• 제목/요약/키워드: 벡터 근사

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다층퍼셉트론의 계층적 구조를 통한 성능향상 (Hierarchical Architecture of Multilayer Perceptrons for Performance Improvement)

  • 오상훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.166-174
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    • 2010
  • 다층퍼셉트론이 충분한 중간층 노드 수를 지니면 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여, 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 일반적으로 입력층, 중간층, 출력층으로 이루어진 3층 구조의 다층퍼셉트론을 사용한다. 그렇지만, 이러한 구조의 다층퍼셉트론은 입력벡터가 여러 가지 성질로 이루어진 복잡한 문제의 경우 좋은 일반화 성능을 보이지 않는다. 이 논문에서는 입력 벡터가 여러 가지 정보를 지닌 데이터들로 구성되어 있는 문제인 경우에 계층적 구조를 지닌 다층퍼셉트론의 구성으로 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 입력데이터를 섭-벡터로 구분한 후 섭-벡터별로 다층퍼셉트론을 적용시키며, 이 섭-벡터별로 적용된 하위층 다층퍼셉트론으로부터 인식 결과를 받아서 최종 결정을 하는 상위 다층퍼셉트론을 구현한다. 제안한 방법의 효용성은 단백질의 구조를 예측하는 문제를 통하여 확인한다.

DNT와 Simulink를 이용한 유도전동기 구동용 전력전자 시스템 시뮬레이션 (An IM Driving Power Electronic System Simulation using DNT and Simulink)

  • Moon-Ho Kang
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.25-32
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    • 1999
  • 교류전동기 구동을 위한 산업용 전력전자 시스템은 전력회생용 양방향 컨버터, VVVF 인버터, 교류전동기 벡터제어기, 및 다양한 전기ㆍ기계적 연계 장치들을 포함하는 전기기계 복합시스템 특성을 지니기 때문에 전체 시스템에 대한 컴퓨터 시뮬레이션이 용이하지 않다. 일반적으로 이러한 복잡성을 해결하기 위한 방안으로서 시스템을 근사화시키고 이에 대한 수학적인 등가모델을 유도한 후 이를 이용하여 시뮬레이션을 행하고 있지만, 이 경우 실계통의 다이나믹특성을 정확히 표현할 수 없기 때문에 시뮬레이션 신뢰성이 저하될 수 있다 본 논문에서는 가변구조 제어기법에 의해 역률1 제어기능을 갖는 PWM 컨버터, VVVF 인버터 및 유도기 간접벡터제어기 둥을 포함하는 유도전동기 구동전력전자 시스템을 다이나믹 노드 기법(Dynamic Node Technique DNT)과 시뮬링크(Simulink)를 이용하여 실제회로 구성상태와 유사한 형태로 시뮬링크 윈도우상에서 설계하고, 이를 통해 시뮬레이션을 행할 수 있는 기법을 제시한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 전력전자 시스템의 특성과 제시된 다이나믹 노드 기법과 시뮬링크를 이용한 시뮬레이션 기법의 유용성을 보였다.

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마진 벡터를 이용한 앙상블 SVM의 학습 (Ensemble SVM Learning Using Margin Vector)

  • 박상호;김태순;박선;강윤희;이주홍
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.301-304
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    • 2003
  • SVM은 일반화된 높은 분류 정확률을 보인다. 그러나, SVM은 데이터의 양이 커질수록 높은 시간 공간적 복잡성 때문에 근사화 알고리즘(Approximation Algorithm)을 이용한다. 이러한 접근 방법은 실제구현에서 높은 시간 공간적 복잡성을 요구하여 분류 정확률과 효율성을 낮아지게 한다. 따라서, 본 논문은 SVM을 앙상블 구조로 구성하여 분류 정확률을 높이고, 분류자의 최적 하이퍼플랜(Optimal Hyperplane)결정을 위해 마진 벡터만을 이용하여 시간 공간적 문제를 해결하였다. 실험결과, 본 논문에서 제시한 방법이 단일 SVM을 이용한 방법보다 높은 분류 정확률과 높은 효율성을 가짐을 보여준다...

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변형된 혼합 밀도 네트워크를 이용한 비선형 근사 (Nonlinear Approximations Using Modified Mixture Density Networks)

  • 조원희;박주영
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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    • pp.543-546
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    • 2004
  • Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.

