• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.494-502
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• 2002

본 연구는 실측 잔향음 자료에서 나타나는 단주기적 시변동성 신호 간섭 (interference)을 억제하기 위해 Ecart-Young 이론을 토대로 자료 행렬로부터 낮은 계수를 추출하여 근사화하는 낮은 계수 근사법 (LRA: Low Rank Approximation) 기법을 제안하였다. 이 기법을 실측 자료에 적용한 결과, 잔향음 신호와 시변동성 신호가 분리되었으며 이때 적절한 낮은 계수를 추출키 위해서 특이치 분해법 (SVD: Singular Value Decomposition)이 사용되었다. 잔향음 신호의 억제는 LRA를 통해 얻어진 근사치와 실측치 사이의 잔차를 계산함으로써 수행하였으며 결과적으로 LRA을 이용하여 시간적으로 안정적인 잔향음 신호를 획득함으로써 능동 소오나 시스템 운용 및 잔향음 모델링시 적용 가능성을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.193-201
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• 2022

SOQPSK-TG는 주파수 효율과 전력 효율이 매우 우수한 항공기 텔레메트리용 변조신호이다. 본 논문에서는 부분응답 SOQPSK-TG 변조방식의 위상파형을 선형 근사하여 완전응답 이중 듀오바이너리 SOQPSK(SOQPSK-DD) 신호로 모델링하였다. 그리고 XTCQM 기법과 롤랑분해 기법을 사용하여 SOQPSK-DD 신호를 선형 펄스 파형을 갖는 OQPSK로 근사 모델링하였고 두 가지 기법의 결과가 동일함을 증명하였다. 또한 SOQPSK-DD 신호의 로랑분해 파형이 SOQPSK-TG 신호의 로랑분해 파형을 근사한 파형임을 확인하였고, SOQPSK-DD의 로랑분해 파형을 검출필터에 적용한 결정궤환 IQ-검출기가 기존보다 단순한 파형으로도 거의 동일한 성능을 발휘함을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.237-247
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• 2001

강상판교는 부재수가 많고 구조적 거동이 복잡하여 재래적인 단일수준 (CSL) 알고리즘을 이용하여 최적화하는 것이 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 강상판교를 효율적으로 최적화하기 위해 다단계 최적설계 (MLDS) 알고리즘이 제안되었다. 강상판교를 주형과 강상판으로 나누기 위해 등위법이 사용되었고, 시스템 최적화를 위하여 설계 변수를 줄이는 분해법이 사용되었다. 효율적인 최적설계를 위해 다단계 최적설계 알고리즘은 제약조건 소거기법(Constraint Deletion)과 응력 재해석 같은 근사화 기법을 도입하였다. 변위해석을 위한 제약조건 소거기법은 교량의 최적화에 효율적인 것으로 검증되었고, 제안된 응력 재해석 기법 또한 설계민감도 해석을 필요로 하지 않으므로 매우 효율적이다. MLDS 알고리즘의 적용성과 강건성은 다양한 수치예제를 사용하여 기존의 단일수준 알고리즘과 비교하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.293-303
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• 2011

비압축성 점성 흐름을 수치해석하기 위한 효율적인 대각행렬화된 근사 인수분해(DAF) 알고리즘을 개발하였다. 압력에 근거한 인공압축성(AC) 기법을 이용하여 3차원 정상 비압축성 Navier-Stokes 방정식을 계산한다. AC 형태로 변형된 지배방정식은 2차 정확도의 유한차분법을 이용하여 공간에 대해서 이산화하였다. 이산화된 방정식계를 2차 정확도로 분할하기 위해서 본 연구에서 개발한 DAF 기법을 적용한다. 이 연구의 목적은 이 DAF 기법의 계산상 효율성을 검토하는 것이다. 만곡부를 갖는 사각형 덕트에서 완전히 발달한 층류 흐름과 발달하는 층류흐름 그리고 공동에서의 층류흐름에 대한 DAF 기법의 해석결과를 잘 알려진 4단계 Runge-Kutta(RK4)기법에 의한 해석해와 상대적으로 비교평가 하였다. 공간에 대해서 동일한 이산화기법을 이용하므로 동일한 격자상에서 계산된 DAF기법과 RK4기법의 해는 근본적으로 동일한 반면에, 이들 두기법의 계산상 효율성은 확연히 다른 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 DAF기법은 적용한 모든 흐름 문제에 대해서 RK4기법에 비해 최소 2배 이상 적은 계산 시간만을 필요로 하는 것으로 나타났다. 이러한 DAF 기법의 계산상 효율성은 계산용량의 추가나 프로그래밍의 추가적인 복잡함이 없이 확보된다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.171-174
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• 2010

