3GPP LTE 하향링크 시스템의 초기 셀 탐색은 이동국이 기지국에 접속하기 위해 필수적인 과정이다. 하향링크 신호에는 primary synchronization channel (PSC) 과 secondary synchronization channel (SSC) 이 정의되어 있으며, 이동국은 두 채널로부터 프레임 시작위치, 주파수 오차, 셀 ID (identification) 및 프레임 위치 정보 등을 검출하여 기지국 정보를 얻는다. 이 과정에는 다양한 검출 방식이 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인접 셀 간섭, 주파수 옵셋 및 다중 경로 페이딩 환경에서 초기 셀 탐색에 적용 가능한 다양한 검출 알고리즘에 대해 분석하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 초기 셀 탐색에 적합한 수신기 구조를 제안한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 PSC 검출 시 부분상관 방식의 성능이 가장 우수하며, SSC 검출 시 채널 보상에 간섭 제거 기법을 적용하였을 때 가장 우수한 성능이 나타난다. 두 가지 알고리즘을 적용한 수신기에서는 인접 셀 간섭 및 주파수 옵셋 환경에서 99%의 확률로 70ms 내의 초기 셀 탐색이 수행된다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선을 고려한 탐색 방법을 제안하였다. 이 방법은 이전전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로에서의 중복 간선은 최적 경로로 구성될 가능성이 높다고 판단하고, 해당 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 최적 경로를 구성할 확률을 높이게 하였다. 그리고, 실험을 통해 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 주었다.
남극해에서는 우리나라를 포함한 연안 강대국들의 원양어업이 활발히 성행하고 있다. 주인 없는 남극해의 생태계를 보호하기 위해 조업 국가들은 남극해양생물자원보존위원회를 만들고 협약을 맺어 일정한 어획량만 조업하고 금지기간과 금지구역을 설정하여 불법조업을 방지하고 있다. 남극해에서 조업하는 어종 중의 하나가 이빨고기(tooth fish)인데 비싼 값 때문에 불법조업이 있는 경우가 많다. 한 배의 조업성과는 CPUE(catch per unit effort)로 나타낼 수 있고, 한 지역에서 조업한 배들의 CPUE는 단일 또는 혼합 극단분포 형태를 가진다. 단일 극단분포일 경우 이상점 탐색은 상위 백분위수를 이용하면 된다. 본 논문은 자료가 혼합 극단분포인 경우 이상점 탐색을 위한 통계적 방법을 연구하고자 한다. 본 연구에서는 자료에 적합한 혼합 극단분포 모형을 EM 알고리즘으로 추정한 후 로그 가능도함수 값을 이용하거나 사후 확률을 이용한 이상점 탐색 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 남극해 조업 데이터에 적용하여 시뮬레이션 한 결과 통계적 방법 적용의 가능성을 보여주었다.
개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 유전자알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용하여 개체진화 속도를 향상시키는 방법에 대하여 제안한다. 단성생식은 암수의 구분이 없는 세균이나 단세포 생물이 두 개의 개체로 분열되는 방법으로 유전적으로 지역적 탐색에 유리하며 양성생식은 암수의 구분이 있는 개체가 만나 생식하는 방법으로 유전적 다양성을 확보하는데 유리하다. 이러한 특성은 유전자알고리즘에서 개체의 진화속도를 향상시키는데 적절히 이용될 수 있다. 본 논문에서는 선택된 개체가 상대적으로 좋은 개체의 경우 진화를 위하여 지역적 탐색을 강화하는 단성생식을 하게 하고 상대적으로 좋지 않은 개체의 경우 유전자의 다양성을 확보하여 전역적 탐색을 강화하는 양성생식을 하게 하였다. 단성생식의 경우 지역적 탐색을 강화하기 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 낮추었으며 양성생식의 경우 유전자의 다양성 확보를 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 크게 높였다. 4가지 함수최적화 문제에 적용해본 결과 3개의 함수에서 성능이 매우 좋았으나 전역 최적해가 분산되어 있는 4번째 함수에서는 성능이 좋지 못하였다. 이는 전역최적해가 분산되어 있는 경우 안정적 진화에 혼란을 주기 때문인 것으로 판단된다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
본 논문에서는 DS-CDMA시스템에서 다양한 페이딩 채널을 모델화 할 수 있는 나카가미-m 페이딩 환경을 고려하였다. 나카가미-m 페이딩을 고려한 시스템 모델링은 도시의 통신환경에서 다중경로를 갖는 이동 통신 채널에 적합한 모델로서 많이 사용되고 있다. 시스템은 적응형 직렬 탐색 PN 부호 획득기법을 사용하였으며 부호 획득 시간에 영향을 미치는 검출확률( $P_D$)과 오경보 확률( $P_FA$ )을 나카가미-m 페이딩 환경 하에서 유도하였다. 검출 확률 및 오경보 확률은 PN 부호 획득 시간을 결정하기 위한 결정변수로서 평균 획득 시간과 분산을 계산하기 위해 필수적으로 사용되며 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 페이딩 채널 하에서의 PN부호 획득에 대한 평균 획득 시간과 분산을 해석함으로서 이동 통신 시스템의 H/W설계에 적용할 수가 있음을 확인하였다.
