTd, has a faster convergence as the eigenvectors are orthonormalized at each discrete time sample. This improved PASTd algorithm is then used to implement the subspace blind adaptive multiuser detection for MC-CDMA. We also show that, for multiuser detection, the complexity of the proposed scheme is lower than that of many other orthogonalization schemes found in the literature. Extensive simulation results are presented and discussed to demonstrate the performance of the proposed scheme.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.88-98
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• 1998

부분공간 인식기는 Karhunen-Loeve (KL) 변환을 기반으로 하는 대표적인 패턴인식 방법이다. 이 부분 공간 인식기는 고차원의 패턴을 저차원의 부분공간에 나타내어 인식을 한다. 그러나 차원 감축으로 인한 정보의 손실로 principal components가 유사하게 나타나는 패턴간에는 분별이 어려워지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 부분공간 인식기의 단점을 해결하기 위해 일반적으로 무시되는 minor components로 표현되는 패턴의 노벨티 성분을 이용하는 결합된 다중 노벨티 신경망 인식기를 제안하고 부분공간 인식기와 결합을 통해 인식률을 제고하는 방법을 제시한다. 필기체 숫자 데이터베이스에 대해서 제안한 인식기를 구성하고 특성을 분석한다. 제안한 방법은 다른 인식기들에 비해서 신경망에 사용된 가중치의 수는 증가하지만 가장 우수한 인식 성능을 나타내었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권4호
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• pp.551-558
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• 2003

An efficient and reliable subspace iteration algorithm using the block algorithm is proposed. The block algorithm is the method dividing eigenpairs into several blocks when a lot of eigenpairs are required. One of the key for the faster convergence is carefully selected initial vectors. As the initial vectors, the proposed method uses the modified Ritz vectors for guaranteering all the required eigenpairs and the quasi-static Ritz vectors for accelerating convergency of high frequency eigenvectors. Applying the quasi-static Ritz vectors, a shift is always required, and the proper shift based on the geometric average is proposed. To maximize efficiency, this paper estimates the proper number of blocks based on the theoretical amount of calculation in the subspace iteration. And it also considers the problems generated in the process of combining various algorithms and the solutions to the problems. Several numerical experiments show that the proposed subspace iteration algorithm is very efficient, reliable ,and accurate.