적응 필터링 기법은 시간에 따라 신호의 통계적 특성이 변화한때 많이 응용되는 신호처리의 분야이다. 적응필터의 성능 평가는 보통 구조의 복잡도 (complexity), 수렴 속도 (convergence speed) 및 오조정 (misadjustment)을 가지고 평가한다. 적응 필터의 실시간 구현을 위해서는 구조가 간단해야 피고 수렴속도는 빨라야 한다. 본 연구에서는 수렴속도 향상을 위해 변환 평면에서의 적응 필터링 기법에 대해 제안하였다. 먼저 CZT (Chirp Z-Transform)의 주파수 확대해석하는 특성과 DCT (Discrete Cosine Transform)의 실수연산 특성을 모두 가지는 CDCT (Chirp Discrete Cosine Transform)을 제안하였고, 이를 이용한 CDCTLMS (Chirp Discrete Cosine Transform LMS)을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 NLMS (normalized least mean square)알고리즘과 대표적인 변환평면 적응 필터링 방법인 DCTLMS (discrete cosine transform LMS) 알고리즘과의 학습곡선 (loaming curve)의 비교를 통하여 우수함을 입증하였으며 실제 초음파 신호처리에의 응용을 보였다.
본 논문은 2.5 MHz 간격으로 광대역 주파수를 발생하며 응답 시간이 400 nsec 이하인 초고속 이산(discrete) 주파수 합성기를 제안한다. 제안한 주파수 합성기는 고정 주파수 위상 제어 루프(PLL)와 주파수 분배기를 이용해 16개의 기준 신호를 생성하고, 이들을 선택하여 주파수 혼합하는 방식으로 710~1,610 MHz내에서 2.5 MHz 간격의 이산 주파수 신호를 고속으로 생성한다. 제작된 주파수 합성기의 주파수 천이 응답 시간은 평균 350 nsec, 고조파를 비롯한 모든 불요파 신호는 -60 dBc 이하, 위상 잡음 특성은 -94 dBc/Hz @100 Hz, 출력 세기는 평균 21.5 dBm, 평탄도는 2.65 dB 이하로 측정되었다. 또한 주파수 천이 응답 속도를 측정하는 새로운 기법의 측정 방법이 제안되었다.
본 논문에서는 RCF 해석법을 싸이리스터 제어 FACTS 설비인 TCSC를 포함하는 전력계통의 미소신호안정도 해석에 적용하였다. 이산시스템에서 RCF 해석법에 기초한 고유치 감도해석 알고리즘을 제시하고 TCSC를 포함하는 전력계통에 적용하였다. 사례연구를 통해서 RCF 해석법이 TCSC의 주기적 스위칭 동작에 의해 발생하는 진동모드의 변화와 새로이 발생되는 불안정 진동모드의 정확한 해석에 매우 유용한 해석방법임을 보였다. 또한 RCF 해석법에 기초한 고유치 감도해석 방법을 사용하여 이산시스템에서 주기적 스위칭 동작에 의해 발생되는 중요 진동모드에 대한 제어기 감도계수를 정확히 구할 수 있음을 보였다. 이러한 사례연구 결과는 기존의 연속시스템에서의 상태방정식에 의한 해석결과와 크게 다른 것이며, RCF 해석법이 TCSC와 같이 주기적 스위칭 동작을 하는 설비를 포함하는 이산전력계통의 해석에 매우 유용한 방법임을 보여준다.
데이타로부터 유효한 음성 데이타를 추출하는 것은 음성 인식분야에서 중요하다. 본 논문의 음성 추출 기술은 빠른 연산이 가능하며 음성의 전처리 과정에 적합한 이산 웨이브렛 변환을 사용하고 있으며, 이산 웨이브렛 변환의 복수 해상도 해석 특징을 이용한 머징 알고리즘으로 유효한 음성을 추출하고 노이즈 제거를 동시에 구현한다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 또한 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에, 유효 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 그리고 머징 알고리즘은 시스템 잡음에 대한 적응 특성을 갖고 탁월한 노이즈 분리 특성을 갖는다.
본 논문에서는 복잡한 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM(Hyperchaotic Volume Preserving Maps) 모델을 이용한 카오스 동기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 HVPM 모델은 3차원 이산시간(discrete-time) 연립 차분방정식으로 구성되어 있으며, 비선형 사상(maps)과 모듈러(modulus) 함수를 사용하여 랜덤한 카오스 어트랙터(attractor)를 발생시킨다. Pecora와 Caroll은 최근 카오스 시스템이 카오스 신호를 이용하여 동기화가 가능하다고 보고하였다. 따라서 본 논문에서는 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM 모델간의 동기화를 위하여 결합동기(coupled synchronization) 알고리듬을 제안하였다. 모의실험에서 카오스 시스템과 하이퍼카오스 신호를 결합하여 카오스 동기화 현상을 확인할 수 있었다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
워터마크의 실현방법은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 공간영역에서 처리방법이고 다른 하나는 주파수영역에서 처리방법이다. 초기에는 공간영역에서 처리가 많이 연구되었으나 공간영역에서의 워터마크 삽입방법은 주로 least significant bit(LSB)을 조작하기 때문에 주파수영역의 방법보다 각종 신호처리에 의해 워터마크가 쉽게 없어지는 단점이 생긴다. 따라서 현재는 그런 단점들을 잘 극복할 수 있는 방법으로 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법이 많이 쓰인다. 본 논문에서는 디지털 영상을 위한 다해상도 이산 웨이브렛 변환을 사용한 워터마킹 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 페트리 네트를 사용하여 모델링된 이산 사건 시스템의 제어시 발생하는 충돌 현상을 해결하기 위하여 퍼지 개념을 사용하였다. 이를 통하여 페트리 네트로 시스템을 제어할 경우 발생하는, 큰 문제점인 외부 시스템과의 데이터 입출력 설정의 어려움을 해결하는 방법을 보였다. 또한 제시된 규칙 행렬의 단순성으로부터 쉽게 충돌 현상하의 우선 순위를 변화시킬 수 있다. 시스템을 제어하는 전문가의 지식이 모호하여 단순히 상수값으로 우선순위를 표현할 수 없는 경우에는 퍼지개념을 이용하여 해결하였다. 이러한 방법들은 소규모의 모터 자동 조립 시스템을 제어하는데 부품의 수량, 작업의 대기 상태를 퍼지화하여 규칙행렬을 만들어 제어신호를 발생시켰다. FMS, CIM을 제어할 때 발생하는 Scheduling 문제도 본 논문의 방법을 사용하면 해결할 수 있다고 본다.
댁내에서 사용하는 유틸리티 검침정보인 전기검침, 가스검침 그리고 수도사용량 데이터와 같은 이산적 특징의 시간영역 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 분석하면 여러 가지 정보를 얻을 수 있다. 주파수 영역으로 변환된 신호를 고주파 성분과 저주파 성분으로 구분하여 패턴을 분석함으로서 거주자가 댁내에서 정상적인 생활을 하고 있는지 여부를 판단하는 알고리즘을 설계하고 구현하였다.
This paper propose a new method for the discrete signal : Discrete Wavelet Transform(DWT). This paper is a brief introduction to the DWT and applies the DWT coding for the audio data as an example. We can have a number of hint about the compression algorithm of multimedia resources and the high performance of transmission and storage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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