본 연구는 확률적 시스템에서 관심 성과함수의 기대치의 최적을 유도하는 서비스 자원의 최적 배분 문제를 조사하였다. 이러한 목적으로 통제변수를 활용하여 성과함수 기대치에 대한 서비스 자원 파라미터의 gradient를 구하는 방법을 제안하고 이를 최적화 기법의 탐색과정에 적용하여 가용 자원의 최적 배분 문제를 분석하였다. 제안된 gradient 추정 방법은 시뮬레이션 실험에서 입력 파라미터의 차원이 증가하더라도 추가로 표본점의 수를 증가시킬 필요가 없이 단일점에서 시뮬레이션 반응 결과만을 활용하고 또한 시뮬레이션의 발전과정에서 성과함수와 입력 파라미터 사이의 논리적인 관계를 기술할 필요가 없어 적용하기에 편리하다고 볼 수 있다. 본 연구의 결과를 다 차원 파라미터 공간으로의 확장하는 문제와 다양한 형태의 시뮬레이션 모형으로 적용 문제는 향후 연구해야 할 과제로 생각된다.
본 논문에서는 실내 환경에서 정규분포 확률을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 방식과 스마트 폰에 내장된 가속도 센서 (accelerometer sensor), 자이로스코프 센서 (gyroscope sensor)를 이용하여 정확도를 향상시킨 위치추정 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능 실험은 본 대학교 공대 건물내의 가로 세로 20m * 10m의 공간에서 실시하였으며, 사용자가 각 구간을 이동 할 때 제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 핑거프린트 (fingerprint) 방식과 추측항법 (dead reckoning)과 서로 비교하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘의 성능은 두 방식과 비교 했을 때, 최대 오차 거리는 각각 2cm, 36cm, 그리고 평균 오차 거리는 각각 16.64cm, 36.25cm 더 우수함을 확인하였다. 또한, 핑거프린트 맵 (map) 탐색 알고리즘의 성능도 맵 전체를 탐색하는 방식에 비해 약 0.15초 더 단축됨을 확인하였다.
MPEG과 ITU-T에서 최근 표준화가 진행되고 있는 HEVC는 H.264/AVC에 비해, CU(coding unit), PU(prediction unit), TU(transform unit)의 다양한 형태 분할 단위를 갖는 것을 큰 특징으로 한다. 이 중, CU와 TU는 쿼드트리 형태의 재귀적 분할 구조를 가지도록 구성되는데, 압축 효율은 향상시키지만 높은 부호화 복잡도를 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 재귀적 분할 구조에서의 rate-distortion cost를 조건부 확률을 이용한 통계적 분석 방법을 사용하여, 분할이 일어나는 경우와 그렇지 않은 경우로 분류하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 HEVC의 재귀적 CU 부호화에 적용한 결과, 부호화 복잡도를 32% 가량 감소시키면서 압축 효율하락은 0.4-0.5%로 억제할 수 있었다. 또한, HM4.0에 구현되어 있는 고속 탐색 알고리즘과 함께 사용하는 경우, 압축 효율 하락을 0.9%로 억제하면서 부호화 복잡도를 1/2로 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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