본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.
본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks: SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.
이 논문은 다수의 시간구간을 동시에 고려할 수 있는 파라미터 추정 방법에 대하여 기술하고 있다. 차수가 같은 다수의 다항식에 동일한 근이 포함되어 있을 때, 다항식들의 동류항 계수들을 합한 새로운 다항식에도 동일한 근이 포함되어 있다. 만일 다른 시간구간의 데이터에 동일한 모드가 존재하면, 각 예측오차다항식의 계수들을 합하여 새로운 다구간 예측오차다항식을 형성할 수 있다. 이 다항식의 해에는 다수의 시간구간에 대한 존재하는 동일한 모드가 포함되어 있다. 그러므로 한 번의 미지수 계산으로 다수의 시간구간에 포함된 중요 파라미터를 추정할 수 있다.
우리는 등식으로 표현된 많은 정보들을 다룬다. 이러한 정보에 관한 가장 근본적인 문제중의 하나는 '어떤 주어진 등식이 한 가지 방법이다. Rewrite system은 주어진 항(term)에 rewrite 규칙(rule)들을 적용하여 단순화한다. 따라서 어떤 항이라도 단순화 과정이 무한히 계속되지 않아야 함은 rewrite system의 중요한 성질이다. Rewrite system의 이러한 종료(termination) 여부를 결정하는 방법들 중 하나가 다항식 순서(polynomial ordering)이다. 이 방법은 rewrite system의 함수기호에 적절한 다항식을 대응시켜주는 방법이다. 그러나, 주어진 rewrite system이 종료함을 보이는 다항식 순서를 자동적으로 생성하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여, 다항식을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 사전등화를 이용하는 상향링크 MC-CDMA(multicarrier-code division multiple access)/TDD(time division duplexing) 시스템에서 사전등화를 위한 상향링크 채널을 추정하는 방법들을 제안하고 시스템의 성능분석을 수행한다. 제안된 방법들에서는 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화를 적절한 차수의 다항식으로 모델링하고, 이 다항식을 상향링크 슬롯구간으로 확장함으로써 상향링크 슬롯구간의 채널을 추정한다. 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화는 MMSE(minimum mean squared error)curve fitting 방법이나 Lagrange 보간법 등이 사용되며 1차, 2차, 3차 다항식으로 근사화 된다. 성능지표로 정확도보다 시스템 성능이 중요 하므로 BER (bit error rate)을 사용한다. 다양한 시스템 및 채널환경에서의 모의실험 결과로부터 Lagrange 보간법은 하향링크 채널정보가 정확한 경우에는 MMSE 방법보다 성능이 다소 우수하지만 하향링크 채널추정 오류에 매우 민감하며, 2 차 다항식을 사용한 MMSE curve fitting 방법은 다양한 환경에서 우수한 성능을 가질 뿐만 아니라 채널추정 오류에도 매우 강인함을 알 수 있다.
현재까지 알려진 가장 효율적인 인수분해 방법은 General Number Field Sieve (GNFS)를 이용하는 방법이다. CADO-NFS는 GNFS를 기반으로 구현된 공개된 소프트웨어로 RSA-704의 인수분해에 사용된 도구이다. CADO-NFS에서 다항식 선택은 크게 다항식을 생성하는 과정과 이를 최적화하는 과정으로 나누어져 있다. 그러나 CADO-NFS에서 다항식의 최적화 과정은 전체 다항식 선택 소요 시간 중 약 90%를 차지할 정도로 큰 부하를 주고 있다. 본 논문에서는 사전 연산 테이블을 이용하여 다항식 최적화 과정의 부하를 줄이는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 CADO-NFS의 다항식과 같은 다항식을 선택하지만, 다항식 선택에 걸리는 시간은 약 40% 감소한다.
다항식 인수분해 문제는 정수론에서 뿐만 아니라 Discrete logarithm과 관련하여 암호학의 응용에도 중요한 문제이다. Hensel의 Lifting Lemma를 이용하여 유한체위에서 다항식을 인수분해하여 정수계수위에서 다항식의 인수를 찾는 방법으로 정수계수위에서 다항식의 인수분해를 실행하였다.
지반위에 얹혀진 구형평판을 에너지 방법으로 해석하는 방법에 대한 일반적인 전개이다. 본 논문에서는 기본적으로 지표면과 평판사이의 접촉응력을 가정한 다음 Boussinesque의 식을 적분하여 지표면 혹은 평판의 처짐을 구하는 방법을 시도하였다. 임의의 차수를 갖는 다항식과 Chebychev다항식으로 접촉응력을 가정할 때 Boussinesque의 식을 적분하는 방법을 서술하고 그 결과를 에너지법에 이용하는 과정을 설명하였다. 해석결과 임의차수를 갖는 다항식을 접촉응력 함수로 적당하지 않고, Chebychev다항식이 합당한 것으로 나타났으나 평판 Boundary의 Stress Singularity를 고려한 함수를 선택하면 훨씬 효과적일 것으로 판단되었다.
다항식 반응면 모델은 실제의 물리적, 수치적 실험을 대체하는 근사모델로 여러 공학분야에서 사용되고 있다. 일반적으로 반응면 구성에 필요한 실험점 수를 줄이기 위하여 낮은 차수의 다항식을 사용하므로, 심한 비선형성이 동반되는 현상에 대한 모델링에는 한계가 있다. 본 연구에서는 다항식의 차수를 증가시키는 방법 및 다항식을 구성하는 최적의 기저함수를 선정하는 방법을 통해 다항식 반응면의 모델링 능력을 확장할 수 있는 방법을 개발하였다. 최적 기저함수의 선정에는 유전 알고리즘을 적용하였으며, 1 변수 및 2변수 함수와 풍동시험 데이터에 대한 모델링 사례를 통해 개발된 방법이 비선형성이 심한 현상을 모델링하는데 적용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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