본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.
본 논문에서는 페이딩 채널의 시간 상관성을 이용한 Lattice Reduction(LR)기반 MIMO 수신기의 계산량을 효과적으로 감소시키는 새로운 기법을 제안한다. 시변 페이딩 채널 환경에서는 채널의 시간 상관 특성으로 인하여 LR을 통해 얻어진 P 행렬이 시간에 따라 크게 바뀌지 않는다. 이러한 특성을 이용하여 제안된 기법에서는 채널이 바뀔 때 마다 LR을 수행하는 것이 아니라 수신단에서 K개의 채널 프레임을 저장하여 K번째 채널, 즉 nK번째 (n=1,2,3..) 채널에서만 LR을 수행하여 P 행렬을 구한 후 (n-1)K번째 P 행렬과 비교한다. 두 개의 P 행렬이 동일한 경우 K-1개의 채널 프레임에서는 LR을 수행하지 않고 K번째 채널 프레임의 P 행렬을 그대로 사용하여 불필요한 계산량을 감소시켰다. 반대로 두 개의 P 행렬이 다른 경우 나머지 K-1개 채널 프레임의 P 행렬을 이전 채널 프레임에서 구한 P 행렬을 초기조건으로 하여 LR을 수행함으로써 계산량을 감소시킨다. 제안된 기법은 기존 LR 기법과 같은 성능을 유지하면서 계산량을 확연히 감소시킨다.
본 논문에서는 회로 설계 소프트웨어에서 사용되는 primal-dual 최적화 문제의 해를 구하기 위해 필요한 삼중 행렬 곱셈 연산 ($P=AHA^{t}$)의 성능 개선에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 삼중 행렬 곱셈 연산의 속도를 개선하기 위하여 기존의 2단계 연산 방법을 대신하여 1단계 연산 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 희소 행렬 H의 블록 대각 구조의 특성을 이용하여 부동 소숫점 연산량을 감소시킴으로써 성능 개선을 이루었으며 더불어 메모리 사용량도 기존 방법에 비하여 50% 이하로 감소하였다. 그 결과 Intel Itanium II 플랫폼에서 기존 2단계 연산 방법과 비교하여 속도 면에서 주어진 실험 데이터 집합에 대하여 평균 2.04 의 speedup을 얻었다. 또한 본 논문에서는 플랫폼의 메모리 지연량과 예측된 캐쉬 미스율을 이용한 성능 모델링을 통하여 이와 같은 성능 개선 수치의 가능 범위를 보이고 실측된 성능개선을 평가하였다. 이와 같은 연구는 희소 행렬의 성능 개선 연구를 기본 연산이 아닌 복합 연산에 적용하는 연구로써 큰 의미가 있다.
부재간의 연결조건에 따른 다양하고 복잡한 강구조물의 P-${\Delta}$ 해석 및 좌굴 거동특성을 파악하기 위하여, 본 연구에서는 부재의 연결이 회전 및 이동스프링으로 구성된 부분강절(semi-rigid) 뼈대요소의 일반화된 접선강도 행렬을 유도하였고 이로부터 다시 Taylor 전개를 적용하여 탄성강도 행렬과 기하학적 강도행렬을 일반화된 형태로 제시하였다. 이를 위하여, 보-기둥부재의 좌굴조건을 만족시키는 처짐함수로부터 안정함수(stability function)를 유도하였고, 횡변위(sway)를 고려한 힘-변위관계와 적합조건을 고려하여 엄밀한 부분강절 뼈대요소의 접선강도행렬을 제시하였다. 다양한 수치해석 예제에 대해 타 연구자의 해석 결과 및 본 연구의 선형 및 비선형 해석이론을 통한 좌굴해석 결과를 비교하여 본 연구의 타당성과 부분강절 뼈대구조물의 좌굴거동 특성을 제시하였다.
이 연구는 다음 몇 가지 경우에 적용 가능한 '움직이는 데이터 그림(moving data pictures)'을 제안 한다: 1) 한국어 텍스트의 단어 구름(word cloud), 2) n ${\times}$ p 행렬의 시각화(matrix visualization), 3) p ${\times}$ p 산점도 행렬의 동영상 버전, 4) k개 개체 군집의 동적 시각화 등. 이들 기법은 데이터에 내재된 숨은 정보와 시각적 아름다움을 드러내고 정보 소비자들의 흥미를 점화할 수 있다.
