본 논문에서는 마이크로폰 어레이 시스템을 이용하여 여러 화자의 음성 정보로부터 각 화자가 위치한 방향을 추정하는 기술 개발 내용을 다룬다. 성능 향상을 위한 전처리 과정으로 비선형 증폭기를 사용하여 거리에 따른 영향을 최소화하는 과정과 잡음에 대한 강인성을 얻기 위해 음성활성 영역을 검출하는 과정을 포함한다. 등간격으로 배치된 마이크로폰 어레이 시스템의 기하학적 특성에 따른 음원의 위치와 신호의 지연시간차이와의 상관관계로부터 화자의 위치를 역으로 추정하는 알고리즘을 기본으로 하여 가능성 척도를 계산하고 이를 활용하여 가능성이 높은 것들을 클러스터링하여 가능성이 있는 후보를 선정하여 화자의 방향을 검지한다. 이 과정에서 오인식을 최소화하기 위하여 가능성이 희박한 영역에 대한 추정 억제 방법으로 부정식 추론법을 적용하였다. 2 화자의 음성 신호를 입력으로 한 실험을 통하여 제안한 방법에 의한 다화자 방향검지의 가능성을 알아보았다.
자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.
모델 예측 제어 시스템은 이동 제어 구간에서 원하는 출력과 예측된 출력의 차이를 최소화하는 현재의 제어 입력을 적용하는 방식을 사용한다. 제약조건이 있는 경우이거나 비선형 시스템 문제의 경우는 주어진 함수를 최소화하는 최적화 문제를 풀기가 힘들다. 본 논문에서는 모델 예측 제어 시스템의 최적화 문제를 실수 코딩 유전 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구할 수 있음을 보인다. 또한 실수코딩 유전알고리즘이 여러 가지 면에서 디지털코딩 유전알고리즘보다 더 자연스럽고 유리함을 모의실험을 통해 보인다.
본 논문에서는 다중 안테나 기반 증폭 후 재전송 중계 시스템을 위한 선형 전처리 필터 설계를 다룬다. 수신 신호의 평균 제곱 오차를 최소화하기 위한 송신 및 중계 선형 전처리 필터가 제안되며, 수신 단말에서는 제안된 전처리 필터에 적합한 MMSE 기반 수신기가 사용된다. 최적의 송신 및 중계 전처리 필터는 수식적으로 표현하기 어렵고 반복 과정으로 통하여 유도되므로 이러한 연산을 단순화한 전처리 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 전처리 기법이 최적의 전처리 기법과 거의 유사한 성능을 보이면서도 기존의 중계 전처리 기법 보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 게다가, 신호 대 잡음비가 높은 영역에서 중계 수선 단말간 신호 대 잡음비에 비하여 송선 중계 단말간 신호 대 잡음비가 성능에 더 많은 영향을 미친다는 사실도 확인할 수 있다.
현재 국내.외 기간 통신망은 급격히 증가하는 고속 대용량 트래픽을 효율적으로 멀리 전송하기 위해 광증폭기를 이용한 파장분할다중화방식 (DWDM : Dense Wavelength Division Multiplexing) 광전송 시스템 통신망을 구축하고 있다. DWDM광전송 시스템에서 고속, 대용량 및 장거리 전송을 하기 위해서는 기존 3R 광 중계기 시스템에서 크게 중요시 않았던 광 fiber의 비선형(non-linearity) 전송제약 요소를 고려하여 통신망을 설계하여야 한다. 광통신망에서 장거리 전송 시 신호펄스 파형의 왜곡을 최소화하기 위해 영분산(zero-dispersion)을 구현하여야 하지만, 영분산으로 인하여 파이버의 비선형 현상이 나타나 신호 스펙트럼 왜곡 현상이 발생하는 문제가 있다. 즉 영 분산과 파이버의 비선형 사이에 서로 상충관계를 해결하여야 고속 대용량 트랙픽을 장거리 전송할 수 있다. 본 논문에서는 DWDM 해저 광 통신망에서 고속 대용량 트래픽을 장거리 전송하기 위한 기술을 알아보고, 영분산과 파이버의 비선형 사이에 상충문제를 해결 위한 분산관리 기법을 소개하고, 실제 한국-홍콩간 해저 광통신 구간에서 분산 맵 (dispersion map)을 설계 구현하였다.
