본 논문은 수신신호의 자기상관행렬로부터 얻어진 2개의 고유벡터를 이용하여 웨이트 벡터를 구함으로써 각도퍼짐이 존재하는 환경에서도 스마트 안테나의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시하였다 기존의 고유치에 의거한 빔형성 기술은 가장 큰 고유치의 상응 고유백터 만을 사용하는 것에 비해 본 논문에서 제시하는 방법은 두개의 고유백터를 효율적으로 적용함으로써 각퍼짐이 많은 신호환경에서 특히 강인한 성능을 보인다. 본 논문에서 사용하는 고유벡터는 첫번째와 두번째로 가장 큰 고유값에 대응되는 벡터이며, 현재 상용화되고 있는 DSP로 구현 가능한 계산량(3.5$N_2$+ 12N)을 통해 정확하게 구해진다. 본 제안방법을 WCDMA 환경에서 모의 실험한 결과 넓은 각도퍼짐에도 성능이 우수하였으며, 고유함수 계산을 위한 상용 툴인 MATLABTM 프로그램의 고유함수를 이용하여 얻은 이론적인 성능값과도 큰 차이가 없음을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
선체구조물이나 해양구조물의 동적응답중 원치 않는 고유진동수와 고유진동형태를 가지게 되는 경우가 있으며, 이러한 구조물은 동적 구조 재설계가 필수적이다. 본 소고에서는 비감쇄 구조물의 고유진동수와 진동형태를 기진력에 의한 특정한 진동수와 공진하지 않도록 또는 구조물의 중요한 부분이 특정 진동형태의 최대치에 오지 않도록 구조물의 질량과 강성을 최적하게 변화시키는 방법에 대해 논의하고 있다, 이 방법은 기존의 방법에서 사용되는 모든 고유진동형태의 수식포함과 달리 구속된 고유진동형태만을 미지수로 수식중에 사용하여 불필요한 계산과정을 줄이고 있다. 동적 구조 재설계중 최적화 문제에 중점을 두었으며 목적함수로는 구조물의 최소의 변화와 또는 최소의 중량을 취하였고, 예제를 통하여 본 방법의 응용과 효율성이 입증되었다. 예제에서는 간단한 구조물을 다루었으나 본 방법은 상용 유한요소코드의 연계이용으로 각종 선체구조물과 해양구조물의 진동문제해결에 응용될 수 있음은 자명한 일이다.
This paper presents an efficient numerical method for computation of eigenpair derivatives for the real symmetric eigenvalue problem with distinct and multiple eigenvalues. The method has very simple algorithm and gives an exact solution. Furthermore, it saves computer storage and CPU time. The algorithm preserves the symmetry and band of the matrices, allowing efficient computer storage and solution techniques. Thus, the algorithm of the proposed method will be inserted easily in the commercial FEM codes. Results of the proposed method for calculating the eigenpair derivatives are compared with those of Rudisill and Chu's method and Nelson's method which is efficient one in the case of distinct natural frequencies. As an example to demonstrate the efficiency of the proposed method in the case of distinct eigenvalues, a cantilever plate is considered. The design parameter of the cantilever plate is its thickness. For the eigenvalue problem with multiple natural frequencies, the adjacent eigenvectors are used in the algebraic equation as side conditions, they lie adjacent to the m (multiplicity of multiple natural frequency) distinct eigenvalues, which appear when design parameter varies. As an example to demonstrate the efficiency of the proposed method in the case of multiple natural frequencies, a cantilever beam is considered. Results of the proposed method fDr calculating the eigenpair derivatives are compared with those of Bailey's method (an amendation of Ojalvo's work) which finds the exact eigenvector derivatives. The design parameter of the cantilever beam is its height. Data is persented showing the amount of CPU time used to compute the first ten eigenpair derivatives by each method. It is important to note that the numerical stability of the proposed method is proved.
