본 논문은 최대 전송률에 가까운 성능을 보이는 선형 preceding 기법을 제안한다. MMSE preceding은 ZF preceding 방식보다 우수한 평균 자승 오차 성능을 가진다. 반면 MMSE preceding 방식의 전송률은 낮은 SNR 범위에서는 ZF 방식에 비해 개선된 성능을 보여주지만 높은 SNR에서는 오히려 성능 열화현상을 보인다. 이와 같은 사실에 착안하여 본 논문에서는 최대 전송률에 근접하는 선형 preceding 기법을 제안한다. 제안된 방식은 ZF precoding방식에서 사용되는 역행렬 연산을 전송율이 최대화될 수 있도록 정규화하는 방식이고 이를 위한 간단한 수치 알고리즘이 제안된다. 또한 그 과정에서 낮은 복잡도를 가지는 간단한 전력 재할당에 의한 정규화 방식이 제안된다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 제안된 방식이 모든 SNR 범위에서 기존의 ZF preceding 방식과 MMSE preceding방식보다 높은 전송률을 가짐을 보인다. 또한 제안된 방식은 채널 추정 오차가 존재하는 경우에도 기존의 선형 preceding 방식들과 비교하여 성능 이득을 유지하면서 채널 추정 오차에 강인함을 가진다.
충격응답함수와 조정법(regularization methods)을 이용하여 항공기 날개의 충격하중 복원 가능성을 검토하였다. 충격하중에 대한 구조의 응답을 내타낼 수 있는 충격응답함수를 날개 유한요소모델의 강성과 질량 자료로 유도하였다. 일반적으로 부적합(ill-posed) 특성을 지닌 충격응답함수의 역행렬은 반복 Tikhonov 조종법(Iterative Tikhonov Regularization Method)과 일반화 특이치 분해법(Generalized Singular Value Decomposition Method)을 사용하여 구하였다. 수치적 입증을 위하여 전투기급 주익을 사용하였다. 해당 주익의 유한요소해석을 통하여 임의의 충격하중에 대한 변위와 변형률을 계산하였으며, 이를 충격응답함수로 계산한 결과와 비교하였다. 또한, 유한요소해석에서 계산된 변형률을 사용하여 충격하중을 복원하였다. 수치적 입증 결과 항공기 구조의 충격하중 모니터링이 본 방법으로 가능할 수 있음을 보여주었다.
얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 충격성 잡음 환경 하에서 인접 투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm, APA)의 안정성을 높이기 위해 제안된 인접 투사 부호 알고리즘(Affine Projection Sign Algorithm, APSA)의 수렴 속도를 향상시키기 위한 새로운 APSA을 제안하였다. APSA은 충격성 잡음에 안정적으로 동작하고 역행렬 연산을 요구하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘의 장점을 가지면서도 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴속도를 갖는다. 기존의 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 필터 갱신을 위해 사용되는 모든 입력 신호의 $l_2$-norm으로 정규화 하지만 제안된 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 i번째 과거 입력 신호의 $l_2$-norm 만으로 정규화한다. 시스템 식별 환경에서 두 알고리즘의 성능을 비교하는 컴퓨터 모의 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 수렴속도가 기존의 알고리즘보다 개선되었음을 보였다.
Jacket 행렬은 1984년 이문호 교수에 의해 소개되어 신호처리 및 코딩이론에 사용되는 $J^{\dagger}=[J_{ik}^{-1}]^T$인 행렬로서, Galois field F에서 $J^{\dagger}$가 J의 원소별 역행렬일 때 $JJ^{\dagger}=mI_m$의 특성을 갖는 $J=[J_{ik}]$인 $m{\times}m$ 정방행렬이다. 본 논문에서는 Jacket 행렬에 의해 고유 값으로 분해될 수 있는 정방행렬 $A_{2^n}$을 제안하였다. 특히 $A_2$와 그의 확장인 $A_3$ 행렬을 가지고 쌍곡선과 쌍곡면의 성질을 수정하는데 각각 적용할 수 있음을 보였다. 특히 쌍곡선이 n배의 정보량을 갖게 되면 $A_2$ 행렬의 EVD[7]를 이용하여 최종 행렬 $A_2^n$을 쉽게 계산할 수 있다. 또한 여기서 제안한 알고리즘을 가지고 컴퓨터 그래픽에서의 응용 프로그램과 수치해석에서도 이용될 수 있음을 보였다.