심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
철도 운영측면에서 비용을 최소화하는 최적노선을 설계하기 위해서는 다양한 지형 위에 설계기준에 맞는 노선을 배치하여야 하며, 절토량과 성토량을 최소화 하거나 이 둘의 합을 균형화 하여 공사비용을 최소화하고 있다. 열차의 효율적인 운행을 가능하게 하는 노선의 설계는 다양한 변수의 해 공간을 모두 고려하여야하기 때문에 조합최적화의 문제라고 할 수 있다. 본 연구에서는, 공사비를 최소화 하는 최적 철도 노선을 설정하기 위한 수리적 모형을 개발하였으며, Genetic Algorithm을 사용한 문제의 해석을 하였고, Algorithm과 결과를 활용한 철도 최적 노선 설계 개념을 정립하였다. 그리고 가상의 구간에 대한 사례적용을 통하여 본 연구에서 제시하고 있는 방법론에 대하여 평가하여 성토량과 절토량을 균형화 할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 실제적으로 수명 동안의 에너지 비용이 공사비보다 높은 현실에서 철도노선설계의 최적화 과정에서 중요하게 활용될 수 있을 것이다.
구조방정식모델(Structural Equation Modeling: SEM)은 변수들 간의 인관관계 및 상관관계를 검증하기 위한 통계기법으로 사회학 및 심리학 분야에서 개발되었지만 현재는 경영학, 광고학, 교육학, 생물학, 체육학, 의학, 정치학 등 여러 학문분야에서 광범위하게 사용되고 있다. Amos는 기본적으로 그래픽(Amos graphics)과 베이직(Amos basic)을 제공하기 때문에 정확한 프로그램의 작성이나 행렬에 대한 지식이 없는 초보자들도 아이콘을 이용하여 복잡한 연구모델이나 다중집단분석모델을 분석할 수 있다. PLS(Partial Least Square)는 모형 추정과정에서 발생하는 잔차 또는 예측오차를 최소화하여 예측력을 극대화하기 위한 프로그램이며, 즉, PLS-SEM는 표본 수가 적고 자료가 정규분포를 보이지 않거나 조형지표 모델이거나 복잡한 연구모델 분석에 유용하다. 최근 빅데이터의 열풍으로 자료들을 분석을 위한 도구로 R이 실무 현장에서 인기를 끌고 있다. R은 통계 프로그래밍 언어이자 오픈 소프트웨어 환경으로 통계, 그래픽, 데이터마이닝 등의 다양하고 방대한 양의 패키지들을 지원한다. R에서 제공되는 패키지들이 오픈 소스이고 선형 및 비선형 모델링, 고전적인 통계분석, 시 계열 분석, 분류 및 군집분석 등의 다양한 통계 패키지들을 제공한다는 측면에서 R은 실무는 물론 학문적인 측면에서도, 특히 통계를 기반으로 실증분석을 수행하는 사회과학연구들에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
조사비용을 증대시키거나 조사실시에 어려움을 주는 바람직하지 않은 표본들의 추출확률을 줄여주기 위해서 Goodman과 Kish(1950)는 관리적 선정 방법을 제시하였다. 충화추출에서 표본의 수가 셀의 수보다 작은 경우 표본 배분에 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 관리적 선정을 적용할 수 있는데 Causey 등 (1985)은 수송이론을 이용한 알고리즘을 제안하였고 Sitter와 Skinner(1994), Tiwaridh Nigam(1998)은 선형계획법을 이용하였다. 본 연구에서는 기존 방법들의 문제점들을 다루었으며 추출방법의 이론적 측면을 보완하기 위하여 표본들의 적합성을 고려한 관리적 선정을 제안한다. 아울러 분산을 최소화시키는 관리적 선정방법과 통합관리적 선정 방법도 제시하였다.
수공구조물의 설계를 위해서 주로 사용되는 강우강도식은 연최대치 강우자료를 이용하여 빈도별 혹은 지속기간별 확률강우량을 구한 후 이 값들을 선형 혹은 비선형식의 형태로 회귀분석하여 구하게 된다. 그러나, 이와 같이 회귀분석을 이용하여 추정된 강우강도식은 원래의 강우자료가 가지고 있는 확률적인 특성을 재현한다고 하기는 어렵기 때문에, 본 연구에서는 연최대치 강우자료에 대한 적정 확률분포형으로부터 직접 강우 강도식을 유도하는 방법을 적용하여 대상지역 강우강도식의 매개변수를 산정하였다. 선정된 적정 확률분포형을 이용하여 강우강도식의 매개변수를 추정하는데 있어서, 평균제곱오차의 제곱근을 최소화하는 형태의 목적함수를 구성한 후 유전자알고리즘을 이용하여 적절한 매개변수를 산정하였다. 산정된 매개변수를 사용한 강우강도식으로 구한 결과값과 기존의 강우강도식에 의한 결과값 그리고 지점빈도해석에 의한 결과값을 비교하여 본 연구에서 산정된 강우강도식의 적용성을 평가해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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