강원도(江原道) 점봉산(點鳳山) 일대 중생혼효림(中生混淆林)의 식생(植生)에 대하여 Classification과 Ordination을 병행 사용한 분석법을 시도하였다. 조사 삼림내의 70개 표본구에 나타난 8종(種)의 목본식물(木本植物)의 수도(數度)를 바탕으로, Classification기법(技) 중의 하나인 Cluster 분석에 의하여 다섯 식생군(植生群)이 분류(分類)되었으며, 각 식생군(植生群) 별로 수종(樹種) 다양성(多樣性)도 비교 검토되었다. Cluster 분석이 분류한 식생군(植生群)별 교목(喬木) 수종(樹種)의 중요치(重要値)를 매개변수(媒介變數)로 하여 Principal component analysis (PCA) 한 결과로써 각 식생군별 수종(樹種) 구성(構成) 상태(狀態)의 유사성(類似性)을 비교할 수 있었다. 단풍나무, 물푸레나무, 신갈나무 그리고 고로쇠나무의 eigenvector 즉, 식생군이 ordination된 좌표(座標) 위치를 결정하는 인자(因子) 부가율(附加率)이 높게 나타남으로써, 본 연구대상 삼림(森林)에서는 이들 네가지 수종(樹種)의 분포(分布)가 삼림군의(森林群義) 분류(分類)의 핵심이라 할 수 있다.
Max-Plus 대수란, 선형 대수(linear algebra)에서의 더하기(addition) 연산과 곱하기(multiplication)연산을 최대값(maximization), 더하기(addition)로 각각 대체한 비선형 시스템을 말한다. Max-Plus 대수는 전통적인 의미의 선형 대수에서 다뤄지는 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector), 안전성(stability) 등의 개념이 Max-Plus 대수에서도 그대로 적용되고, 그것의 의미 또한 실제 시스템의 다양한 해석을 가능케 하고 있어, 최대값 연산과 더하기 연산으로 이루어진 이산 사건 시스템(discrete event system)을 분석할 수 있는 유용한 도구가 된다. 이러한 이산 사건 시스템의 대표적인 예가 바로 환승을 고려한 열차 스케줄이다. 현재 수도권에는 1호선${\sim}$8호선, 인천 1호선, 분당선, 중앙선 등 11개 노선의 도시 철도가 운영되고 있다. 각 노선들은 서울 Metro, 서울도시철도공사, KORAIL 등 서로 다른 운영사에 의해 운영되고 있어서 각 노선의 스케줄 또한 노선간의 환승을 고려하지 않은 채 독립적으로 작성되고 있는 실정이다. 이러한 독립적인 열차 스케줄은 승객들의 긴 환승시간으로 이어진다. 본 연구에서는 Max-flus대수 방법론에 대한 자세한 설명을 기초로 1호선과 2호선, 4호선의 주요 환승역인 사당역과 신도림역, 시청역, 동대문역을 중심으로 Max-Plus 대수 방법론의 적용 가능성을 검토해 보았다.
지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권2호
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pp.285-298
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2012
본 연구는 프로야구 선수들의 경기력을 세분화하고 섬세하게 측정 할 수 있는 세이버메트릭스 기법을 적용하여 한국 프로야구 8개 구단의 타자들을 대상으로 세이버메트릭스 지수를 통해서 알아본 선수들의 경기력과 연봉간의 패턴을 분석하고자 한다. 연구 방법으로는 한국 프로야구 8개 구단의 2009년, 2010년도 타자들의 경기 기록과 차년도 연봉 자료를 수집한 후, 세이버메트릭스 지수를 계산하여 연봉과의 관계를 주성분분석을 통해 살펴보았다. 각 구단별로 일부 상이한 결과도 있었지만 전반적으로는 경기력이 높은 선수들에게 많은 연봉이 지급되고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 각 구단 및 타자들이 연봉협상에 임할 때 중요한 참고 자료가 될 수 있다고 판단된다.
