A class invariant is the value of a modular function that generates a ring class field of an imaginary quadratic number field such as the singular moduli of level 1. In this paper, using Shimura Reciprocity Law, we compute the Galois actions of a class invariant from a generalized Weber function $g_2$ over quadratic number fields with discriminant $D{\equiv}-3$ (mod 36).
Investigation of structural integrity has been a critical issue in the field of civil engineering for years. Visual inspection is one of the most available methods to explore deteriorative components in structures. Still, this method is not applicable to invisible damage of structures. Alternatively, system identification methods are capable of tracking modal properties of structures over time. The deviation of these dynamic properties can serve as indicators to access structural integrity. In this study, a modal tracking technique using frequency-domain system identification from seismic responses of structures is proposed. The method first segments the measured signals into overlapped sequential portions and then establishes multiple Hankel matrices. Each Hankel matrix is then converted to the frequency domain, and a temporal-average frequency-domain Hankel matrix can be calculated. This study also proposes the frequency band selection that can divide the frequency-domain Hankel matrix into several portions in accordance with referenced natural frequencies. Once these referenced natural frequencies are unavailable, the first few right singular vectors by the singular value decomposition can offer these references. Finally, the frequency-domain stochastic subspace identification tracks the natural frequencies and mode shapes of structures through quick stabilization diagrams. To evaluate performance of the proposed method, a numerical study is carried out. Moreover, the long-term monitoring strong motion records at a specific site are exploited to assess the tracking performance. As seen in results, the proposed method is capable of tracking modal properties through seismic responses of structures.
연속된 AVHRR/SST 자료를 이용한 표층유속의 추정에 역행렬법이 이용되어 왔다. 본 모델에서 방정식체계는 열방정식과 제한요소로서 가중치가 있는 발산최소화이다. 제한요소는 열방정식의 속도해중에서 null space(Menke, 1984)에 해당하는 해를 구하기 위하여 도입되었으며 이 식들은 격자화한 영역에서 AVHRR/SST의 수온경사에 의해 선형화된다. 실험은 열방정식에 대한 발산최소화의 상대적 중요성을 나타내는 가중치의 크기를 설정하기 위하여 수행하였으며 행렬식은 SVD(Singular Value Decomposion)에 의해 해를 구했다. 실험에서 가상온도분포의 수온경사와 가상유속장의 발산의 크기는 실제해역에 근사시켰다. 열방정식은 착산의 효과를 무시하고 열속이 공간적으로 일정한 것으로 가정하여 구성하였으며 이와같은 가정에 의한 오류를 고려하기 위하여 가상 온도자료에 무작위오류를 도입하였다. 실험결과에 의하면 가중치를 설정하는 기준으로서 상대오차 최소화가 잔차최소화보다 바람직한 것으로 나타났으며 가중치가 $10^{-1}$의 크기일 때 추정유속의 오류가 가장 작은것으로 나타났다.
웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.
비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.
LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) 이후 무선 통신 시스템에서는, 시스템 전송률의 향상을 위해 증가한 개수의 입출력 안테나를 사용하는 MIMO (multiple-input multiple-output) 시스템이 활용될 것이다. 이러한 증가한 개수의 안테나 어레이를 사용하는 경우, 채널 정보의 궤환에 있어서 과도한 오버헤드가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 채널 정보의 궤환 오버헤드를 줄이기 위한 방안과, 특히 수신단에서 두 개 혹은 그 이상의 수신 안테나를 사용하는 다중 랭크 전송시의 적용 방안을 제안한다. 수신단에서 송신단으로 일시에 궤환되는 정보의 양을 줄이기 위해 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition)를 활용하는 빔포밍 방안을 제시한다. SVD의 연산과정의 특성 상, 분할된 행렬에 대한 SVD 연산은 원 행렬의 특성을 상실시킬 수 있으므로 이에 대한 대응 방안에 대해서도 설명한다.
본 논문에서는 광대역 특성을 갖는 잡음 환경에서 전파 배경 잡음 측정 시스템의 효과적인 측정을 위한 백색 가우시안 잡음 대역 선정 방법을 제안한다. 산업기기들로부터 발생하는 인공 잡음은 주로 광대역으로 발생하는 임펄스성 잡음으로 현대 잡음 레벨 증가의 주 요소이다. 기존의 특이값 분해에 기반한 방법은 주로 백색 스펙트럼 성질에 기초하여 판별하는 방법으로 광대역 신호에 대하여 그 성능을 효과적으로 내지 못하는 단점이 있다. 제안된 방법은 특이값 분해 기반 방법을 가우시안 특성 기반 방법과 병행함으로써 광대역 환경에서도 백색 가우시안 잡음 대역을 효과적으로 판단할 수 있는 성능을 제공한다. 또한, 가우시안 특성 기반 방법으로써 신호강도 확률 분포 그래프 이용 방법이 갖고 있는 판정의 정확도를 개선하는 모델링을 통한 파라미터 추정 기반 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 실제 측정 시스템에서 획득한 데이터에 적용하여 제안 방법이 광대역 환경에서 기존의 방법에 비하여 우수함을 보였다.
위치인식시스템은 이동로봇이 실내에서 주행하는데 가장 중요한 기술의 하나인데 본 논문에서 연구된 시스템은 GPS 시스템과 유사하게 3 개이상의 위성 비이컨에서 초음파와 무선통신파를 발사하고 로봇에 부착된 리시버는 초음파와 무선통신파의 수신되는 시간차를 계산하여 각 비컨까지의 거리를 구하고 또한 이로부터 로봇의 위치를 계산한다. 일반적으로 거리정보는 초음파의 한 파장 이내의 오차를 가지게 되는데 본 논문에서는 이에 따른 위치오차를 테일러 확장과 SVD(Singular Value Decomposition)를 이용하여 구하였다. 또한 본 논문에서는 거리오차에 따른 위치오차의 정확도를 잴 수 있는 값으로 민감도를 제시하였다.
삼치 시퀀스(temary sequence)는 -1, 0, 1의 3 가지 값으로만 구성되어 있는 디지털 코드이다. 따라서 디지털 하드웨어로 구현이 편리하다는 장점이 있다. 본 시퀀스는 환형 자기상관함수(circular/periodic autocorrelation function)가 이상적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 하지만 본 시퀀스를 이용해 송신기와 수신기사이의 통신 채널 특성을 긴 시간 구간에 걸쳐서 파악하고자 상호상관법을 사용하기 위해서는 환형이 아니라 선형적인 자기상관함수(linear/aperiodic autocorrelation function) 특성이 요구된다. 따라서 본 고에서는 삼치 시퀀스의 비이상적인 선형 자기상관함수를 개선시키기 위해 주파수 영역에서 역필터링과 쓰레쉬홀딩 연산을 결합한 방법과 특이치분해(SVD)방법을 제안하며 잡음이 있는 상황에서 그 성능을 평가하고자 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션 결과 역필터링 방법은 신호대잡음비가 30dB인 경우 최대 부엽 레벨이 l1dB 감소했고 SVD 방법도 유사한 결과를 보였으나 잡음에 좀 더 약하며 특이치값의 세밀한 조정이 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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