본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.
본 논문은 세 개의 카메라로부터 얻어진 영상에서 표면 깊이 정보를 재구성하여 얼굴의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 논문에서는 Trinocular 영상을 사용하여 binocular 영상 사용 시 발생하는 폐색 영역 문제와 깊이 해상도 한계를 개선하였다. 또한, MPC_MBS (Matching Pixel Count Multiple Baseline Stereo) 유사도 측정 방법을 제안하여 영상 정합 시 발생하는 Boundary overreach 현상을 줄이고 정합의 정확도와 정밀도를 개선하였다. 이 방법은 정합 때 발생하는 중복 계산을 제거함으로써 계산 시간도 줄일 수 있다. 모델 생성 시에는 추출된 변위 정보를 2차원 보간에 의해 소수점 단위까지 확장하여 연속적인 표면 깊이 정보를 추출하였고, 이로부터 일정 간격의 초기 삼각형 매쉬 모델을 생성하였다. 또한 삼각형 매쉬 모델의 데이터 크기를 줄이기 위하여 사용자가 지정하는 오차 이내에서 같은 평면으로 근사화 되는 꼭지점을 병합하는 알고리듬을 제안하여 효율적인 얼굴 모델 생성이 이루어지도록 하였다.
본 연구는 Tabu Search를 이용하여 LHP의 최적설계를 진행하는 방법과 절차 및 결과를 제시하고자 한다. 최적설계의 목적은 항공기에 탑재된 리튬이온 전지의 작동온도 조건을 만족하면서 LHP의 중량을 최소화시키는 것이다. 전지는 고에너지 밀도의 특성으로 항공기에 장착된 고에너지 레이저의 동력원으로 사용되는 것으로 가정되었다. 해석은 Steady state analysis model에 기초하였으며 메타모델로 근사화하였다. 최적화 결과로 Tabu Search는 유전알고리듬 등 다른 비 구배기반 최적화 방법에 비해 비교적 적은 계산 시간을 소요하면서도 전역해를 보장하였으나 난수에 의해 초기해를 바꾸어 가면서 최적화를 여러 번 시도해야 하는 단점이 있었다. 그리고 최적화 과정을 통해 기 발표된 LHP와 동일한 성능을 가지면서도 경량화된 LHP를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 WiMAX용 LDPC(Low-Density Parity Check) 복호기의 비트오율 성능 분석을 통해 최적 설계 사양을 도출하였다. LLR SPA(LLR Sum-Product Algorithm)을 근사화 시킨 최소합 알고리듬(Min-Sum Algorithm; MSA)을 Matlab으로 모델링한 후, 시뮬레이션을 통해 LLR 비트 폭과 최대 반복 복호 횟수에 따른 비트오율(Bit Error Rate; BER) 성능을 분석하였다. 모델링된 LDPC 복호기는 IEEE 802.16e 표준에 제안된 블록길이 2304, 부호화율 1/2인 PCM(Parity Check Matrix)을 사용하였으며, QPSK 변조와 백색 가우시안 잡음채널 하에서 시뮬레이션 하였다. 비트오율 성능을 분석한 결과, LLR 비트 폭은 (8,6)이고 반복 복호 횟수는 7인 경우에 비트오율 성능이 가장 우수함을 확인하였다.