본 논문은 반도체 및 평판 디스플레이 생산공정에서 가동되고 있는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지 보수를 위한 pump monitoring system (PMS)의 제품화에 필요한 프로그램의 개발 내용을 소개한다. 본 연구에서 소개하는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법은 PCT 특허 2 건으로 이미 등록된 내용이며, 본 논문은 이들 기법의 실제 구현에서 직면하는 기술적 문제점과 극복 방안을 제시한다. 본 논문에서는 현재 반도체 공정에 사용되고 있는 건식 진공펌프들로부터 측정하는 다중 상태변수들의 조사 결과를 소개한다. 이들 상태변수 측정치들이 갖는 개략적 특성을 통계적 분포함수로 분석한 결과를 우선 보인다. 특히 펌프 구동모터들의 소비 전류신호는 두 평균값에 대한 분포 즉 두 종의 분포함수를, 그리고 온도, purge gas 유량, 배기구 압력 등은 정상적 평균값에 대한 한나의 분포를 보였다. 따라서 구동모터들의 소비전류의 분포 즉 두 상하 수준('low and high' current level)에 따라 batch data를 구분하는 방법의 개발이 필요하였다. 본 연구에서는 step 함수형 eigenvector를 적용하여 소비전류 신호의 상하수준 천이 영역과 방향을 동시에 인식할 수 있는 기법을 개발 적용하였으며, 3300회의 배출가스 부하에 변화에 대한 천이 영역과 방향을 인식에 하나의 실패도 보이지 않음을 확인하였다. 기존의 측정 상태변수에는 회전기계류의 정밀 상태진단 및 예지보수에 핵심적인 기계진동 측정용 진동센서를 포함하고 있지 않은 기술적 문제점이 발견되었다. 기존 진동센서들의 높은 가격 뿐 아니라 진동센서의 출력신호를 저/중/고역 주파수 대역의 실효치로 환산하는 기술적 한계 때문에 진공펌프 상태진단에 아직 사용하고 있지 않고 있다. 본 연구에서는 진동선서 비용의 저감화 방안뿐 아니라 로터 회전 대역(250Hz 이하 저주파 영역), 베어링 진동 대역(250 Hz~2.5 kHz의 중간 주파수 영역), 그리고 기어 진동 대역(2.5 kHz~10 kHz 주파수 영역)별 실효치를 실 시간 측정할 수 있는 진동측정 모듈의 제품화 모델을 개발하였다. 개발 제품의 성능 뿐 아니라 현장 시험결과를 소개한다. 마지막으로 본 연구팀이 개발한 PCT 특허 2 건에 포함된 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법에 대한 현장 시험결과를 간략히 소개한다.
다양한 평가지표가 반영된 복합 지수(Composite Index)는 물관리 정책의 우선순위 결정 및 정책성과의 모니터링에 유용한 도구로 사용되고 있다. 각 지표별 중요도를 나타내는 가중치는 최종 지수의 산정에 영향을 미칠 수 있으며, 그 결정방법도 Data Envelopment Analysis(DEA), Benefit of doubt Approach(BOD), Unobserved Component Model(UCM), Budget Allocation Process(BAP), Analytic Hierarchy Process(AHP), Conjoint Analysis(CA) 등 다양하다. 본 연구에서는 여러 가지 가중치 결정방법 중 통계적 방법인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 사용하여 Park et al.(2016)이 제시한 물관리 탄력성 지수(Water Management Resilience Index, WMRI)에 대한 가중치를 산정하여 동일 가중치를 적용한 기존 결과와 비교하였다. 물관리 탄력성 지수는 자연조건상 물관리 취약성(Vulnerability), 기존 수자원 인프라의 견고성(Robustness), 물위기 적응전략의 다양성(Redundancy)의 3가지 부지수(sub-index)는 각각 13개, 11개, 7개의 지표(Indicator)로 구성되어 있으며, 117개 중권역을 다목적댐 하류 본류유역(범주 1), 용수공급 및 유량조절이 불가능한 지류(범주 2)와 가능한 지류(범주 3)로 분류하여 적용되었다. 각 부지수별로 추출된 3개, 5개, 3개의 주성분이 전체 자료의 76.4%, 71.2%, 63.2%를 설명하는 것으로 분석되었으며 부지수별 주성분의 고유벡터(Eigenvector)와 고유값(Eigenvalue)를 계산하고 각 지표의 가중치를 산정하였다. 주성분 분석에 의한 가중치와 동일 가중치를 적용하였을 경우와 비교해보면 취약성 부지수 1.9%, 견고성 부지수 1.9%, 다양성 부지수 2.1%의 차이가 나타나며 물관리 탄력성 지수는 0.4%의 차이를 보임에 따라 Park et al.이 제시한 연구결과의 적정성을 확인할 수 있었다. 주성분 분석은 객관적인 가중치 설정을 위한 통계적 접근방법의 하나로써 다양한 물관리 정책지수 산정시 활용될 수 있을 것이며, 향후 다른 가중치 산정방법을 적용함으로써 각 방법에 따른 지수 결과의 민감도 및 장단점을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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