• 한국산업정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.101-116
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• 1998

혼합·이산 비선형 최적화문제 해결을 위한 전역적 최적화 알고리즘이 개발되었으며 이 알고리즘은 확률적 최적화기법인 유전알고리즘을 사용한다. 유전알고리즘은 다양한 설계변수를 처리하는데 적합하다. 그러나 기존의 유전알고리즘이 특별히 잘 수행되지 않는 상황이 많이 존재하기 때문에 혼합화에 대한 다앙한 방법이 개발되어지고 있다. 따라서 이 논문은 유전알고리즘에서 최적해 주위에 대한 국고수수렴기법과 정밀 탐색법을 구체화시킨 새로운 혼합유전알고리즘(NHGA)을 개발했다. 사례연구에서는 혼합·이산 비선형 최적화문제를 해결하는데 있어서 NHGA가 상당한 능력을 제공하며 효율적이고 우수한 해를 제공할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.353-356
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• 2000

본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권7호
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• pp.620-628
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• 2016

호모토피 알고리즘은 비선형성이 강하거나 다수의 최적해가 존재하는 비선형 최적제어 문제에서 점진적으로 비선형 항으로 고려하게 해줌으로써 강건하게 전역의 최적해를 구할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 초기 추정치에 둔감한 SBS 알고리즘과 호모토피 알고리즘을 결합한 비선형 최적제어 알고리즘을 제시하였다. 이러한 접근방식은 저추력 궤적최적화 문제와 같이 비선형성이 강한 문제의 최적해를 구하는데 효과적이다. 또한, 비선형성이 강한 문제들은 종종 다수 국소 해가 존재하게 되는데, 이러한 경우에 SBS-호모토피 방법은 점진적으로 전역해를 찾는 것을 가능하게 한다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.11-22
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• 1997

본 연구에서는 비선형 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 혼합유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorthm : HGA)을 개발하였다. HGA는 기존 유전알고리즘의 적용에 있어 문제점으로 지적된 정밀도의 적용문제와 벌금함수의 사용을 배제하였으며 지역적최적점으로 빠르게 수렴하는 기존의 지역적 탐색법과 유전알고리즘 적용이후 수렴된 해 주변에 대한 정밀탐색법을 함께 고려하여 설계하였으며 이를 세가지의 비선형 최적화 문제 적용하여 본 논문에서 개발한 HGA의 유효성을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.833-840
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• 2022

산업 현장에서 자동화 장비 및 모터의 정밀도가 요구되고 있고 전 세계 모터 시장 규모는 많이 증가하였지만, 국내 모터 기술은 해외 기술보다 뒤처져 있다. 본 논문에서는 모터의 기술 향상을 위해 PLC 서보 모터와 아두이노 스텝모터에 비선형 알고리즘을 적용하여 정밀도 안정도, 효율을 선형 알고리즘과 비교하였다. 비선형 알고리즘이 선형 알고리즘에 비해 모터의 최고 속도가 빨라 같은 구동 기준 소요 시간을 단축할 수 있었으며 곡률이 적어 정밀도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7C호
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• pp.627-634
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• 2007

고효율 변조기법 (16 QAM or 64QAM)이 비선형 고전력 증폭기 (High-Power Amplifier; HPA)를 사용하는 통신시스템에 적용되었을 때 비선형 왜곡에 의해 성능저하가 발생할 수 있다. 이런 비선형 왜곡은 수신부에서 복잡도가 낮은 LMS 알고리즘을 적용한 적응적 비선형 Volterra 등화기를 사용하여 보상할 수 있지만, 매우 느린 수렴 속도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 수렴 속도를 향상시키기 위한 병렬 M대역 이산 웨이블릿 변환영역 LMS (Parallel M-band Discrete Wavelet Transform Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 시간 영역 LMS 알고리즘과 변환 영역 LMS 알고리즘들에 비해 수렴 속도가 우수함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.45-49
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• 2000

GPS에 의한 관측치는 시각오차, 전리층과 대류층 지연오차, 다중경로 오차와 같은 다양한 오차를 내포하고 있어서 GPS 관측치 위치계산시 일반적으로 최소자승해를 구하게 된다. GPS 관측치는 비선형 방정식을 만족하므로 최소자승해를 구하기 위해서는 비선형 Newton 알고리즘을 이용할 수도 있으나 대개 간편성과 효율성 때문에 선형화 알고리즘을 적용하게 된다. 본 연구에서는 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘을 대체할 수 있는 부동점 알고리즘을 개발하여 그 유용성을 증명하였다. 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘은 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있으나 초기값이 해와 근사하여야 한다는 단점이 있다. 반면 부동점 알고리즘은 수령속도는 다소 느리나 초기값이 대단히 부정확하여도 수렴가능한 장점이 있으므로 두 알고리즘을 적절히 혼용하는 것이 좋을 것이다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.707-716
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• 2006

본 논문에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 반강접 강뼈대 구조물의 직접설계시스템의 최적화를 수행하였다. 고등해석은 접합부의 비선형, 기하학적 비선형 및 재료적 비선형을 고려한다. 기하학적 비선형은 안정함수를 사용하여 고려하였으며, 재료적 비선형은 CRC 접선 탄성계수와 포물선 함수를 사용함으로서 고려하였다. 접합부의 비선형은 Kishi와 Chen이 제안한 3가지 매개변수를 가지는 파워모델을 사용하여 고려하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수는 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성요구 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 설계결과를 기존의 방법들과 비교하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.69-72
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• 2000

본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터(Nonlinear Extended Kalman Filter)를 이용한 강인한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 스테레오 정합 알고리즘은 변이를 구할 때 좌, 우 영상을 화소별로 비교하여 검색영역을 모두 검색하였으나 제안된 알고리즘은 비선형 확장 칼만 필터를 통해 변이를 예측하고, 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 단지 몇 번의 검색을 통해 변이를 구하게 된다. 그리고, 양선형 보간법(bilinear interpolation)을 이용해 주위 화소들의 영향을 고려하여 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교함으로써 강인한 스테레오 정합의 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 수행한 결과 본 알고리즘이 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.