적절한 근사화 과정을 통하여 구축된 축소 시스템은 전체 시스템의 거동을 적은 수의 정보를 통하여 효과적으로 표현할 수 있다. 효과적인 시스템 축소를 위하여 본 연구에서는 주파수 영역 Karhunen-Loeve (Frequency-domain Karhunen-Loeve, FDKL) 기법과 시스템 등가 확장 축소 과정(System equivalent expansion reduction process, SEREP)을 연동한 축소 기법을 제안한다. 적합직교분해(Proper orthogonal decomposition)의 한 방법인 FDKL기법을 통하여 최적모드(Optimal mode)를 구하고 이에 SEREP을 적용하여 자유도 변환 행렬을 구한다. 이때 주자유도 선정은 2단계 축소기법을 적용한다. 최종적으로 제안된 기법은 수치예제를 통하여 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제36권1호
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• pp.1-11
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• 2017

본 연구에서는 두 변수 유리함수 근사법에 기반한 3차원 음향 포물선 방정식의 제곱근 연산자의 새로운 근사식을 제안한다. 이 근사식은 기존의 제곱근 연산자에 대한 근사 연구와 비교해서 두 가지의 장점을 가진다. 첫 번째는 광대역 각도 능력이다. 제안된 식은 방위각 $45^{\circ}$에서 3차원 음향 포물선 방정식의 거리 축으로부터 $62^{\circ}$까지 넓은 각도에 대해 정확도를 가지는데, 이 값은 기존에 연구된 3차원 음향 포물선 방정식 알고리즘의 각도 한계의 약 세 배이다. 두 번째로는 본 근사식의 분모는 수심과 횡 거리에 대한 연산자의 곱으로 표현된다는 점이다. 이러한 분할 형태는 3차원 포물선 방정식을 손쉽게 삼중대각행렬 방정식으로 변환할 수 있다는 점에서 수치해석에서 선호된다. 제안된 식의 성능을 검증하기 위해 위상 오차분석을 통해 타 근사법과의 비교 연구가 수행되었고, 제안된 방법은 가장 우수한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.162-170
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• 2015

컴뮤트 타임 임베딩을 구현하려면 그래프 라플라시안 행렬의 고유값과 고유벡터를 구하여야 하는데, $o(n^3)$의 계산량이 요구되어 대용량 데이터에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 줄이기 위하여 표본화 과정을 통하여 크기가 줄어든 그래프 라플라시안 행렬에서 구한 다음, 원래의 고유값과 고유벡터를 근사화시키는 Nystr${\ddot{o}}$m 기법을 주로 채택한다. 이 과정에서 많은 오차가 발생하는데, 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 그래프 라플라시안 대신에 가중치 행렬을 표본화하고 이로부터 구한 고유값과 고유벡터를 그래프 라플라시안의 고유값과 고유벡터로 변환하는 기법을 이용하여 대용량 데이터로 구성된 스펙트럴 그래프를 근사적으로 컴뮤트 타임 임베딩하는 기법을 제안한다. 하지만, 이 방식도 스펙트럼 분해를 계산하여야 하므로 데이터의 크기가 증가하면 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이의 대안으로, 스펙트럼 분해를 계산하지 않고도 데이터 집합의 크기에 영향을 받지 않으면서 컴뮤트 타임을 근사적으로 계산하는 방식을 구현하고 이들의 특성을 실험적으로 분석한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권9호
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• pp.959-967
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• 2008

분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을 보이는지와 카오스적 분해가 가능한지를 비선형의 확정론적 방법(카오스이론)을 이용하여 규명하는 방안을 소개하였다. 우선, 기상청 산하 서울지점을 대상으로 24h-12h, 12h-6h, 6h-3h으로 해상도를 변환하는데 따른 가중치를 계산하여 사용하였다. 가중치 시계열자료의 카오스 특성을 규명하는 데는 상관차원방법을 이용하였으며, 부분근사화 기법을 이용하여 강우를 분해하였다. 서울 지점의 모든 해상도 변환에 따른 가중치는 저차원의 상관 차수를 가지는 카오스 특성을 보임을 확인하였으며, 분해결과 실제 관측치와 유사한 값을 보임을 확인하였다(높은 상관계수와 작은 평균제곱근오차를 보임). 또한 강우의 일반적인 경향성(총량, 강우의 발생 시점)은 보존되나 극값의 경우 대부분 과소 추정됨을 알 수 있었다.