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결정체내의 전위 결함 형태를 결정하는 LACBED 방법에 관한 고찰 (On the LACBED Method to Determine the Nature of the Dislocation Defect in Crystalline Materials)

  • 김황수
    • Applied Microscopy
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    • 제35권4호
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    • pp.64-73
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    • 2005
  • 이 논문에서 한 결정체의 전위 결함에 형태를 결정짓는 인자들 (Burgers-벡터, Slip plane, 전위선 벡터)을, LACBED 방법과 전통적인 회절 빔 상 관찰에 의해, 어떻게 얻을 수 있는가에 대해 세세히 논의하였다. 이 방법은 기본적으로 Cherns과 Prestons의 규칙과 동역학적 회절이론에 입각한 공식에 의거한 LACBED 패턴 시뮬레이션이 따른다. 이 시뮬레이션 계산에서 필요에 따라 설정된 여러 근사들에 관해서도 역시 세세히 논의 하였다. 본 실험에 사용된 시료는 적적한 밀도로 분포된 전위 결함들을 많이 갖고 있는 순순 알루미늄이며, LACBED 실험에 적합한 것이다.

비정형 데이터를 위한 다차원 색인구조 (A Multi-Dimensional Index Structure for Unformatted Data)

  • 송석일;파준일;이석희;유재수;조기형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.67-69
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    • 2001
  • 최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.

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하이퍼큐브 네트워크에서 벡터들을 이용한 우회경로 알고리즘 (Detour paths algorithm using the vectors in Hypercube Networks)

  • 김명하;이충세
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권12C호
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    • pp.1123-1130
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    • 2009
  • 네트워크 분야와 멀티미디어 기술의 발전에 따라 실시간 처리에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 또한, 많은 용용 분야에서 신뢰도가 높은 실시간 통신에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이 논문에서는 큐브 구조를 갖는 다중 컴퓨터에 대한 실시간 통신 알고리즘을 벡터를 이용하여 구현하려고 한다. 큐브 형태의 n 차원 다중 컴퓨터에서 n 개의 안전 벡터는 이웃한 노드들의 결함의 분포와 근사적인 결함의 척도와 관련되어 있다. 이 연구에서는 실시간 채널에서 서로 설정하는 다른 우회 경로를 찾는 알고리즘을 개발한다. 개발한 알고리즘과 기존의 방법들을 비교하여 성능을 분석한다. 시뮬레이션 결과는 이미 제안된 알고리즘과 비교하여 보다 효율적임을 보이고 있다.

K-평균 군집방법을 이요한 가중커널분류기 (Kernel Pattern Recognition using K-means Clustering Method)

  • 백장선;심정욱
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.447-455
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    • 2000
  • 본 논문에서는 커널분류기에 요구되는 다량의 계산량과 자료저장공간을 감소시키도록 고안된 최적군집방법을 적용한 K-평균 가중커널분류기법이 제안되었다. 이 방법은 원래의 훈련표본보다 작은 수의 참고벡터들과 그들의 가중값을 들을 찾아 원래 커널분류 기준을 근사화하여 패턴을 인식하는 것이다. K-평균 가중커널분류기법은 가중파젠윈도우(WPW)분류기법을 개량한 것으로서 참고벡터들을 계산하기 위한 초기 부적절하게 군집된 관측값들을 최적으로 재군집화 함으로써 WPW기법의 단범을 극복하였다. 실제자료들에 제안된 방법을 적용한 결과 WPW분류기법보다 참고벡터들의 대표성과 자료축소면에서 월등히 향상된 결과를 확인하였다

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선형 이상체에 의한 중력 및 중력 변화율 텐서 반응식 (Closed-form Expressions of Vector Gravity and Gravity Gradient Tensor due to a Line Segment)

  • 임형래
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제25권1호
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    • pp.44-49
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    • 2022
  • 이 논문에서는 선형 이상체에 대한 벡터 중력과 중력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 축대칭성을 가지는 이상체를 멀리서 관측하면 선형 이상체로 근사가 가능하므로 선형 이상체에 대한 중력 및 중력 변화율 해석해가 필요하다. 선형 이상체에 대한 중력 퍼텐셜을 1차원 적분식으로 정의하고 이를 직교 좌표계에서 미분하여 벡터 중력을 유도한다. 중력 변화율 텐서 반응식은 벡터 중력을 직교 좌표계에서 한번 더 미분하여 유도한다.

Inferior Olive Neuron모델의 Bifurcation 해석 (Bifurcation Analysis of Inferior Olive Neuron Model)

  • 이호진;이금원;이준모
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.441-442
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    • 2008
  • 본 논문에서는 비선형 시스템인 척추동물의 Inferior Olive 뉴론을 대상으로 center manifold와 normal form 해를 통하여 bifurcation해석을 한다. IO 모델에 고정점이 있음을 보이고, 3차 항까지 근사를 하며 행렬 기저벡터를 통하여 해를 구하는 과정을 제시한다.

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