대다수의 근접치료용 방사선치료계획장치는 AAPM TG-43의 계산식에 기반을 둔 선량계산 알고리듬을 적용하고 있으나 이는 조직의 비균질성을 적절히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 몬테칼로 방법을 이용하여 강내고선량근접치료계획을 검증하는 체계를 구축하고자 하였으며, 특히 환자의 CT 영상을 이용하여 물질정보로 변환한 후 직접 몬테칼로 계산을 수행하는 방법의 타당성에 초점을 맞추었다. 판형 팬텀 및 자궁경부암 환자의 CT 영상을 Plato (Nucletron, Netherlands) 치료계획장치를 이용하여 근접치료계획을 수행한 후 여기서 얻어진 인자들을 이용하여 EGSnrc 기반의 DOSXYZnrc 코드로 몬테칼로 계산을 수행하였으며, EBT 필름측정 결과와 비교하였다. DOSXYZnrc 코드의 선원 모델링 특성 상 후장전 장치의 $^{192}Ir$ 선원들을 직육면체 형태로 근사화하여 모델링하였으며 계산 시 체적소의 크기는 $2{\times}2{\times}2\;mm^3$로 하였다. 균질 매질 내에서는 TG-43 기반의 선량계산 결과와 몬테칼로 선량계산 결과가 잘 일치함을 확인할 수 있었으나 고밀도 물질이 포함된 비균질 매질 내에서는 오차가 커졌다. 환자의 경우 A점 및 B점의 오차는 3% 이내, 평균선량 오차는 5% 정도였다. 그러나 기존 선량계산 알고리듬의 경우 고밀도 물질의 영향을 적절히 고려하지 못하여 표적의 선량을 과대평가하여 실제로는 더 적은 선량이 들어갈 우려가 있다. 본 연구에서 제안된 선량계산 검증체계는 타당하며 선량 계산 결과도 실제와 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 선량계산 알고리듬으로 계산된 치료계획결과를 확인할 경우에는 주의가 필요하며, 몬테칼로 방법과 같은 독립적인 검증 시스템이 유용할 것이다.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
국내에서 노멀전기검층은 지반조사, 지하수 환경조사, 지열조사, 지질조사, 광물자원 평가 등의 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다. 노멀전기검층은 지표 전기비저항탐사법과는 달리 완전공간에 대한 자료를 취득하기 때문에 지표부근에 수위가 위치하는 시추공에서 자료를 취득하는 경우, 수위 및 지표에 대한 영향을 고려해야 한다. 이 연구는 노멀전기검층 존데, 전류리턴전극, 기준점전위전극, 시추공내 지하수위 등을 포함하는 실제 물리검층 환경과 동일한 조건에서 노멀전기검층을 시물레이션하여 지표 및 지하수 수위가 노멀전기검층에 미치는 영향을 분석하였다. 수치 모델링은 2차원 목표지향 자기적응 고차 hp 유한요소법(2D goal-oriented high-order self-adaptive hp finite element method)을 이용하였다(여기서 h는 요소의 크기, p는 노드에서의 근사 차수). 이 알고리듬을 이용하여 측정한 겉보기비저항의 오차가 1%보다 작도록 계산할 수 있는 최적 hp 격자를 구성함으로써 매우 정밀한 결과를 얻었다. 수치실험결과, 지표부근에서 취득한 노멀전기검층 자료는 기준점전위전극이 시추공에 가까울수록 자료의 왜곡이 증가하며 장노멀전기검층에서의 왜곡이 단노멀전기검층에서 보다 심함을 알 수 있었다.
EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반의 배경차분 기법을 이용한 이동객체 검출 (Moving Object Detection; MOD) 프로세서의 효율적인 하드웨어 구현 방식을 제안한다. 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해 배경 생성에 사용되는 일부 연산을 근사화하여 구현하였으며, 배경차분과 가우시안 계산의 나눗셈 연산에 사용되는 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 설계한 MOD 프로세서는 MATLAB/Simulink를 이용한 HDL-netlist 시뮬레이션과 FPGA-in-the-loop 방식을 통해 기능을 검증하였다. IEEE CDW-2014 데이터 세트의 6가지 영상을 입력으로 사용하여 MOD 성능을 평가한 결과, 평균 재현율(recall)은 0.7700, 평균 정밀도(precision)는 0.7170, F-measure가 0.7293으로 평가되었다. Xilinx ISE를 이용하여 FPGA 합성한 결과, Virtex5 XC5VSX95T 디바이스에서 총 882 슬라이스와 $146{\times}36kbit$의 블록 램으로 구현되었으며, 동일한 알고리듬을 적용한 기존의 구현 사례에 비해 약 60%의 하드웨어를 감소시켰다. MOD 프로세서는 최대 75 MHz의 클록 주파수로 동작하여 $800{\times}600$ 해상도의 영상에 대해 39 fps의 성능으로 실시간 처리가 가능한 것으로 평가되었다.
자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.
램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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