행렬-스타그래프와 팬케익 및 RFM 그래프는 스타 그래프가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 행렬-스타그래프는 스타그래프를 기본 모듈로 하여 노드 대칭성, 최대고장허용도, 계층적분할 성질을 갖고 스타그래프보다 망비용이 개선된 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 행렬-스타그래프, 팬케익그래프, RFM그래프 사이의 임베딩 방법을 제시한다. 행렬-스타그래프 $MS_{2,n}$은 팬케익그래프 $P_{2n}$에 연장율 4, 확장율 1, $RFM_{n}$그래프는 팬케익그래프 $P_n$에 연장율 2, 확장율 1, 그리고 행렬-스타그래프 $MS_{2,n}$을 $RFM_{2n}$으로 평균연장율 3에 임베딩 가능함을 보인다.
전단변형을 고려한 보강재요소를 p-version 유한요소법을 사용하여 정식화 하였다. 적분형 르장드르 다항식으로부터 유도된 계층적 C/sup 0/-형상함수를 5자유도를 갖는 보강재와 평판요소의 조립강성도 행렬을 정의하는데 사용하였다. 보강재와 평판의 접속부에서 변위의 적합성을 만족시키기 위해 적절한 좌표변환행렬을 사용하여 국부좌표계에서 정의된 보강재의 강성도 행렬을 기준좌표계인 평판의 좌표계로 변환시켰다. 평판의 기준좌표계에 대한 보강재의 방향과 편심효과를 설명할 수 있는 변환행렬이 평판과 보강재의 접속부에서의 국부적인 거동과 합성구조로 된 보강판에서 평판과 보강재가 감당하는 상대적인 강도 분담을 파악하기 위해 사용되었다. p-version 유한요소법에 의한 결과를 기존의 연구결과와 비교하였으며, 특히 h-version유한요소해석 프로그램인 MICROFEAP-II의 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 EKF기법의 초기 파라미터 설정에 따른 상태벡터의 발산 문제를 해결하고자 AEKF기법을 제시한다. EKF기법의 초기 파라미터는 상태벡터 수렴 및 안정성에 중요한 역할을 함으로 초기 파라미터의 적절한 설정은 EKF를 사용함에 있어 매우 중요하다. AEKF방법은 초기 파라미터인 P행렬을 k스텝마다 업데이트하여 초기 상태벡터의 변화에 민감하게 반응할 수 있으며, 또한 초기 상태벡터와 실제 시스템 모델과의 차이가 크게 발생하여도 적응적으로 P행렬의 값을 조절하여 상태벡터의 수렴을 가능하게 한다. 또한 Q행렬 및 R행렬을 k스텝 업데이트하여 상태벡터의 수렴 안정성을 더욱 확보하였다. 3DOF시스템을 통해서 AEKF기법의 결과와 EKF, UKF기법을 비교 검증하였다.
이 논문은 행렬 탐색 방법을 이용하여 평면상의 η개의 점에 대한 모든 L$_{p}$, 1$\leq$P$\leq$$\infty$ 거리의 양방향 각도제한 근접 점 문제를 0(nlogn) 시간에 계산하는 알고리즘을 고안한다. 이 방법은 최적의 시간 복잡도를 가지며 궤적추적 법을 쓰지 않기 때문에 수치오차가 적으며 구현이 용이하고 실용적이다.
다변량분산분석이나 판별분석 등에 있어서 검정의 대상이 되는 공분산행렬의 동일성에 대한 붓스트랩방법의 활용을 살펴보았다. 두 모집단의 공분산행렬을 $\Sigma_1, \Sigma_2^$라 하면, 가설 H : $\Sigma_1 = \Sigma_2$은 불변성의 관점에서 $\Sigma = \Sigma_1 \Sigma_2^{-1}$의 고유값들이 모두 1 이라는 것과 동등하다. 본 연구에서는 (1) $\Sigma = \Sigma_1 \Sigma_2^{-1}$의 표본고유값들에 대한 편의를 붓스트랩에 의해 정정하였으며, (2) 이들의 표본분포를 붓스트랩분포로 추정하여 검정에 활용하였으며, (3) 합동붓스트랩에 의해 바플렛의 수정우도비 검정통계량의 분포를 근사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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