• 제목/요약/키워드: 결합함수

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레이디얼 베이시스 함수망과 유전자 알고리즘을 이용한 플라즈마 전자밀도 모델링 (Modeling of Electron Density Non-Uniformity by Using Radial Basis Function Network and Genetic Algorithm)

  • 김수연;김병환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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    • pp.1799-1800
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    • 2007
  • Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN모델을 일반 RBFN모델과 비교하였으며, 11%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

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레이디얼 베이시스 함수망을 이용한 플라즈마 전자밀도 균일도 모델링 (Modeling of Electron Density Non-Uniformity by Using Radial Basis Function Network)

  • 김가영;김병환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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    • pp.1938-1939
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    • 2007
  • Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 RBFN모델을 통계적인 회귀 모델과 비교하였으며, 59%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

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유전자기반 신경회로망과 Temporal Difference학습: 장기보드게임 (Genetic Algorithm based Neural Network and Temporal Difference Learning: Janggi Board Game)

  • 박인규
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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    • pp.308-314
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    • 2002
  • 본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.

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퍼지서포트벡터기계의 시계열자료 패턴분류를 위한 퍼지소속 함수에 관한 연구 (On the Fuzzy Membership Function of Fuzzy Support Vector Machines for Pattern Classification of Time Series Data)

  • 이수용
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.799-803
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    • 2007
  • 본 논문에서는 FSVM(Putty Support Vector Machine)의 퍼지소속함수를 새롭게 제안한다. SVM의 완화변수(slack-variable)에 퍼지소속함수를 결합하는 FSVM은 주어진 데이터베이스의 특성이 반영되어 안정적으로 분류성능을 향상시킬 수 있는 퍼지소속 함수를 필요로 한다. 시계열 자료의 패턴분류 성능을 비교하기 위하여 SVM, FSVM(1), 그리고 제안하는 FSVM(2) 등의 분류모델들을 비교 실험하였다. 사용한 데이터베이스는 한국금융시장의 시계열 경제지표 지수들이다.

차분 진화알고리즘 기반 다중 출력 방사형 기저 함수 다항식 신경 회로망 구조 설계 (Structural Design of Differential Evolution-based Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Networks)

  • 김욱동;마창민;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.1964-1965
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    • 2011
  • 본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.

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전기기기 최적설계용 미미틱 알고리즘에 관한 연구 (Study for Memetic Algorithms applying Optimal Design of Electric Machine)

  • 박지성;정호창;이철균;김종욱;정상용
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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    • pp.12-14
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    • 2008
  • 전기기기 최적설계 프로세스는 목적함수 계산을 위한 특성해석 부분과 최적화 알고리즘 부분으로 구분된다. 여기서 수렴시간 중 대부분을 특성해석에서 차지하므로 수렴시간을 줄이기 위해서는 목적함수 호출을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘의 전략적 선택이 요구되며, 아울러 전기기기 설계가 가지는 Multimodal한 특성을 충분히 고려해 줄 필요가 있다. 본 논문은 특성 함수 호출의 최소화를 위해 지역탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)와 전역 최적해 탐색 가능성을 높이기 위해 확률론적 최적화 알고리즘인 G.A(Genetic Algorithms)를 유기적으로 결합하여 전기기기 최적설계에 요구되는 전반적인 특징을 포괄한 미미틱 알고리즘을 구현하였으며, 구현된 알고리즘을 테스트 함수에 적용하여 수렴결과를 나타내었다.

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병렬 태스크의 행동 특성 추출에 관한 연구 (A Study on the Extraction of Behavior Characteristic for Concurrent Task)

  • 유창문;김규년
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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    • pp.573-575
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    • 2000
  • COncurrent Design Approach for Real-Time System(CODARTS) 방법론은 Gomaa에 의해 제안된 실시간 소프트웨어 설계 방법론으로서 분석 단계에서 CORBA 방법을 사용하여 시스템의 객체와 함수들을 식별하고 행동 모델을 개발한다. 그리고 설계 단계에서는 병렬 태스크 구조화 지침 및 정보 은닉 모듈 구조화 지침을 적용하여 해동 모델의 객체와 함수들을 병렬 태스크와 정보 은닉 모듈들로 구조화한다. 마지막으로 병렬 태스크와 저오 은닉 모듈을 결합하여 소프트웨어 구조를 개발하고 구현 단계를 수행한다. 소프트웨어 구조를 개발하고 구현 단계를 수행하기 위해서는 병렬 태스크의 행동 특성이나 태스크간의 인터페이스가 정확히 명시되어야 한다. 이는 분석 단계에서 식별된 객체와 함수들에서 태스크에 대한 정보를 추출함으로써 이루어질수 있다. 본 논문에서는 행동 모델의 객체와 함수들로부터 병렬 태스크에 대한 행동 특성 정보 추출방법을 제안하고 태스크 사이의 인터페이스를 결정하는 방법을 보인다.

