본 연구에서는 수중 희소배열 센서의 구조를 최적설계하기 위한 새로운 방안을 개발하였다. 본 연구의 목적은 전체 배열센서와 대등한 성능을 가지는 희소 배열센서의 구조를 설계하는 것이다. 우선 희소 평면배열 센서의 지향계수를 배열 구조변수들의 함수로 유도하였다. 유도된 식을 사용하여 희소 배열센서 구성 소자의 개수와 위치를 최적화함으로써 그 성능이 전체 배열 센서의 성능과 대등하도록 희소배열 센서의 구조를 설계하였다. 설계된 희소 배열센서는 최대 부엽 레벨과 주엽의 빔폭 면에서 전체 배열 센서와 대등한 빔 패턴을 보였는데, 이로써 본 연구의 최적설계 기법의 효용성이 확인되었다. 나아가 수식에 의한 빔 패턴 해석 결과의 타당성은 최적화된 희소배열 구조에 대한 유한요소해석 결과와 비교함으로써 검증하였다.
공기중 초음파 측정은 각종 기계 설비류의 이상 발생 예방 활동으로 산업계에서 사용되고 있다. 최근에는 다수의 초음파 센서 배열을 이용하여 설비의 이상 발생 위치를 찾을 수 있는 공기중 초음파 영상화 기법의 활용이 증가하고 있다. 초음파 음원의 위치를 가시화하기 위해 센서 별 위상 차이를 이용하는 빔형성법이 사용된다. 2차원 평면에 분포된 초음파 센서 배열을 이용해 3차원 공간에서 빔형성 파워 분포를 구할 수 있다. 본 논문에서는 관심 파장보다 크기가 큰 초음파 센서로 구성된 랜덤 희소배열(random sparse array)을 사용하고, 초음파 배열이 분포한 평면으로부터 일정한 거리만큼 떨어진 평행한 평면 내에서의 빔형성 파워 분포를 통해서 음원의 위치를 보여주는 영상화 기법을 구현하고자 한다. 기존의 빔형성법은 사용 하는 배열 센서의 개수와 그에 따른 구경의 크기 등에 의해 공간 해상도가 제한될 수 밖에 없다. 본 연구에서는 배열이 가지는 기하학적 제약을 극복할 수 있는 방법으로 기능성 빔형성법을 적용하여 고해상도 초음파 영상화 기법을 구현하였다. 기능성 빔형성법은 수학적으로 일반화된 형태의 빔형성법으로 표현가능하고, 기존의 빔형성법을 통해 얻어진 영상에서 주엽의 폭과 부엽의 크기를 저감시키는 역할을 하여 고해상도 영상화를 얻을 수 있는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법에 의한 영상화 성능을 관찰한 결과, 초음파 희소배열을 이용하여 공기중 초음파 음원의 해상도 증대가 성공적으로 구현됨을 확인할 수 있었다.
트리기반 빈발 항목 집합 알고리즘들은 전체적으로 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 희소 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 반면에 배열기반 빈발 항목 집합 알고리즘은 희소 빈발 항목 집합에 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 밀집 및 희소 빈발 항목 집합 모두 효율적으로 빈발 항목 집합을 탐색 하고자 하는 시도가 있었으나 두 가지 종류의 알고리즘을 동시에 사용하므로 각각의 알고리즘을 사용할 정확한 기준 제시가 어렵고, 두 가지 알고리즘의 단점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하여 밀집 빈발 항목 집합 및 희소 빈발 항목 집합 모두에 대해 작은 메모리 공간을 사용하면서도 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색할 수 있는 CPFP-Tree라는 새로운 자료구조와 탐색 방법을 제안한다.
본 논문에서는 여러 과학분야에서 사용되는 대용량 배열 데이터를 병렬처리를 위해 효율적으로 분할하는 기법을 제안한다. 실제 배열 데이터는 희소(sparse) 배열로 구성된 경우가 많아 기존의 chunking 기법을 사용하면 일부 chunk에게만 데이터가 밀집되는 편향 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 k-d tree와 유사한 방법으로 공간을 분할하고, 분할된 공간을 chunk로 두는 방법을 제안한다. 제안 방법에 의해 각 chunk는 데이터의 밀집 정도가 비슷하게 되어 효과적인 부하분산(load balancing)이 이루어질 수 있다.
배열의 설계주파수보다 높은 주파수의 표적신호가 수신되는 경우 공간 에일리어싱에 의해 빔형성에 모호성이 발생한다. 이를 극복하기 위해 Abadi가 차주파수 빔형성 기법을 제안하였다. 하지만 차주파수 빔형성 기법은 차주파수의 값에 따라 최소한의 대역폭이 필요한 제약조건이 있다. 본 논문에서는 주파수-파수 스펙트럼의 특성과 라돈변환을 이용하여 공간 에일리어싱이 발생하는 표적신호의 방위를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대역을 가지는 신호의 주파수 대역 내에서 방위추정의 모호성은 발생하지 않고, 표적의 방위를 추정할 수 있다. 하지만 대역을 가지는 신호에만 적용이 가능한 제약조건이 있다. 광대역 신호에 대해 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 구현하고, 이를 SAVEX15 (Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015)의 딱총새우 소음신호를 이용하여 차주파수 빔형성 기법의 결과와 비교 검증하였다.
