• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1857-1858
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• 2008

본 논문에서는 FCM 기반 RBF 뉴럴네트워크(FCM-RBFNN) 구조를 제안하고 PSO를 이용한 FCM-RBFNN의 구조 및 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM-RBFNN서는 방사기저함수로써 가우시안, 삼각형 타입 등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 기존의 RBFNN에서 후반부는 상수형태로써 방사기저함수의 선형결합으로써 표현되는 반면에 제안된 FCM-RBFNN의 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 형태의 다항식으로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 WLSE를 이용하여 추정한다. FCM 기반 RBF 뉴럴 네트워크의 성능은 퍼지규칙의 수, 후반부 다항식의 차수 FCM의 퍼지화 계수에 의하여 결정기 때문에 FCM-RBFNN의 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 PSO를 이용하여 FCM-RBFNN의 구조에 관련된 퍼지 규칙의 수, 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화한다. 또한 후반부 다항식의 계수는 WLSE를 사용하여 추정한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.23 no.4
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• pp.415-423
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• 2012

This paper specifies on optimized design of wide-band subarray using a Genetic Algorithm. First wide-band radiator was designed at triangle lattice of infinite array structure. It is the radiator of notch type that has a wide-band characteristic of ratio 2:1 between maximum and minimum frequency satisfying active reflection coefficient under -10 dB at boresight. And a Genetic Algorithm was applied to optimize subarray partition of antenna consisting of 1,100 array elements. It was confirmed that an optimized subarray antenna has a 4.5-5.5 dB more improved maximum SLL (Side-Lobe Level) than regular subarray antenna.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.10b
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• pp.51-53
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• 2003

본 논문에서는 압전 트랜스듀서의 임피던스 해석을 유한 요소법을 통해 실험적으로 검증하였고 이러한 유한 요소법을 이용하여 압전 변압기의 동작 주파수 및 등가회로 정수를 도출하였다. 또한, 등가 회로법을 이용하여 부하 변동에 따른 압전 변압기의 공진 주파수와 효율 변화를 분석하고 이를 실험적으로 검증하였다. 한편, 유한 요소법과 자동 요소 분할 프로그램(Auto-Mesh Generator), 최적화 알고리즘을 이용하여 일정 부하에서 최대 효율과 승압비를 갖는 압전 변압기의 형상 최적화를 수행하였는데, 최적화 기법으로는 sinc함수의 수렴 결과를 통해 타당성이 입증된 진화 알고리즘(Evolution Strategy)을 적용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.405-406
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• 2007

본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07b
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• pp.819-821
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• 2003

본 논문에서는 압전 트랜스듀서의 임피던스 해석을 유한 요소법을 통해 실험적으로 검증하였고, 이러한 유한 요소법을 이용하여 압전 변압기의 동작 주파수 및 등가회로 정수를 도출하였다. 또한, 등가 회로법을 이용하여 부하 변동에 따른 압전 변압기의 공진 주파수와 효율 변화를 분석하고 이를 실험적으로 검증하였다. 한편, 유한 요소법과 자동 요소 분할 프로그램(Auto-Mesh Generator), 최적화 알고리즘을 이용하여 일정 부하에서 최대 효율을 갖는 압전 변압기의 형상 최적화를 수행하였는데, 최적화 기법으로는 sinc 함수의 수렴 결과를 통해 타당성이 입증된 진화 알고리즘 (Evolution Strategy)을 적용하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.119-122
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• 2000

인터넷이 일상생활에 다양하게 활용되면서 인터넷 채널을 통한 정보의 형태는 문자와 이미지 외에 음성, 오디오 신호 및 동영상 부분까지 확대되고 있다. 본 논문에서는 MPEG4-CELP를 인터넷 화상 통신의 음성 코덱용으로 사용하기 위한 최적화 기법 및 알고리듬의 개선을, DSP칩이 내장된 보드가 아닌 인터넷의 터미널로 사용되고 있는 펜티엄 프로세서를 장착한 PC에 초점을 맞추어 수행하였다. MPEG4-CELP VM C소스를 분석 및 프로파일(Profile)한 결과를 토대로 패라미터 추출을 위해 많은 연산을 수행하는 부호화기에 대해서 CPU상에 부하를 많이 주는 함수들을 제 1차 최적화 대상 함수들로 선정하고, CPU에 부하를 많이 주지는 않으나 호출되는 회수가 많은 함수를 2차 최적화 대상 함수로 선정해, C소스 레벨의 소프트웨어 파이프 라이닝(Software Pipelinging) 기법들을 적용하여 최적화를 수행하였다. 또한 1차 최적화 대상 함수의 경우에는 소프트웨어 파이프라이닝의 적용과 함께 연산량 감소를 위한 알고리듬 변형까지 수행하였다. 위의 과정을 거쳐 최적화 된 MPEG4-CELP는 펜티엄Ⅲ 450㎒ PC에서 음성을 부호화 하는데 원 VM소스에 비해 약 2배정도의 시간이 단축되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.467-470
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• 2005

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1589-1592
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• 2004

현재 무선 인터넷 환경은 이동 단말에 컨텐츠 서비스를 제공할 경우, 서비스 사용자가 소유한 단말 환경의 다양성을 고려한 컨텐츠 최적화 작업을 필요로 한다. 기존 환경에서는 이런 기능을 위한 서버를 따로 설치하여 관리함으로 사용자가 늘어나게 되면 서버에 부하가 집중되어 제공되는 서비스의 질이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이런 컨텐츠 최적화 기능을 망에서 제공하여 서버의 부하 집중 문제를 해결하는 이동 컨텐츠 적응형 네트워크(Mobile Contents Adaptation: MobiCAN)를 제안한다. MobiCAN 시스템은 ABone(Active Network Backbone) 데몬과 ANTS(Active Network Transfer System) 실행환경, 컨텐츠 최적화를 위한 액티브 응용으로 구성된다. 본 연구에서는 위와 같이 구성된 MobiCAN 시스템을 실제 무선 인터넷 망과 연동시킴으로 해서 액티브 네트워크의 무선 인터넷 적용 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.405-408
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• 2020

양자 컴퓨터를 활용한 양자 알고리즘은 우리가 현재 사용하고 있는 많은 암호들의 안전성을 깨뜨릴 수 있다. 그루버 알고리즘을 n-bit 보안레벨을 가지는 대칭키 암호에 적용한다면 보안레벨을 O(2^n/2)까지 낮출 수 있다. 그루버 알고리즘을 적용하기 위해서는 우선 대상 암호가 양자 회로로 구현되어야 한다. 때문에 대상 블록암호를 양자 회로로 최적화하는 연구들이 최근 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 국산 경량 블록암호 LEA를 양자 회로에서 최적화 하였다. 기존의 LEA 양자 회로구현과 비교하여 양자 게이트는 더 많이 사용하였지만, 큐빗을 획기적으로 줄일 수 있었으며 이에 대한 성능 평가를 수행하였다. 마지막으로 제안하는 LEA 구현에 그루버 알고리즘을 적용하기 위한 양자 자원을 평가하였다.