• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 1999년도 춘계 학술대회논문집
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• pp.113-123
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• 1999

본 연구에서는 3차원, 비압축성 유동에 적용 가능한 순수 벡터 포텐셜 방법 (Pure Vector Potential Method, PVPM for short)의 정식화를 수행하였고, 2차원의 경우에 적용 가능한 수치적 방법과 경계조건의 부여법을 상세히 설명하였다. 이 방법의 타당성을 검증하기 위하여 급작스럽게 출발하는 벽구동 웅덩이 내부 유동과 엄밀해가 존재하는 Stokes의 제 1문제를 수치해석하였다. 계산 결과들은 이 두 유동의 중요한 거동을 매우 잘 묘사하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.193-200
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• 2021

본 연구에서는 국부 비선형 정적 해석을 효율적으로 수행하기 위하여 강성응축(Static condensation)을 활용한 해석기법을 제시하였다. 강성응축기법은 자유도 기반의 유한요소 모델 축소기법이며, 해석 모델을 관심 대상(Target) 부분과 응축되어 생략될(Omitted) 부분으로 구분한다. 본 연구에서는, 관심 대상 부분에는 비선형 영역, 생략될 부분에는 선형 영역으로 지정하였고, 선형 영역에 대응되는 강성 행렬 및 하중 벡터를 비선형 영역, 즉 관심 대상 부분으로 모두 응축하였다. 모델 응축 후에는 비선형 영역에 대한 강성 행렬 및 하중 벡터만으로 이루어진 축소 모델을 구성하였으며, 이 축소 모델만을 뉴턴-랩슨 반복(Newton-Raphson iteration)을 통해 갱신하여 효율적으로 비선형 해석을 수행하였다. 끝으로, 제안된 기법을 다양한 수치 예제에 적용하여 해석기법의 효율성과 신뢰성을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.541-548
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• 2013

본 논문에서는 상용 벡터 회로망 분석기를 사용하지 않고도, 신호 발생기, 벡터 전압 수신기, 방향성 결합기, 주파수 혼합기 등의 기본적인 초고주파 장비/소자를 활용하여 평가하고자 하는 초고주자 소자의 2-포트 산란 계수를 측정할 수 있는 시스템을 제안한다. 벡터 회로망 분석기를 대용할 수 있는 산란 계수 측정 시스템의 해석적 모델과 제작방법을 제시하고, 이를 1-포트와 2-포트 소자에 대하여 각각 적용한 산란 계수를 측정하여 구현된 시스템을 평가하였다. 평가 주파수 대역에 따라 비교적 낮은 대역에서는 단일 신호 발생기와 벡터 전압 수신기를 사용한 직접 수신법을, 높은 대역에서는 추가의 신호원과 주파수 혼합기를 사용하여 신호를 하향 복조하는 헤테로다인 방식을 사용하여 산란 계수를 결정짓는 벡터 전압을 수신하였다. 이들 각각의 수신 방법으로 UHF와 X 대역 초고주파 소자의 2-포트 산란 계수를 평가하였고, 그 유효성을 상용 벡터 회로망 분석기로 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.871-883
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• 2015

벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 1993년도 추계연구발표회 논문개요집
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• pp.24-25
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• 1993

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1984년도 하계학술회의논문집
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• pp.13-15
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• 1984

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.868-876
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• 2016

MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴 판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의 기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권1호
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• pp.125-136
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• 2008

많은 실제적인 공학 설계문제에 있어서, 목적함수의 형태는 설계변수들에 의하여 정확하게 주어지지 않는다. 이러한 환경 하에서, 구조해석, 유체 역학 해석, 열역학 분석과 같은 등과 같은 문제에서 설계변수들의 값이 주어졌을 때 목적함수들의 값은 실제 실험이나 계산상의 실험을 통하여 얻어지게 된다. 일반적으로, 이러한 실험들은 많은 비용이 든다. 이런 경우에는 실험의 횟수를 가능한 적게 하기위하여, 목적함수의 형태를 예측하는 것과 병행하여 최적화를 수행하게 된다. 반응표면분석(Response Surface Methodology, RSM)은 이러한 접근 방법에서 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 목적함수의 예측을 위하여 서포트 벡터 기계(Support Vector Machines, SVM)의 방법을 적용할 것이다. 이러한 접근에서 가장 중요한 과제들 중의 하나는 가능한 실험의 횟수를 적게 하기 위하여 적절하게 표본자료들을 배치하는 것이다. 이러한 목적에 서포트 벡터의 정보들이 효과적으로 사용되어짐을 보이고 제안한 방법의 효율성은 공학 설계문제에서 잘 알려진 수치 예제를 통하여 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.34-42
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• 2011

음성타자기의 구현에 접근하려는 노력의 일환으로서, 우리는 본 논문에서 자음의 분류에 대해 연구한다. 많은 자음들은 시간에 따른 주기적 거동을 보이지 않고 따라서 그들에 대한 푸리에 해석의 타당성에 확신을 갖기 어렵다. 그러므로, 우선 음성 신호로부터 추출되는 MFCC와 LPCC 특징벡터들이 자음에 대해 어느 정도의 의미가 있는지를 파악하기 위하여 LBG 클러스터링을 통한 벡터양자화를 수행한다. VQ의 실험적 결과는 자음에 대한 푸리에 해석의 타당성에 관해 분명한 결론을 내리는 것이 쉽지 않음을 보여주었다. 자음의 분류를 위해 SOM과 LVQ의 두 가지 신경망이 사용되었다. SOM의 결과는 몇 쌍의 자음들이 나뉘어 분류되지 않음을 보여주었다. LVQ에서는 본질적으로 이 문제가 사라지지만 자음의 분류 정확도는 낮은 수준이었다. 이로부터, LVQ에 의한 자음 분류에 있어서는 MFCC 및 다른 특징 벡터들이 함께 사용되어야 함이 사료된다. 하지만 본 연구에서 도입한 MFCC/LVQ의 결합은 기존의 언어모델을 기반으로 하는 음소 분류에 비해 그 결과가 나쁘지 않은 것으로 나타났다. 모든 경우에 LPCC 특징벡터는 MFCC에 비해 그 결과가 좋지 않았다.

• 한국측량학회지
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• 제16권1호
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• pp.75-84
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• 1998

인공위성 데이터로부터 보다 자세한 정보를 취득하기 위해 혼합화소를 해석하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 2가지 토지피복만 혼합되어 있는 경우로 한정하였다. 정준상관분류기법에서 생성되는 정준벡터를 분석하여 혼합화소를 분류해 낼 수 있었으며, 그 기준으로 정준벡터의 요소인 정준가중치 2개의 상대적 비율을 역치로 사용하였다. 9월 1일을 전후한 TM 데이터의 다리와 물 항목에 대한 분류의 경우에, 혼합화소를 가장 적절히 분류하는 역치는 4.0으로 결정되었다. 즉 정준가중치사이의 비율이 4.0이상이면 단일피복화소이며, 4.0이하이면 혼합화소로 간주하게 된다. 정준가중치의 분포에 의해 대략적인 토지피복 구성비율도 추정할 수 있다. 실험영역에 대한 혼합화소 추출의 정확도는 90%로서 높은 수준이었다. 따라서 정준벡터분석에 의한 혼합화소 분류방법은 효용성이 있다고 판단된다.