본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 동특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망(Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동 소음 제거기의 전처리기로 이용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.
본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.
인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적클론선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 개선된 동적클론선택 알고리즘을 제안한다. 개선된 동적클론선택 알고리즘은 정상행위를 비정상행위로 판단하는 기억 탐지 자들을 제거함으로써 기존에 동적클론선택 알고리즘이 안고 있던 오류를 감소시키는 방안을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.901-908
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2010
다중회귀모형에서 변수선택법 중에서 전진선택과 후진제거의 과정을 기하학적으로 표현하는 그래픽적 방법을 제안한다. 반지름이 1인 반원의 제1사분면에는 전진선택 과정을, 제2사분면에는 후진제거 과정을 표현한다. 각 단계에서 회귀제곱합을 벡터로 표현하고, 추가제곱합 또는 부분결정계수를 벡터 사이의 각도로 나타내며 벡터의 끝을 연결할 때 통계적으로 유의하면 점선으로 표현하여 부분가설검정의 통계적 분석결과를 인지할 수 있도록 작성한다. 이 방법을 이용하면 전진선택과 후진제거 방법에 의한 최종모형을 비교 분석하고 전체적으로 모형의 적합도를 파악할 수 있다.
SOx 등과 함께 대기오염 발생에 가장 크게 관여하는 NOx를 제거 하고자 오래전부터 지금까지 많은 연구가 수행되어 왔다. NOx가 배출되는 유형에 따라 발전소, 보일러 및 산업체와 같은 고정원에서 배출되는 경우와 자동차나 선박과 같은 이동원에서 배출되는 두 가지의 경우가 있다. 고정원에서 NOx를 제거하는 가장 효율적인 방법은 암모니아에 의한 NOx의 선택적 제거법(Selective Catalytic Reduction)으로 알려져 있다. (중략)
시변 채널에서 상향 직교 주파수 분할 다중 접속 (OFDMA uplink : Orthogonal Frequency Division Multiple Access uplink) 시스템은 도플러 현상 (Doppler Effect)과 시간 비동기에 의한 부반송파 간의 간섭 (ICI : Inter-Channel Interference)으로 인해 치명적인 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 OFDM uplink 시스템에서 부반송파 간의 간섭으로 인한 열화를 줄이기 위해 혼합 간섭 제거 기법 (HIC : Hybrid Interference Cancellation)을 제안한다. 제안된 혼합 간섭 제거 기법은 직렬 간섭 제거 기법 (SIC : Successive Interference Cancellation)의 강인한 간섭 제거 효과와 병렬 간섭 제거 기법 (PIC : Parallel Interference Cancellation)의 복잡도 감소 효과를 동시에 얻을 수 있도록 설계되었다. 이것은 신호 대 간섭 및 잡음 비 (SINR : Signal-to-Interference and Noise Ratio)에 따라 정렬된 수신 신호의 효과적인 군(Group) 선택과 위너 여파기 (WF : Wiener Filter), 그리고 시변 채널 특성을 고려한 신호 선택 기준을 통해 구현된다. 모의 실험 결과에서는 기존 OFDMA 기법의 등화기가 시변 페이딩 채널의 영향이 커짐에 따라 성능 열화가 심해지는 것에 반해 제안된 간섭 제거 기법은 간섭 제거를 위한 신호 선택 기준에 의해 저복잡도에서도 비트 오류 확률 성능이 더욱 향상되며, 또한 성능과 복잡도의 교환이 가능한 유연한 시스템인 것을 보여 준다.
ES(Exponentially weighted Stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향 반향 제거기는 동작 구조가 간단하고, NLMS 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 갖지만, 외부 잡음에 약하다. 그 이유는 ES 알고리즘은 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균 에너지 감쇄율을 이용해 필터의 탭을 업데이트하기 때문이다. 본 논문에서는 Stepsize 생성기와 선택기를 추가한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안하였다. 제안된 Stepsize 생성기와 선택기는 외부 노이즈에 대한 기존의 음향 반향 제거기의 단점을 개선하여, 음향 반향 제거 시스템의 강건함을 향상시켜준다. Stepsize 생성기는 이동 평균기를 이용하여 별도의 Stepsize 값을 생성한다. 이 때 생성된 Stepsize 값은 잔여 에러양의 에너지 값에 상수 ${\gamma}$를 곱해준 결과이다. Stepsize 선택기는 계수 선택 요소${\Delta}_{differ}$를 이용해 음향 반향 제거기가 좀 더 향상된 성능을 갖을 수 있는 Stepsize 값을 선택한다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 외부 노이즈의 SNR에 관계없이 제안된 알고리즘은 잔여 에러양을 5[dB]에서 10[dB]정도 저하시켰고, 조절 오차의 양도 크게 개선되었음을 보여준다.
가압경수로형(PWR) 원자력발전소에스는 원자로 출력조절을 위한 중성자 흡수체로 붕산(Boric Acid)을 사용하며, 불순물이 농축되는 것을 방지하기 위하여 이온교환수지로 수질 정화를 하고 있다. 그러나, 붕산으로 포화운전되는 이온교환수지에서 붕산보다 이온선택도가 낮은 실리카는 제거되지 않으므로, 원자력발전소의 운전년수 경과에 따라 1차계통수(원자로냉각재)의 붕산수중에 실리카 농도가 증가하게 된다. 한편, 실리카는 고온, 고압 운전조건에서 양이온불순물과 결합하여 핵연료피복재에 열전달을 방해하는 규석(Zeolite)층을 형성함으로서 국부가열(Hot Spot)에 의한 핵연료 손상을 일으킬 수 있으므로, 효율적인 실리카 제거기술이 요구된다. 따라서, 기존에 원전에서 사용하고 있는 Feed & Bleed에 의한 수질정화 방법은 다량의 폐기물 발생 및 붕산보충이 필요하므로, 역삼투막(RO)을 이용하여 붕소와 실리카의 최적 분리, 회수조건을 연구하고, 붕산저장 용량이 큰 SFP(Spent Fuel Pool)의 수질정화용 이동형 RO장치를 개발하기 위하여 붕산수중의 실리카에 대한 역삼투막의 선택적 제거특성을 검토하였다.
이 논문의 목적은 문맥과 해석이 1 대 1 대응을 갖는 것을 입증하는 것이다. 먼저, 문맥이 등위접속문의 처리시간을 단축하는 것을 입증하기 위하여 두 차례에 걸쳐서 실험을 실시하였다. 실험 결과는 문맥이 등위접속문의 처리시간을 단축하는 것을 입증한다. 실험 결과의 논의에서는 등위접속문의 처리시간을 단축하는 문맥효과를 해석과 연결하여 살펴본다. 첫째로, 문맥은 등위접속문의 수없이 많은 가능한 해석 중에서 하나의 가능한 해석만을 선택한다. 즉, 문맥은 해석 선택 장치로서 등위 접속문의 처리 시간을 단축한다. 둘째로, 문맥은 등위접속문의 연역과정을 단축하는 효과를 갖는다. 즉, 문맥은 추론제거장치로서 등위접속문의 처리시간을 단축한다. 해석선택장치로서의 문맥과 추론제거장치로서의 문맥은 문맥과 해석이 1 대 1 대응을 갖는 것을 보여준다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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