잡음 예측 최대 유사도(noise predictive maximum likelihood, NPML) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높이게 된다. 따라서 기존의 PRML 검출기에 잡음 예측기를 포함시킴으로써 그것의 실제 성능이 향상되고 복잡도가 줄어드는 이점이 있다. 본 논문에서는 선형 채널과 비선형 채널 하에서 랜덤 시퀀스와 런-길이 제한 (1,7) 시퀀스를 적용하여, 고밀도 수직 자기 기록 (1.7$\leq$K$_{p}$$\leq$3.0)에서 잡음 예측 PR-등화 신호에 의한 NP(1221)ML 검출 시스템이 보다 높은 타수의 PR(12321)ML 시스템보다 복잡도가 낮으면서 우월한 성능을 나타냄을 모의 실험을 통해 분석, 검증하였다.
이 논문에서는 계산 복잡성이 단순화된 비선형 추정기를 소개하고, 이를 적용한 Bussgang 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 베이즈 추정기가 눈 모형이 닫힌 등화 초기에는 시그모이드 추정기로 잘 근사화되며, 눈 모형이 열린 조건에서는 임계 추정기에 근사화되는 사실을 이용하였다. 제안 방법에서는 매 갱신 마다 채널 왜곡의 정도에 따라 시그모이드 추정기와 임계 추정기를 선택적으로 적용하고, 특히 시그모이드 추정기에 축소 신호점을 도입함으로써 고차 QAM 신호의 블라인드 등화에 적용 시 계산 복잡성을 극히 단순화하는 동시에 블라인드 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
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.
오존농도 메커니즘은 매우 복잡하고, 비선형성과 비정상성이 강하기 때문에 오존 예보시스템들은 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 고농도 오존에 있어서 예측결과들이 성능이 좋지 않다. 본 논문은 뉴로-퍼지기법과 퍼지 클러스터링을 이용한 오존 예측시스템의 모델링 방법을 설명하고자 한다. GMDH의 전형적인 알고리즘에 기초한 동적 다항식 신경망은 데이터 분석, 비선형적이고 복잡한 시스템의 검증 그리고 동적 시스템의 예측을 위한 유용한 방법이다.
본 논문에서는 짝수 홀수 분해법 (even-odd decomposition; EOD) 에 기초한 CCI (cubic convolution interpolation) 변형된 방법을 제안한다. CCI는 선형보간법과 더불어 영상 보간에서 가장 많이 사용되는 보간법이다. 선형보간법과 비교하여 우수한 화질을 제공하지만, 복잡도 상당히 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문은 최근 제안된 짝수 홀수 분해법을 활용하여 CCI에 대한 새로운 보간 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 실험이 수행되었고 실험결과는 변형된 CCI 보간 방법이 복잡도를 줄임과 동시에 영상 화질을 개선할 수 있음을 보여 주었다.
약동학 모형은 약동학 모수들의 복잡한 비선형형태의 함수로 복잡한 미분방정식의 형태로 나타나기도 한다. 집단 약동학은 약동학 모형에서 약동학 모수들의 개인 간 차이를 나타내기 위해 이를 랜덤효과로 가정하므로 비선형 혼합 효과 모형이 된다. 본 논문에서는 임상약리학에서 약동학적 특징을 설명하기 위해 사용하는 집단 약동학 모형에 대한 통계학적 고찰을 해 본다. 또한 실제 임상자료를 이용하여 집단 약동학 모형을 적용하여 분석해 봄으로써 통계적 의미를 살펴본다.
본 논문에서는 복잡한 구조의 멀티미디어 스트리밍 시스템을 단순하고 기본적인 작업 구조를 설계하고, 이 구조를 바탕으로 확장성과 이식성을 높일 수 있는 시스템 설계에 목적을 두고 있다. 따라서 복잡하고 확장성이 떨어지는 문제점을 해결하기 친하여 시스템의 처리 구조를 선형 작업 집합(LTS : Linear Task Set)모델로 제안하였다. 단순한 기본 구조를 바탕으로 일관성 있는 처리과정을 정의하고 단순한 시스템 구조에서 서비스의 목적과 요구사항에 따라 자유로운 구조 변경을 허용할 수 있도록 하였다. 또한 이 모델을 바탕으로 멀티미디어 스트리밍 서비스가 가능하도록 컴포넌트 시스템 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 선형 블록 부호에 대한 효율적인 연판정 복호법을 제안하였다. 제안된 연판정 복호법은 연판정 복호 과정을 반복하여 실현하는 방식이다. 경판정 복호 결과로부터 후보 부호버들을 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 과정에서 후보 부호어가 선출되지 않는 경우의 발생을 억제할 수 있는 새로운 복호법을 제안하였다. 또한, 복잡도를 줄이는 방안도 개발하여 알고리듬 개선으로 인한 복잡도 증가가 거의 나타나지 않도록 하였다. 2진(63, 36) BCH 부호에 대한 시뮬레이션 결과로 이러한 사실들을 확인할 수 있었다.
제6세대 컴퓨터로 불리는 신경컴퓨터는 학습과 병렬처리에 의해 인간의 지능을 모방한다. 따라서 지능과 빠른 계산을 요하는 여러 분야에 응용되고 있으며 실제 로봇의 제어나 sensor에 의거한 제어에 응용하여 좋은 결과를 내고 있다. 신경회로의 로봇나 공정제어(process control)응용은 학술적인 측면에서는 복잡한 비선형 시스템의 지능제어(intelligent control)연구이며 산업적 측면에서 보면 산업 자동화라는 막대한 시장을 뒤로 하고 있어 우리나라도 활발한 연구를 절실히 필요로 하고 있다. 본 해설에서는 신경회로를 간단히 소개한 후 로봇 제어 응용을 다루기로 한다. 신경회로의 응용분야중 보고된 결과가 비교적 적은 제어분야를 소개함으로써 독자들에게 연구 자료들을 제공하고 또한 흩어져 있는 신경회로의 제어응용 논문들을 분류 통일함으로써 이 분야를 조감할 수 있게 한다. 또한 로봇을 하나의 복잡하고 비선형적 plant로 보았을 때 로봇의 신경제어는 곧 산업공정의 신경제어에도 그대로 응용되리라 믿는다. 신경제어는 plant의 모델없이도 학습에 의하여 고속 정확한 제어가 가능하고 또 plant 특성변화에 잘 적응하며 병렬성으로 인하여 실시간 제어도 가능하다는 점에서 무한한 잠재력이 있으나 전세계적인 연구는 아직도 크게 미흡한 편이다. 더욱 많은 연구가 절실히 필요하다고 본다.
최근 친환경 생활이 강조되는 오늘날, 자전거(bicycle) 이용자 수가 급격히 늘어나고 있다. 때문에 2륜 자전거의 무인화 및 다양한 기구학적 재해석과 구조학적 재해석을 시도하고 있으며 공학적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 복잡한 2륜 자전거의 복잡한 동역학 방정식을 분석한 결과 인버터 팬들럼 모델과 유사한 점을 수학적 전개를 통하여 알 수 있었다. 이렇게 근사화된 방정식 모델을 바탕으로 비선형 제어 알고리즘을 통하여 비선형 제어기를 설계하여 2륜 자전거의 주행 안정성에 대한 진행속도와 조향각(steering angle) 제어에 대한 상관관계에 대한 연구를 시뮬레이션을 통하여 결과를 분석하고자 한다. 이러한 분석을 통한 2륜 자전거의 자세제어를 통하여 기타 로봇의 자세제어 및 다양한 시스템에 적용 가능성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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