공간 및 비 공간 데이터에서 알지 못했던 패턴을 탐사하는 빈발 패턴 탐사 기법은 마이닝 분야에서 가장 핵심적인 부분으로 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 자료구조들은 트리 구조 및 배열 구조로써 밀집 또는 희소 빈발 패턴에서 성능 저하를 보인다. 대용량의 공간 데이터는 밀집 및 희소 빈발 패턴을 둘 다 가지므로 단일 알고리즘으로 빠르게 탐사 하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하면서도 밀집 및 희소 빈발 패턴 모두에 대해 빠르게 빈발 패턴을 마이닝할 수 있는 압축된 패트리샤 빈발 패턴 트리라는 새로운 자료구조와 이를 사용한 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 실험 평가는 제안한 알고리즘이 대용량 희소 및 밀집 빈발 데이터에서 기존의 FP-Growth 알고리즘 보다 약 10배 정도 빠르게 빈발 패턴을 탐사하는 것을 보인다.
수평조정망과 같이 커다란 희소행렬(sparse matrix)을 계산할 때, 시간적 효율 및 공간적 효율을 높이기 위해서 재배열(reordering) 과정을 거치게 된다. 본 연구에서는 SMMS(Sparse Matrix Manip ulation System) 프로그램을 이용해서 희소행렬의 원소를 각각의 재배열 방법으로 재배열 한 후, 전체 계산에 걸리는 시간과 치환배열을 구해 해를 구하는 과정시 발생하는 Fill-in의 개수를 계산해서 각 방법의 효율성을 비교하였다. 그 결과, Minimum Bandwidth 기반의 GPS(Gibbs-Poole-Stockmeyer), RCM(Reverse Cuthill-Mckee) 방법보다 최소 차수(Minimum Degree) 기반의 MD(Minimum Degree), MMD(Mutiple Minimum Degree) 방법이 더 효율적인 모습을 보여주었다. 하지만, 행렬의 원소 분포에 따라서 최적의 성능을 보이는 재배열 방법은 달라질 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 향후 전국 기준점의 좌표값 재조정 시, 또는 대규모 측지망 조정 등에서 구성 요소 계산에 필요한 시간, 저장 공간 등의 효율을 높일 수 있는 효과를 기대할 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문에서는 SVR(Support Vector Regression)을 이용한 컨포멀 배열 안테나의 빔 형성 알고리즘을 제안한다. 기존의 최소자승법 기반 알고리즘은 모든 샘플의 오차를 고려하는 반면에, SVR은 정해진 오차 한계를 벗어나는 샘플들을 통해 가중치를 결정하여 희소(sparse)한 해를 가지며 과적합(over-fitting) 문제를 최소화하는 장점을 갖고 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실험적으로 측정된 컨포멀 배열 안테나 능동 소자 패턴을 SVR에 적용하여 목적 빔 배턴으로 근사시키는 가중치를 구하였으며, SVR로 얻은 가중치와 최소자승법을 통해 얻은 가중치를 실측한 소자패턴에 적용하여 빔 형성 성능을 비교하였다.
이동통신 환경에서 매개변수와 비매개변수추정 알고리즘을 토대로 DOA와 적응 빔성형 알고리즘을 연구하고 분석하였다. 매개변수추정 알고리즘에서는 배열안테나로 수신된 신호의 상관행렬로부터 신호성분과 잡음성분에 대한 고유치를 구하고, 그 고유치들로부터 전력스펙트럼을 판별하였다. 반면에 비매개변수추정 알고리즘에서는 입사각의 함수로써 신호에너지를 추정하기 위하여 고분해능과 잡음억압을 도출하도록 비이차놈을 사용하여 규칙화 목적함수를 최소화하였다. 그리고 나서, 신호와 잡음공간 조정벡터로부터 DOA를 추정하였고, 공간벡터에 의하여 도출된 가중치를 적용하여 적응 빔성형 패턴을 개선하였다. 따라서 희소강제조정을 갖는 개선된 방향성 추정 알고리즘은 다른 알고리즘들과 비교하여 잡음 억제와 고분해능을 갖는다.
안테나 배열을 통한 방향 탐지는 여러 분야에서 활발하게 이루어지고 있는 연구 분야이다. Beamforming, Capon's method, maximum likelihood(ML), MUSIC 등과 같은 방향 탐지 알고리즘이 대표적이다. 최근 방향 탐지 이론은 압축센싱기법을 이용하여 신호의 희소도를 이용한 방법의 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중 하나인 신호의 데이터 행렬을 fitting하는 L1-SVD 알고리즘의 성능을 알아보기 위해 MUSIC 알고리즘과 비교하여 장단점을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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