AHP기법에서는 의사결정 요소들의 중요도를 추정함에 있어 통상 쌍대비교행렬 그 자체에 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용한다. 본 연구에서는 왜대칭행렬의 고유분해를 통해 쌍대비교행렬을 조정한 후 조정된 쌍대비교행렬에 대해 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용하는 중요도 추정법을 제안한다. 그리고 이 추정법이 가지는 여러 가지 이점과 의미를 이론적 근거와 실제 사용 예를 통해 보이고자 한다. 본 연구결과는 불일치성이 높은 쌍대비교행렬이 주어진 경우 불일치성을 줄이는데 특히 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
사람의 음성을 압축하는 방법으로 Code Excited Linear Prediction (CELP) 코더가 주로 사용되어 왔다. CELP 코더의 수신단에서는 양자화 된 여기신호를 LPC 필터로 합성하여 신호를 복원한다. LPC 합성필터의 영향으로 양자화 된 여기신호의 보로노이 셀 모양이 변형되는 문제점이 있기 때문에 이런 문제점을 해결하기 위해서 Karhunen-Loeve-Transform based Classify vector Quantization (KLT-CVQ) 코더가 제안되었다. 기존 KLT-CVQ 코더는 KLT 변환과 class 선택을 위해서 Eigen Value Decomposition (EVD)을 이용해서 eigen vector와 eigen value를 계산한다. 본 논문에서는 EVD 대신에 UTV Decomposition (UTVD)을 이용하여 KLT-CVQ의 계산량 문제점을 개선하는 방법을 제안한다.
The guideline of selecting the number of snapshot dataset, $N_s$ in proper orthogonal decomposition(POD) was presented via the analysis of Eigen values based on the singular value decomposition(SVD). In POD, snapshot datasets from the solutions of Euler or Navier-Stokes equations are utilized to SVD and a reduced order model(ROM) is constructed as the combination of Eigen vectors. The ROM is subsequently applied to reconstruct the flowfield data with new set of flow conditions, thereby enhancing the computational efficiency. The overall computational efficiency and accuracy of POD is dependent on the number of snapshot dataset; however, there is no reliable guideline of determining $N_s$. In order to resolve this problem, the order of maximum to minimum Eigen value ratio, O(R) from SVD was analyzed and presented for the decision of $N_s$; in case of steady flow, $N_s$ should be determined to make O(R) be $10^9$. For unsteady flow, $N_s$ should be increased to make O(R) be $10^{11\sim12}$. This strategy of selecting the snapshot dataset was applied to two dimensional NACA0012 airfoil and vortex flow problems including steady and unsteady cases and the numerical accuracies according to $N_s$ and O(R) were discussed.
Krylov-Schur 반복법을 활용하여 2-차원 사각 도파관에서 나타나는 고유특성을 밝혔다. 고유 행렬 방정식은 삼각형 그물 요소의 접선을 기저벡터로 사용한 FEM(유한요소법)으로 구성하였다. 우선 Arnoldi 분해법을 이용하여 이 방정식에 대한 상위 Hessenberg 행렬을 구하였다. 그리고 QR 알골리즘을 통하여 이것을 삼각형 대각 행렬인 Shur 형태로 변형하였다. 수렴 조건에 부합된 몇몇 고유 값들이 삼각형 대각 행렬의 대각 요소에 나타났다. 이들에 대응하는 고유 모드들을 역-반복법으로 구하였다. 수렴조건에 부합되는 고유 값들은 Shur 행렬의 대각선 선두 부분으로 재배열시켰다. 이들은 나머지 고유값 및 고유모드의 쌍을 구하는 반복 과정에서 변형되지 않도록 배제되었다. 이 과정이 연속하여 서너 번 반복되었는데, 그 결과 충분한 신뢰도를 갖는 주요한 몇 개의 TM 및 TE 고유 쌍들이 구하여졌다.
다양한 2차원 구조의 도파관들에 Krylov-Schur 순환법을 적용하였다. 이들의 고유특성들을 기술하는 방정식들은 삼각형 요소의 변-접선벡터에 기반을 둔 FEM으로 구성하였다. 고유-값들과 고유-모드들은 이들에 대한 Schur 행렬의 대각 성분들과 변환 행렬들로 부터 구하였다. 결과로써 이들 고유-값과 고유-모드 쌍들을 시각적으로 묘사하였다.
본 논문에서는 신호의 반 파장 간격으로 안테나 소자를 배치한 빔형성 시스템에서 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 빔형성 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 수신 신호 공간을 스팬(span)하는 고유 벡터들을 이용하여 빔형성 한다. 본 논문에서는 채널 추정을 위한 최적의 고유 공간 차수를 정하기 위한 기준도 제안한다. 제안된 알고리즘을 적용한 빔형성 시스템은 기존의 빔형성 시스템과는 달리 각 퍼짐이 증가함에 따라 다이버시티 이득을 얻어 그 성능이 개선된다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 설명과 함께 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 제안 알고리즘의 성능 분석을 제공한다.
Jacket Matrices: Construction and Its Application for Fast Cooperative Wireless signal Processing[27]에 소개된 Jacket 행렬로부터 일반화된 의사 Jacket 행렬에 대한 특성과 생성에 관한 정리가 발표됐다. 본 논문에서는 MIMO 채널과 같이 $2{\times}4$, $3{\times}6$ 같은 비정방 행렬에서의 의사 Jacket 역행렬에 대한 예제를 제안했다. 또한 의사 MIMO 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition) channel을 추론하여 적용하였으며 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 SVD를 활용하는데 적용하였다. 이것은 MIMO 채널 및 고유값 분해 (EVD, Eigen Value decomposition) 등에 사용할 수 있다.
The use of 3-D finite elements for the eigen analysis of beam-like structures with arbitrary section shape may not be practical in certain cases, from the aspect of CPU time. In this connection, this paper presents a systematic algorithm for decomposing an arbitrary section into finite number of basic ones and computing essential sectional quantities required for the eigen analysis using the beam theory. The numerical accuracy of the proposed method is assesed from the comparison with the 3-D finite . element method.
Graph partitioning provides an important tool for data clustering, but is an NP-hard combinatorial optimization problem. Spectral clustering where the clustering is performed by the eigen-decomposition of an affinity matrix [1,2]. This is a popular way of solving the graph partitioning problem. On the other hand, semidefinite relaxation, is an alternative way of relaxing combinatorial optimization. issuing to a convex optimization[4]. In this paper we present a semidefinite programming (SDP) approach to graph equi-partitioning for clustering and then we use eigen-decomposition to obtain an optimal partition set. Therefore, the method is referred to as semidefinite spectral clustering (SSC). Numerical experiments with several artificial and real data sets, demonstrate the useful behavior of our SSC. compared to existing spectral clustering methods.
3-차원 원통 구조의 공명관에 Krylov-Schur 순환 법을 적용하였다. 균질한 메질에서 공명파의 세기를 기술하는 벡터 Helmholtz 방정식을 FEM을 이용하여 분석하였다. 고유 방정식은 사면 배위 구조 요소의 변-접선 벡터에 기반을 두어 구성하였다. 이 방정식은 Helmholtz 작용자의 curl-curl과 연관된 정방형 행렬들로 이루어져 있다. 고유-값들과 고유-모드들은 이들에 대하여 Krylov-Schur 순환 법을 적용하고, Schur 행렬의 대각 성분들과 변환 행렬들로 부터 구하였다. 결과로써 이들 고유-값과 고유-모드 쌍들을 시각적으로 묘사하였다. 그리고 각각의 경계조건에 따른 고유-쌍들을 서로 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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