• 한국지진공학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.79-88
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• 1997

주상복합건물의 강체거동을 보이는 연결층은 인접한 층에 비해 큰 질량과 강성차에 의해서 수치해석상의 문제점을 일으킨다. 강체거동을 보이는 구조물의 정적해석은 상부와 하부구조물을 별개의 구조물로 보고 2단계에 걸쳐서 근사적으로 수행될수 있지만, 동적해석은 구조물을 분리해서 행해질 수 없다. 이러한 주상복합건물의 동적해석을 위한 효율적인 모형화기법이 본 연구에서 제시된다. 자유도수를 줄여서 컴퓨터해석시간을 대폭 감소시키는 행렬의 응축기법과 연결층을 모형화하기 위해서 일반적인 보요소에 강체가 연결된 요소를 도입한다. 제안된 모형화기법의 효율성과 정확성을 입증하기 위해서 몇가지 구조해석을 한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.97-108
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• 1994

대상물체와 배경으로 이루어진 다변수 신호를 분리시키기 위한 변환 기법의 하나로 두 샘플 공분산 행렬의 정규화 후 동시 대각화를 이용한 변형된 Karhunen-Loeve 변환 기법이 제안되었다. 두 클래스간의 샘플 공분산비를 최대화함으로써 국소적 데이터 구조를 분리하는 이 변환 기법은 수리형태학적 연산자를 비롯한 인접 화소 연산자를 사용하는 다변수 영상처리 알고리듬의 전처리 변환으로 유망한 기법이라는 것을 보였다. 제안된 기법이 가지는 분리성은 수리형태학적 패턴 스펙트럼에 근거하여 제안된 measure인 ‘평균높이’의 개념과 관련시켜 해석하였다. 그리고 변환 기법에 대한 실용적인 구현 알고리듬과 이론적인 결과를 모의실험을 통하여 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권10호
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• pp.988-995
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• 2008

본 논문에서는 궤환선형화를 이용한 일치기법을 사용하여 다수 무인기의 편대비행 제어기를 설계하였다. 제안한 기법은 한 대의 리더기를 중심으로 하는 집중형 방식이 아닌 분산형 방식으로, 각 개체의 제어입력은 인접한 개체만의 정보만을 이용하여 설계된다. 라플라시안 행렬을 이용하여 개체 간의 정보 교류를 정의한 후, 궤환선형화 과정을 거친 비행체에 적용하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 제어기의 안정성 해석을 수행하였다. 또한 제안한 제어기의 성능을 검증하기 위해서 회전익 무인기 비행체 모델에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권2호
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• pp.32-38
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• 2012

이3GPP LTE Release 10에서 다중 사용자 환경의 다중 송수신 안테나 시스템을 위한 더티 페이퍼 코딩(Dirty Paper Coding, DPC)을 k user 사용자 채널에서 어떻게 해석하는지를 보였다. 다중 사용자 환경에서 더티 페이퍼 코딩은 송신단에서 모든 사용자와 채널에 대한 정보를 완벽하게 안다고 전제한 후, 미리 예상할 수 있는 모든 간섭을 제거하여 각 사용자에게 정보를 전송한다는 개념이다. 즉, 인접 채널이나 사용자로부터의 간섭을 제거하기 위한 추가적인 전력이 필요하지 않으므로, 더티 페이퍼 코딩을 통하여 가산성 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 채널과 동일한 채널 용량을 달성할 수 있다. 본 논문에서는, 세 명의 다중 사용자가 존재하는 통신 환경에서, 대표적인 비선형 전처리 코딩 기법인 Dirty Paper 전처리 코딩이 직교 하삼각 행렬 분해와 Gram Schmidt 직교 정규화 기저를 이용하여 어떻게 채널을 분석하는지를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.529-545
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• 2023

본 논문에서는 장기 기억성을 가지는 고차원 시계열 데이터 분석에 유용한, 밴드 구조의 계수행렬들을 가지는 밴드구조 VHAR (Banded-VHAR) 모형을 제안한다. 밴드구조 VHAR 모형은 인접한 차원의 시계열에서만 상관구조를 가지는 성근 고차원 시계열 모형으로 밴드구조에 영향을 주는 요인으로는 대표적으로 지리적 특성이 있다. 밴드구조 VHAR 모형의 빠른 추정을 위해 본 논문은 행별추정방법을 사용하고 또 밴드의 크기를 추정하기 위해 BIC와 잔차제곱합의 비율을 이용한 추정 방법을 소개하였다. 더불어 모의 실험을 통해서 제안한 추정 방법의 점근적 일치성을 확인하였다. 실증자료 분석으로 지역별 초미세먼지 및 아파트 거래량 자료를 활용하여 모형을 적용한 결과 밴드구조 VHAR 모형이 표본외예측 능력의 우수하고, 지리적정보에 기반하여 모형의 해석이 용이하다는 큰 장점이 있음을 살펴보았다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1254-1264
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• 2008

