본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용한 물체영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출성능을 얻기 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 기저영상을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Image*after사에서 제공하는 352$\times$264 픽셀의 10개 물체영상을 대상으로 실험한 결과, 빠르면서도 정확한 복원성능과 PCA보다도 개선된 특징 추출성능이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-D 오디오 서브그룹에서 진행 중인 Unified Speech and Audio Coding (USAC) 표준의 Linear Prediction Domain (LPD) 복호화기 모듈을 고정소수점 알고리즘으로 제안한다. USAC 부호화기는 두 개의 최신 음성-오디오 부호화기가 융합된 형태로, 음성 및 오디오 신호에 대하여 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. USAC의 표준 완료와 본격적인 서비스화에 앞서서 USAC LPD 복호화기의 구조적인 특성을 분석하고, Digital Signal Processor (DSP)구현을 위한 LPD 복호화기의 고정소수점 알고리즘을 구축하는 동시에 모듈의 복잡도를 측정하고자 한다. 또한 고정소수점 알고리즘으로 구현된 LPD 복호화기와 기존의 부동소수점 복호화기의 성능을 비교하고, LPD 복호화기의 두 가지 부호화 모드에 따른 복잡도 이슈를 다루도록 한다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 파장 재사용 이중 단일홉 WDM(Wavelength Division Multiplexing) 통신망에서 전체 노드의 수가 사용 가능한 파장의 수보다 클 경우에 트래픽의 지역성(locality)을 고려하여 시간 분할 다중 접속 (TDMA) 방식으로 파장을 이용하는 다중 접근 알고리즘을 제안한다. 사용 가능한 파장을 그룹내에서 사용하는 전역 파장과 그룹간의 통신에 사용하는 지역 파장으로 나누고 전역 파장은 통신망에 속하는 모든 노드가 공유하고 지역 파장은 그룹내의 노드가 공유한다. 따라서 지역 파장은 모든 그룹 내에서 재사용 가능하기 때문에 전체 파장의 사용율이 증가한다. 모든 노드는 전역파장와 지역 파장으로 동조 가능한 하나의 동조 송신기와 전역 파장 중에 하나의 파장으로 수신 파장이 고정된 고정 수신기와 지역 파장 중에 하나의 파장으로 수신 파장이 고정된 고정 수신기를 가진다. 제안하는 알고리즘은 노드에서 패킷의 전송 요구가 필요한 만큼 슬롯 시간을 할당받아 모든 패킷을 연속해서 전송하는 슬롯 예약 방식을 채택한다. 이 방식은 동조 시간을 최소화함으로써 슬롯 시간을 모드 노드가 균일하게 할당하여 전체 동조 시간이 길어지는 고정 할당 방식보다 파장 사용율이 효율적이다.
본 논문에서는 WCDMA RF 중계기 시스템에서 송신안테나에서 전송 증폭된 중계신호가 수신안테나로 귀환되는 현상을 제거하고자 고정 소수점 연산의 ICS 알고리즘을 이용하여 중계기의 성능을 향상시킨다. 귀환 신호의 제거를 위한 LMS 기반의 ICS 알고리즘은 고속 DSP 프로세서나 대용량 FPGA를 사용하며, 이때 부동 소수점 연산을 위한 처리장치는 가격이 고가인 단점이 있다. 본 논문에서는 고정 소수점 연산 프로세서를 사용하여 ICS 알고리즘을 구현할 수 있도록 고정 소수점 연산용 ICS 알고리즘을 개발하고, 알고리즘의 성능검증을 위하여 부동 소수점 연산을 사용한 경우와 비교 시뮬레이션을 수행한다.
본 연구에서는 부분적 강성 변경이 연속적으로 필요한 경우, 전체 구조물을 재해석하지 않고도 관심을 두고 있는 변위와 부재력을 실시간 응답 수준에서 재계산할 수 있는 "적응형 부구조물화를 이용한 부분 재해석 알고리즘"을 제안한다. PRAS 알고리즘의 핵심 개념은, 1) 대상 구조물을 강성변경부분과 강성고정부분으로 구분하고, 2) 강성고정부분을 강성변경부재들이 연결된 잔류자유도만을 갖는 부구조물로 응축한 후, 3) 강성변경부재들과 강성고정부분 부구조물의 결합으로 전체 구조물을 모델랑함으로써, 최종 평형방정식의 잔류자유도수를 줄이는 데에 있다. 이 때 강성고정부분의 부구조물화 과정에서 본 연구에서 제시하는 또 하나의 알고리즘인 "적응형 부구조물화 알고리즘"을 적용하여 일단 초기 해석이 완료된 후에는 잔류자유도 구성이 달라질 때 다시 부구조물화에 소요되는 계산량을 최소화하였다.
전동기 제어에 있어서, 전동기의 상수 추정이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 고정자 자속기준 벡터제어시에는 고정자 저항의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 전동기의 고정자 저항값을 검출 기법을 제안한다. 데드타임의 영향을 제거하기 위하여, 차동 성분의 전압, 전류값을 사용하며, 측정 노이즈 둥에 따른 오차를 저감시키기 위해 Kalman Filter 알고리즘을 적용한다. 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 할선법의 고정점 알고리즘과 첨도를 조합한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 할선법의 고정점 알고리즘은 기존 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 함으로써 성분의 빠른 분석과 좀더 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 첨도는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512{\times}512$ 픽셀을 가지는 8개의 혼합영상의 분리에 각각 적용하여 실험한 결과, 제안된 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 기존 할선법의 고정점 알고리즘에서 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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