• 전력전자학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.287-297
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• 1998

RPWM(Random Pulse Width Modulation)은 인버터의 스위칭 주파수를 랜덤하게 변화 시킴으로써 전압, 전류의 고조파 및 소음의 스펙트럼을 광대역에 분산시키는 PWM 기법이다. 스위칭 주파수 또는 펄스의 위치를 랜덤하게 변화시켜 고조파의 불연속적인 이산치 성분을 넓은 영역에 분산시켜 EMI, 진동 등에 좋은 효과를 낼 수 있을 뿐만 아니라, 전력소자의 스위칭에 의해 발생하는 가청 스위칭 소음을 저감할 수 있으므로 근래에 매우 각광 받고 있다. 본 연구에서는 펄스의 위치를 랜덤하게 함으로써 가청 스위칭 소음을 저감할 수 있는 새로운 RPPWM(Random Position Pulse Width Modulation) 방식의 제안 및 구현하였다. 제안된 방식은 각 3상 펄스들의 위치를 변조 구간 내의 임의의 위치에 랜덤하게 배치함으로써 RPWM을 구현하는 방식이다. 이를 위하여 16bit 공성능 마이크로 컨트롤러의 C167을 사용하여, 공각 벡터 변조에 의하여 각 변조 구간에서의 듀티비를 구한 후, 랜덤수 발생기를 이용하여 균일한 분포로 각 상의 펄스를 배치하였다. 그리고 제안된 RPPWM을 이용하여 실험한 결고, 전압, 전류 및 소음의 스텍트럼이 광대역화 되어 전력소자의 스위칭에 의해 발생하는 전동기의 가청 스위칭 소음이 현저히 저감 됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권8호
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• pp.76-85
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• 2000

회절격자 주기의 랜덤 변이가 DFB 레이저의 특성에 미치는 영향을 유효 굴절률 전달 매트릭스 방법을 이용하여 해석하였다. 레이저의 양 거울면은 완전 무반사 처리되었다고 가정하였으며, 회절격자 주기의 변이는 Gaussian 랜덤 변수로 표현하였다. 회절격자 주기의 랜덤 변이는 균일 회절격자 DFB 레이저와 QWS-DFB 레이저 스펙트럼의 대칭성을 깨뜨리고 유효 결합계수를 감소시킨다. 이에 따라 균일 회절격자 DFB 레이저에서는 ${\pm}$1모드 거울면 손실의 평균값이 증가하고 금지 대역폭이 감소하며, QWS-DFB 레이저에서는 단일모드 안정성과 파장 정확도가 저하된다. QWS-DFB 레이저의 거울면 손실 차이는 결합계수에 관계없이 회절격자 주기의 랜덤 변이가 카짐에 따라 감소하고, spatial hole-burning 효과는 정규화된 결합계수가 1.5보다 클 때에는 주는 데 반하여 작을 때에는 커진다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.531-540
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• 2008

적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내에 테스트 케이스를 넓고 고르게 분산시키는 방법을 통해 입력 도메인 내에 존재하는 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 효율적으로 찾아내기 위한 테스트 케이스 선택 기법이다. 테스트 케이스 선택에 많은 연산량을 필요로 하는 초기 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT)의 개선을 위해 입력 도메인을 반복 분할하는 기법들이 제안되었고, 이 기법들은 낮은 연산량 및 성능 향상등의 효과를 가져왔다. 하지만, 입력 도메인 반복 분할 기반 기법에서도 기존 ART 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포 불균일 문제가 존재하고, 이는 기법의 확장성에 장애 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 반복 분할 기반 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포의 특성을 파악하고, 이를 적정 수준으로 제어하기 위한 입력 도메인 확장 정책을 제안하였으며, 실험을 통해 2차원 입력 도메인에서 3%, 3차원 입력 도메인에서 10% 수준의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1001-1008
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• 2019

고품질 의사랜덤수열 생성은 암호화 프로토콜을 포함한 많은 암호화 응용 프로그램에서 매우 중요한 부분이다. 그러므로 의사랜덤수열 생성기(Pseudo Random Number Generator, 이하 PRNG)는 암호시스템에서 키수열 생성하는데 꼭 필요한 요소이다. PRNG는 고품질의 랜덤한 큰 데이터 스트림을 효과적으로 생성해야 한다. CA 기반의 PRNG는 LFSR기반의 PRNG에 의해 출력되는 난수열보다 랜덤성이 우수하다는 사실은 이미 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 비밀키 암호시스템에서 보다 안전한 비트스트림을 생성하고 키 공간을 확장할 수 있는 PRNG를 설계하기 위해 최대길이를 갖는 90/150 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, CA)로부터 유도된 여원 CA가 최대길이 CA임을 보인다. 또한 90/150 최대길이 CA(MLCA)와 여원벡터로부터 유도된 여원 MLCA의 각 셀에서 출력되는 수열 중 비선형 수열을 출력하는 셀의 위치를 분석한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.457-462
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• 2023

파장 분할 다중 신호와 같은 대용량 광 신호를 장거리 전송하기 위하여 사용되는 MSSI (mid-span spectral inversion)와 분산 제어가 결합된 시스템에서의 융통적인 링크 구성을 제안하고 색 분산과 비선형 왜곡 보상 효과를 높일 수 있는 구체적 방법을 살펴보았다. 분산 제어 링크 구성의 융통성을 높이기 위해 제안된 분산 맵은 'random-inverse' 구조를 갖는다. 즉 광 위상 공액기까지의 전반 구획의 각 광성유 스팬의 RDPS는 랜덤하게 분포되고 후반 구획의 RDPS 분포는 전반 구획의 분포 패턴을 반전하는 구성의 분산 맵이다. 제안된 분산 맵은 RDPS의 랜덤 분포를 가지기는 하지만 결과적으로 광 위상 공액기를 중심으로 분산 프로파일이 대칭이 되는 점에 기인하여 왜곡 보상 효과가 개선되는 것을 확인하였다. 'random-inverse' 구조의 분산 맵에서 각 광섬유 스팬에 할당되는 RDPS의 크기가 큰 경우에서왜곡된 파장 분할 다중 신호의 보상 효과가 더욱커지는 것도 동시에 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.337-346
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• 2004

랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.

