• 제목/요약/키워드: 가우시안함수

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다중 가우시안 함수 기반 퍼지 모델링 (Fuzzy Modeling Based on Multiple Gaussian Functions)

  • 홍찬영;윤태성;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2522-2524
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    • 2003
  • 본 논문은 다수의 가우시안(Gaussian) 함수를 가중치 함수로 이용하여 퍼지 소속 함수의 효율적인 동정기법을 제안한다. 먼저 데이터를 가장 잘 구분하는 특징 변수를 선정하고, 이에 대한 기본 소속 함수를 가우시안 함수로 설정한 후, 다수의 가우시안 함수를 곱하여 소속 함수를 동정한다. 해당 특징 변수에 대한 소속 함수의 동정 후, 다음 우선 순위의 특징 변수를 퍼지 규칙에 첨가하여 가장 높은 정확도를 획득할 때까지 반복적으로 소속 함수를 동정한다. 이러한 방법은 데이터의 분포 성향을 소속 함수에 반영시킬 수 있을 뿐만아니라, 알고리듬의 고속 연산도 가능하다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 iris 데이터에 적용하여 모의실험의 예를 보인다.

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효모 마이크로어레이 유전자 발현데이터에 대한 가우시안 과정 회귀를 이용한 유전자 선별 및 군집화 (Screening and Clustering for Time-course Yeast Microarray Gene Expression Data using Gaussian Process Regression)

  • 김재희;김태훈
    • 응용통계연구
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    • 제26권3호
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    • pp.389-399
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    • 2013
  • 본 연구에서는 가우시안 과정회귀방법을 소개하고 시계열 마이크로어레이 유전자 발현데이터에 대해 가우시안 과정회귀를 적용한 사례를 보이고자한다. 가우시안 과정회귀를 적합하여 로그 주변우도함수 비를 이용한 유전자를 선별방법에 대한 모의실험을 통해 민감도, 특이도, 위발견율 등을 계산하여 선별방법으로의 활용성을 보였다. 실제 효모세포주기 데이터에 대해 제곱지수공분산함수를 고려한 가우시안 과정회귀를 적합하여 로그 주변우도함수 비를 이용하여 차변화된 유전자를 선별한 후, 선별된 유전자들에 대해 가우시안 모형기반 군집화를 하고 실루엣 값으로 군집유효성을 보였다.

이변량 가우시안 Q-함수의 Craig 표현에 대한 기하학적인 유도 (A Geometric Derivation of the Craig Representation for the Two-Dimensional Gaussian Q-Function)

  • 박승근;이일규
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권4A호
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    • pp.325-328
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    • 2011
  • 본 논문에서는 기하학적인 관점으로 이변량 가우시안 Q-함수의 Craig 표현에 대한 새롭고 간단한 유도를 제시하고 있다. 또한, 이러한 기하학적인 유도는 이변량 가우시안 Q-함수의 또 다른 Craig 표현 식을 제시하고 있다. 새롭게 유도된 이변량 가우시안 Q-함수의 Craig 식은 2개의 상관 가우시안 잡음에서 직교좌표의 변환으로 생성되는 2개 웨지 영역의 기하학으로부터 새롭게 구한 것이다. 제시된 Craig 형태는 이변량 가우시안 Q-함수로 표현되는 확률을 계산하는데, 중요한 역할을 할 수 있다.

동적 상호작용 함수를 애용한 검색 피드백의 개선 (Improvement of Retrieval Feedback Using Dynamic Interaction Function)

  • 한정수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.93-98
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    • 2006
  • 본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.

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컴포넌트 검색에서 가우시안 함수를 이용한 사용자 피드백의 개선 (Improvement of User Feedback using Gaussian Function in Component Retrieval)

  • 한정수;김귀정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.389-392
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    • 2005
  • 본 논문의 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 삼각형 모양의 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 소수의 컴포넌트로도 좋은 검색 결과가 가능한 검색 시스템을 구축하고자 한다.

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컴포넌트 재사용을 위한 효율적인 사용자 검색 피드백에 관한 연구 (A Study on Efficient User Retrieval Feedback for Component Reuse)

  • 한정수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.379-384
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    • 2006
  • 본 논문은 컴포넌트 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 또한 피드백 함수에 사용자 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백은 가우시안 함수를 적용한 피드백 함수와 사용자 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있는 적응형 검색 방법이다.

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적응적 대칭기여도 제어 기반 일반화 대칭변환 (An Adaptive Control of Symmetry Contribution Based Generalized Symmetry Transform)

  • 전준형;이승희;박길흠
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.208-217
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    • 2014
  • 본 논문은 효과적인 물체 검출이 가능하도록 명도값의 변화방향에 따라 수렴하는 경우와 발산하는 경우의 대칭기여도를 적응적으로 제어할 수 있도록 가우시안 함수형태의 위상가중함수를 이용한 적응적 대칭기여도 제어 기반 일반화 대칭변환을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 수렴영역과 발산 영역을 정의한 후 정의된 수렴/발산 영역에서 대칭극점과 거리 함수로 표현된 대칭정도에 따라 대칭기여도의 반영 비율을 달리 할 수 있도록 가우시안함수 형태의 위상가중 함수를 사용하였으며, 가우시안함수 형태의 위상 가중함수에서 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적인 제어를 통해 효과적인 물체 검출이 가능하도록 하였다. 제안한 방안의 성능을 평가하기 위해 IR영상을 포함한 다양한 영상에서 대해 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적 제어가 물체검출에 미치는 영향을 기존의 GST와 비교, 분석하여 제안한 방법의 우수한 성능을 증명하였다.

PSO 기반 RBFNN의 구조적 설계 (Structural Design of Radial Basis function Neural Network(RBFNN) Based on PSO)

  • 석진욱;김영훈;오성권
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.381-383
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    • 2009
  • 본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계하고 모델을 최적화하기 위하여 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하였다. 즉, 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 모델의 파라미터들을 PSO 알고리즘을 이용하여 동정한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층에서의 활성함수로서 일반적으로 많이 사용되어지는 가우시안 커널함수를 사용한다. 더 나아가 모델의 최적화를 위하여 각 커널함수의 중심값은 HCM 클러스터링에 기반을 두어 중심값을 결정하고, PSO 알고리즘을 통하여 가우시안 커널함수의 분포상수, 은닉층에서의 노드 수 그리고 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.

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잡음에 강한 음성 인식에서 SNR 기준 함수를 사용한 가우시안 함수 변형 및 결정에 관한 연구 (A Study on Variation and Determination of Gaussian function Using SNR Criteria Function for Robust Speech Recognition)

  • 전선도;강철호
    • 한국음향학회지
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    • 제18권7호
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    • pp.112-117
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    • 1999
  • 잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.

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이중게이트 MOSFET의 채널도핑에 다른 문턱전압이하 전류 변화 분석 (Analysis of Subthreshold Current Deviation for Channel Doping of Double Gate MOSFET)

  • 정학기
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1409-1413
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    • 2013
  • 본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 채널도핑농도의 변화에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 이중게이트 MOSFET의 채널 내 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용하였다. 전위분포는 경계조건을 이용하여 채널크기에 따른 해석학적인 함수로 구하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 채널도핑농도 등에 대하여 문턱전압 이하 전류 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 전위모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 전류 특성을 분석하였다. 분석결과, 문턱전압이하 전류는 채널도핑농도 및 가우시안 분포함수의 변수 등에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.