위상배열 레이더 시스템에서 간섭과 재밍을 제거하기 위하여 적응빔 형성 알고리즘이 폭넓게 사용되고 있다. 최근에 와서 FPGA 기술의 발전으로 적응빔 형성 알고리즘의 실시간 처리가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 능동위상배열 레이더를 개발하기 위해 전단신호처리기에 적용한 적응빔 형성기의 FPGA 기반 실시간 구현방법을 제안하였다. 개방형 VPX 벡플레인을 통한 통신의 상용 FPGA 보드를 활용하여 콤팩트한 적응빔 형성기를 개발하였다. 이 적응빔 형성기는 역행렬을 구하기 위해 QR 분해와 역 치환을 포함한 수많은 고속의 복소 신호처리와 벡터 및 행렬 연산으로 구성하였다. 구현 결과, FPGA를 통한 적응빔 형성 결과와 매트랩을 통한 시뮬레이션 결과가 일치함을 보였다. 또한, FPGA를 통한 적응빔 형성 알고리즘의 실시간 처리가 가능하여 능동위상배열 레이더 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문은 선형차원감소(Linear Dimensionality Reduction)을 위해 널리 이용되고 있는 특징추출 알고리듬인 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 특징추출 알고리듬을 제안한다. 선형판별분석에 포함되는 평균-자료 간 거리 및 평균-평균 간의 거리에 기반한 분산행렬은 역행렬 연산, 계수의 제한 등으로 인하여 계산상의 문제와 추출되는 특징의 수가 제한되는 한계를 가지고 있다. 또한 자료의 집단이 단일 모드의 정규 분포로부터 얻어진 것으로 가정되며 그렇지 않은 경우에 대해서는 적절한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 자료-자료 간의 거리에 기반하고 적절하게 가중치가 추가된 새로운 행렬을 정의하였으며. 이에 기반하여 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 그럼으로써 앞서 선형판별분석의 여러 문제를 해결하고자 시도하였다. 제안된 방법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 다중 채널 레이리 페이딩으로 인하여 발생하는 시변 채널 환경에서 효율적으로 채널을 추적할 수 있는 방식을 제안하였다. 제안된 적응 채널 추적 방식은 채널 변화를 추정하여 채널을 예측할 수 있으며 예측된 채널 응답을 이용하여 주파수 영역에서 다른 안테나로부터 수신되는 간섭 신호를 제거한다. 그 후 AWGN 성분을 줄이기 위하여 시간영역 채널 추정을 수행한다. 제안된 방식의 장점은 매 심벌 마다 채널 추적시 역행렬을 구할 필요가 없다. 시뮬레이션 결과는 기존의 채널 추적 방식보다 시변 채널 환경에서 더 나은 성능을 보였다. 도플러 주파수 300 Hz, BER = 10-3 조건에서 기존의 Li 방식 보다 약 2.5 dB 성능이 개선되었다. 도플러 주파수 600 Hz에서 기존 방식과 제안된 방식의 성능 차이는 더욱 커졌다.
자성체를 포함하는 자기 시스템을 해석하는데 있어 비선형과 히스테리시스(Hysteresis)는 매우 중요한 역할을 한다. 특히 재질의 히스테리시스 특성을 유한요소법(FEM)을 이용하여 계산하기 위해서 많은 방법들이 소개되었다. 단순 반복법이나 Fixed Point Technique(FPT), M-iteration 법. 뉴튼 랍슨 (Newton-Raphson) 법 등이 그 예이다. 이 방법들 중에서 뉴튼 랍슨법은 빠른 수렴 특성으로 가장 많이 사용되고 있다. 하지만 뉴튼-랍슨법을 이용하여 히스테리시스 재질을 해석할 때는 매 반복 계산 때마다 계 계수행렬(System Stiffness matrix)이 변화하기 때문에 요소의 수가 매우 많을 경우 역행렬을 계산하기 위한 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 특히 히스테리시스 해석의 경우에는 주로 time-step법을 이용하여 계산하므로 가장 시간이 많이 소요되는 행렬 계산 시간을 단축함으로써 전체 계산 시간을 크게 줄일 수 있다. 최근 비선형 해석에서 TLM(Transmission Line Modeling)법이 도입되어 비선형 해석 시의 계산 시간을 크게 단축할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 비선형 해석에 적용된 TLM법을 히스테리시스 해석에 적용하는 방법을 새로 제안한다. TLM법은 뉴튼-랍슨법과 달리 각 반복 계산 때마다 계수행렬식이 변화하지 않고 단지 구동항만 변하기 때문에 행렬의 LU를 한 번 저장해 두면 forward와 backward substitution만 시행하면 된다. 따라서 요소의 수가 증가할 경우 TLM법을 사용하면 뉴튼-랍슨법에 비해 매우 큰 계산 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 TLM법을 히스테리시스에 적용하는 방법을 기술하고 간단한 모델에 이 방법을 적용하여 뉴튼-랍슨법과의 비교를 통해 TLM법의 효용성을 보인다.
유전자 알고리즘은 생물의 유전적 진화과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘이다. 제어기 설계 기법은 주파수에 의존하는 명세에 의한 설계는 있어 왔으나 Manabe 표준형을 기본으로 사용하는 시간에 의존하는 명세를 만족시키는 제어기 설계 기법은 미미한 단계에 있다. 본 논문에서는 일반화된 Manabe 표준형을 이용하여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기의 설계에 관해 연구한다. 두 변수 구조를 갖는 제어시스템에서 제어기의 계수 설계시 역행렬 방법이나 기존의 의역 행렬 방법으로 해결할 수 없는 경우가 있다. 이 경우에 원하는 폐루프 다항식이 설계된 다항식과 같거나 근사적으로 같도록 새로운 의역 행렬 방법과 경사알고리즘을 이용하여 제어기를 설계하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로 제안된 제어기 설계 방법들을 자바로 구현한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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