• 정보관리학회지
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• 제25권3호
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• pp.273-296
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• 2008

본 연구는 선행연구의 연구결과를 데이터로 간주하여 통계분석하는 메타분석방법을 사용하여 사서의 직무만족에 영향을 미치는 요인을 연구하였다. 선행연구 27편으로부터 집단변수로는 남녀성별과 결혼유무, 종속변수로는 전체직무만족도와 7개 하위변수(직무자체, 급여, 승진, 감독, 근무환경, 사회적 인식, 자아실현)가 선정되어 분석되었다. 분석결과 남녀간 사회적 인식과, 승진, 감독, 근무환경의 효과크기는 유의한 차이를 보였으나, 감독과 근무환경의 효과크기만 동질적인 것으로 분석되었다. 이질적으로 분석된 사회적 인식과 승진에 대해서는 랜덤효과분석을 추가로 수행한 결과 승진의 효과크기만 유의한 차이를 보였다. 결혼여부에서는 직무자체와 급여, 자아실현의 효과크기가 유의한 차이를 보였으나, 이질적으로 판명된 직무자체의 효과크기는 랜덤효과분석에서 유의한 차이를 보이지 못하였다. 연구시기 (2000년전후)는 중재변수가 되지 못한 것으로 분석되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.101-113
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• 2024

연합 학습은 분산 환경에서 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 효율적으로 머신러닝 모델을 학습하는 방법으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 이러한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델의 성능을 최적화하기 위해 새로운 FedRFBagging 알고리즘을 제안한다. 클라이언트별 데이터 특성에 기반하여 로컬 랜덤 포레스트 모델의 트리를 동적으로 조정함으로써 통신 비용을 줄이고, 다수의 클라이언트 환경에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있다. 제안하는 방법은 다양한 데이터 조건에 적응하여 모델의 안정성과 학습 속도를 크게 향상시킨다. 랜덤 포레스트 모델은 여러 개의 결정 트리로 구성되나, 연합 학습 환경에서 모든 트리를 서버로 전송하면 통신 오버헤드가 기하급수적으로 증가하여 사용이 어려워진다. 또한 클라이언트 간 데이터 분포의 차이로 인해 트리의 품질 불균형이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 FedRFBagging 알고리즘을 제안하며 이는 각 클라이언트에서 성능이 높은 트리만을 선택해 서버로 전송하고, 서버는 불순도 값을 기준으로 트리들을 선택하여 최적의 글로벌 모델을 구성한다. 이를 통해 통신 오버헤드를 줄이고 다양한 데이터 분포에서도 높은 예측 성능을 유지할 수 있다. 글로벌 모델은 다양한 클라이언트 데이터를 반영하지만, 각 클라이언트의 데이터 특성은 다를 수 있다. 이를 보완하기 위해 클라이언트는 글로벌 모델에 추가 트리를 학습하여 로컬 데이터에 맞춘 최적화를 수행한다. 이를 통해 전체 모델의 예측 정확도를 높이고 변화하는 데이터 분포에 적응할 수 있다. 본 연구는 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델이 가지는 통신 비용과 성능 문제를 효과적으로 해결하여 적용 가능한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델을 위한 알고리즘임을 시사한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.194-204
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• 2002

본 연구에서는 각 상의 PWM 펄스를 개별적으로 랜덤하게 위치시킬 수 있는 새로운 2상 공간벡터 RPWM (Random PWM) 기법을 제안하고 있다. 제안된 방식은 각 2상 펄스들을 변조 구간 내에서 임의의 위치에 랜덤하게 배치하고 이를 기준으로 한 인버터 스위칭에 의해 고조파의 스펙트럼을 광대역화 하는 RPWM 기법이다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여, 16비트 고성능 마이크로 콘트롤러Cl67 기반의 실험을 수행하였다 제안된 2상 RPWM에 의한 인버터 출력 선간 전압과 직류 링크 전류의 고조파 스펙트럼 및 모터의 가청 스위칭 소음 저감효과를 종전의 방식과 비교 검토하였으며, 제안된 방법의 우수성을 입증할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.103-109
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• 2009

본 논문에서는 마하-젠더 광 변조기와 EDFA(Erbium-Doped Fiber Amplifier)로 구성된 아날로그 광통신 링크에서 광 변조기에 인가되는 바이어스 전압의 조정을 통해 광통신 링크 출력의 랜덤 지터를 효과적으로 감소시키는 방법에 관하여 연구하였다. 광 변조기의 바이어스를 $0.5\;V_{\pi}$로부터 약 $0.089\;V_{\pi}$로 이동시켰을 때, 10 GHz RF 신호의 이득은 최대 10.65 dB가 증가하였고, 랜덤 지터는 EDFA의 입력 광 파워가 -0.11 dBm일 때 최대 46.5% 감소하였다.