• 한국전자파학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.199-205
• /
• 2004

배열 안테나는 많은 오차 요인을 포함하고 있는데 그로 인하여 빔 패턴의 부엽 레벨이 증가하고 안테나 이득이 감소하게 된다. 본 논문에서는 배열 안테나 오차 중 소자간 상호 커플링과 급전부의 불균일한 전달 함수 오차를 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 이러한 오차들은 방사 소자간 상호 연동을 나타내는 행렬로 모델링하였고 이 행렬은 특정 각도들에서 측정한 배열 응답 벡터로부터 추정하였다. 배열 안테나 오차는 추정된 오차 보정 행렬을 이용하여 빔 가중치를 미리 왜곡함으로써 보정하였다. 전파 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시된 보정 알고리즘이 부엽 레벨을 감소시키고 안테나 이득을 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제22권4호
• /
• pp.459-469
• /
• 2008

본 논문에서 행렬의 가장 큰 고유값과 그에 대응하는 고유벡터가 과학적인 의사결정과정에 어떻게 적용되는지를 살펴본다. 이를 적용한 계층분석적 의사결정(AHP) 방법에서 사용된 행렬이론을 통해서 실제로 연구과제 선정방법의 심사지표 가중치가 AHP를 이용하여 조절되는 예를 구체적으로 알아본다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권4B호
• /
• pp.423-426
• /
• 2001

본 논문에서는 고속 리버스 자켓 역변환(inverse fast Reverse Jacket transform, 간략히 IFRJT)을 제안하며 이방법은 역변환을 explicit 하게 표현한다. 이 알고리즘의 장점은 중앙가중치 하다마드 변환보다 더 빠르고 쉽게 주어진 행렬의 역을 구한다는 점이다. 우리는 얼마나 간단히 IFRJT를 얻을 수 있는지를 예제를 통해 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.107-108
• /
• 2011

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.662-663
• /
• 2020

최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.102-110
• /
• 1999

본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정이없이 가중치 행렬 Q, R을 동시에 최적화함으로써 상태변수들의 결합과 동작점의 변화에 따른 시스템의 파라미터 변동 등에도 불구하고 기준모델의 출력을 최적으로 추종하는 모델 추종형 제어 시스템을 설계법으로 제시하고 이를 보일러-터빈 설비를 위한 모델 추종형 다변수 제어 시스템의 설계에 적용하고자 한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 모델 추종형 제어 시스템의 성능을 비교고찰하고 그 유용성을 확인하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.41-48
• /
• 2005

이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.39-46
• /
• 2005

본 논문에서는 광범위한 함수 근사성질을 갖고 있는 신경회로망을 이용하여, 시스템의 입출력 조화성분의 선형관계를 표현하기 위해 추정된 전달행렬의 적용범위를 확장할 수 있는 적응 고차조화제어(Higher Harmonic Control, HHC) 기법을 제안하고 있다. 신경회로망의 학습신호는 추정된 전달행렬을 기반으로 계산된 최적제어 이득 값 행렬을 이용하여 구성된다. 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습방법은 Lyapunov 직접 방법을 이용하여 유도하였다. 6개의 입력과 2개의 출력을 갖는 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 적응 고차조화제어 기법이 불확실한 전달행렬에 적용 가능함을 보였다.

• 응용통계연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.151-158
• /
• 2015

본 논문은 균형불완비블록설계(balanced incomplete block design)에서 사영에 근거한 블록내(intrablock) 분석과 블록간(interblock) 분석을 다루고 있다. 블록간 분석을 위한 행렬모형을 제시하고 블록간 추정벡터를 구하는 방법을 다루고 있다. 처리효과의 블록내 추정벡터와 블록간 추정벡터의 분산공분산행렬을 규명하고 공분산행렬의 구조적 특성으로 두 추정벡터 간에 상관성이 없음을 보여주고 있다. 처리효과의 상관성없는 두 추정벡터를 이용한 결합추정에서 가중치를 구하는 방법으로 공분산행렬을 이용할 수 있음을 다루고 있다. 또한 처리효과에 적합된 블록변동량의 계산은 상수적합법을 이용한 블록제곱합과 일치함을 보여주고 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.40-49
• /
• 1994

본 논문에서는 단어 인식 시스템의 성능 개선을 위하여 다음과 같은 두가지 방법을 제안한다. 첫번째 방법은 VQ 코드간의 천이를 안정화시키기 위하여 음성신호의 특징벡터 시퀀스에 관성을 적용하는 방법이고, 두번째 방법은 이산 HMM 모델에서 인접 프레임 간의 시간 상관성을 고려하기 위하여 VQ 코드의 천이행렬을 출력 심벌의 관측확률에 가중치로 이용하여 새로운 관측확률을 발생하는 방법이다. 특징벡터 시퀀스에 관성을 도입함으로서, SOFM상의 각 단어에 대한 반응경로에서 확률분포가 중첩되는 것을 억제하여 HMM의 상태천이를 안정화 시킬 수 있다. 기존의 이산 HMM에 VQ 코드의 천이행렬을 가중치로 적용함으로써, 특징벡터의 확률분포를 더욱 세분화하고, 특징분포를 적당한 영역으로 제한함으로써 인식시스템의 성능을 개선할 수 있다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 50개의 DDD 지역명을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 HMM 모델에 비해 화자종속 실험에서는 $4.2\%$의 인식률 향상과 화자 독립 실험에서는 $12.45\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.