본 논문에서는 RF 전력 증폭기의 메모리 효과 모델링의 정확성을 향상시키기 위한 확장된 메모리 다항식 모델을 제안하고 검증하였다. 볼테라 커널 중에서 대각행렬의 성분만을 고려하는 기본적인 메모리 다항식 기반의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 지연차수가 다른 성분들에 의한 교차항을 추가하여 확장 모델을 구성하였다. 제안된 확장 메모리 다항식의 복잡성을 메모리리스 모델, 메모리 다항식 모델과 비교하였다. 확장된 모델을 이용하여 비선형 관계식을 행렬식으로 표현한 후, 최소 자승법(least square method)을 이용하여 변수를 추출하는 모델링 기법을 제시하였다. 또한, 제안된 기법과 간접 학습 방식을 이용하여 디지털 사전 왜곡기를 구현하기 위한 디지털 사전 왜곡부 구현 방안 및 디지털 신호 처리(DSP) 방식을 제시하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 2.3 GHz 대역의 WiBro 신호를 인가한 10 W급 GaN HEMT 전력 증폭기와 30W급 LDMOS 전력 증폭기에 대하여 모델의 정확도를 비교 검토하였으며, 10W GaN HEMT 전력 증폭기에 대하여 제안된 모델을 이용하는 간접 학습 방식에 기반한 디지털 사전 왜곡기를 적용하여 인접 채널 간섭비(ACPR) 성능을 검증하였다. 제안한 모델은 메모리 다항식에 비하여 모델의 정확성을 향상시키고 10 W GaN HEMT에 대하여 디지털 사전 왜곡기 적용시 기존 방식에 비하여 3차 비선형 영역에서 평균 3 dB의 ACPR 성능 향상을 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권5A
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• pp.382-388
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• 2005

이동 통신 시스템이 발전함에 따라서 점점 더 대용량의 고속 데이터 전송을 할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 이러한 시스템으로 주목을 받는 것이 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템이다. 그러나 OFDM 시스템에서는 ISI (Inter-Symbol Interference)의 영향을 줄이기 위해 보호구간 (Guard Interval)을 삽입하기 때문에 데이터 전송률과 대역폭 효율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 보호구간이 없는 OFDM 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 우선 다중 경로 채널 환경에서 다중 경로 신호를 추정하여 수신된 신호에서 제거함으로써 간섭을 줄일 수 있는 PIC (Parallel Interference Cancellation) 기법에 대해서 살펴본다. 또한 인접 심볼 때문에 생기는 간섭성분에 대한 Cross-Correlation 행렬을 구하고 그것의 역행렬을 이용하여 전송된 신호를 추정하는 Pseudo-Decorrelator 방법을 사용한 성능 향상 기법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 실시하여 제안된 시스템의 성능을 평가하고, 보호구간이 없는 OFDM 시스템과 PIC기법을 적용한 시스템의 성능과 비교한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권5호
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• pp.401-408
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• 2013

LTE 및 LTE-A 시스템에서 8-PSK 성운을 알파벳으로 가지는 이중계층 차분 코드북을 제안한다. 인접하는 무선 채널의 시간 상관으로 선부호화 행렬은 천천히 변화하므로, 무선 채널 공간의 전체를 양자화 하지 않고, 시간 상관에 따른 채널 공간의 일부분의 차분 성분만을 양자화하여 피드백을 한다면, 기존과 동일한 크기의 코드북으로도 가상적으로는 코드북이 매우 커지는 효과를 얻을 수 있어 채널 용량이 증가한다. 특히 제안하는 코드북은 LTE release-8의 코드북 설계조건인 8-PSK 성운을 사용하는 동 이득 특성 및 이중 계층 코드북이 단일 계층 코드북을 포함하는 특성을 가지는 새로운 차분 코드북이다. 코드북 내 코드워드들의 인자들이 8-PSK 성운만을 사용하므로, 선부호화 및 복호 시에 계산량이 낮아지는 LTE 코드북의 장점을 그대로 유지할 수 있다. 또한 동 이득 성질은 상대적으로 저렴한 비선형 증폭기를 사용할 수 있는 장점이 있어 가격의 제한을 받는 단말기 설계에는 필수적인 요소이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 이중계층 선부호화 기법의 성능 분석에서, 동일한 피드백 비트 수를 갖는 같은 크기의 코드북에서 제안하는 차분 코드북은 정상상태에서 기존 LTE 코드북보다 최소 1.2dB 성능 향상을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.27-31
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• 2010

본 논문에서는 하이퍼그래프의 고유벡터를 척도로 하여 fMRI기반 Brain Network를 분석하여 중요한 허브노드를 찾는 방법론을 제시한다. 이 방법을 비디오게임을 수행하면서 촬영한 기능적 자기뇌영상(fMRI) 데이터인 PBAIC 2007 데이터셋에 대하여 그 유용성을 검증하였다. 이 데이터는 각 20분씩 세 세션을 촬영한 것이며 처음 두 세션에는 13가지의 감정 항목의 평가치가 각 스캔마다 주어진다. 한 피험자의 첫번째 세션 데이터로부터 13가지 감정 항목에 대하여 상관관계가 높은 각각의 복셀(voxel)들을 추출하였다. 이 13가지의 복셀들의 집합들을 각각 하이퍼에지로 보고 하이퍼그래프를 구성하였다. 하이퍼그래프로부 터 인접 행렬(adjacency matrix)를 구성한 후 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 구하였다. 여기서 고유치가 가장 큰 고유벡터의 원소들은 각 복셀들의 중앙성(centrality), 즉 중요성을 나타내며 이로부터 감정과 관련된 중요한 허브 복셀들과 그들의 국소적 집합인 모듈을 찾았다. 모듈들은 감정 및 작업기억(working memory)과 관련된 뇌 영역들의 클러스터(cluster)로 추정된다.