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라마키안 상호 적응에 의한 뉴로-퍼지 제어기의 최적 설계 (An Optimal Design of Neuro-Fuzzy Logic Controller Using Lamarckian Co-adaptation)

  • 이한별;김대진
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.384-389
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    • 1998
  • 본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

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컨벌루션 함수를 이용한 자동두께측정 영상의 성능분석 (Performance Analysis of Automatic Thickness Image using Convolution Function)

  • 강민구;조문신
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.21-26
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    • 2010
  • 본 논문에서는 LCD TV용 필름의 균일성을 개선하고자, 소프트 엑스레이(soft X-ray)를 이용하여 볼트 연결기법과 컨벌루션(convolution) 함수기반의 영상처리를 결합한다. 필름의 프로파일에서 두께를 측정하는 라인 스캔과정에서 선원 변경 시 오프셋 오류가 발생한다. 이러한 선원의 오프셋 오류를 제거하고자, 인접한 3개 볼트의 영상에 대해 컨벌루션 함수를 적용함으로써 자동으로 두께 측정이 가능하고, 영상분석 성능을 향상한다.

효과적인 일함수 조절을 위한 그래핀-고분자의 적층 구조

  • 차명준;김유석;정민욱;송우석;정대성;이수일;안기석;박종윤
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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    • pp.210-210
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    • 2013
  • 그래핀은 뛰어난 기계적, 화학적, 광학적, 전기적 특성을 가지고 있는 2차원 물질로, 대면적 합성법과 전사 공정을 통해 다양한 기판에서의 사용이 가능해지면서 차세대 전자 소자로 활용하기위한 활발한 연구가 이루어지고 있다. 디스플레이, 태양전지의 전극과 전계 효과 트랜지스터의 채널로 적용한 연구에서 우수한 결과들을 보이고 있다. 특히, 금속/금속 산화물 전극은 염료 감응형 태양전지와 유기 발광 다이오드 구조에서 화학적으로 불안정할 뿐 아니라 일함수가 고정되어 쇼트키 접촉이 형성되면 저항을 낮추기 어렵지만, 그래핀은 금속/금속 산화물 전극보다 화학적으로 안정하고 일함수의 조절이 가능해 옴 접촉 형성에 용이하다. 그래핀의 일함수를 조절하는 연구는 크게 공유결합과 비공유 결합을 이용한 방법이 시도된다. 공유 결합을 이용한 방법은 합성과정에서 그래핀의 구조에 내재된 결함 혹은 새로운 결함을 형성하여 다른 원소를 첨가하는 방법이다. 이러한 방법은 그래핀의 결함 영역에서 작용하기 때문에 그래핀 전자 구조의 높은 수준 조절을 위해선 그래핀 구조의 파괴가 동반된다. 반면, 비공유 결합을 이용한 방법은 전하 이동 도핑 효과를 이용해 그래핀의 전자 구조를 제어하는 방법으로, 금속/금속산화물/기능기와 그래핀의 적층으로 복합 구조를 형성하는 방법이다. 금속/금속 산화물과의 복합구조는 안정적인 p-형 도핑이 보고되었지만, n-형 도핑은 대기중의 수분, 산소 그리고 기판과의 상호작용에 의해 대기중에서 불안정해 추가적인 피막공정이 요구된다. 기능기를 이용한 적층 구조는 그래핀과 기판사이의 상호작용 혹은 그래핀 전자 구조를 다양한 기능기를 이용해 제어하는 것으로, 이극성을 가진 자기정렬 단일층(self-assembled monolayers)이 대표적인 방법이다. 공간기(spacer)의 길이나 말단기(end group)의 종류로 p-형과 n-형의 도핑 수준을 제어할 수 있지만, 흡착기(chemisorbing groups)의 반응성이 기판의 화학적, 물리적 표면상태에 의존하기때문에 기판 선택이 제약되며 전처리 공정이 요구될 수 있는 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 기판에 적용가능한 용액 공정을 이용해 그래핀과 고분자를 적층하였고, 안정적이고 효과적으로 일함수를 낮추는 구조를 확인하였다.

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