• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.224-231
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• 2012

본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.407-412
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버쉽 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing (SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.151-156
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• 2012

근사분산을 최대화하는 least favorable한 ${\epsilon}$-contaminated 정규분포는, 중간 영역에서는 가우시안이나 그 외의 영역에서는 라플라시안 분포를 갖는다는 사실에 근거하여 본 논문에서는 이 확률분포 하에서 비선형 잡음제거 알고리즘을 유도하고 이의 성능을 확인한다. 제안 알고리즘은 위 잡음 환경에서 MLE(maximum likelihood estimator) 이며, efficacy를 최대화한다는 기준에서 최적임을 증명한다. 또한, 유도한 필터를 미리어드 필터와 결합함으로써 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 비선형 필터를 제안하고 이를 이론적으로 분석한 다음 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지를 이용하여 그 성능을 확인한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.165-170
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• 2013

2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성할 때, 계산량을 줄이거나 비선형 알고리즘의 초기화를 위해서 선형 알고리즘이 종종 사용된다. 하지만 기존의 선형 알고리즘은 표면적으로는 선형구조의 형태를 갖지만, 실제적으로는 SVD (Singular Value Decomposition)을 사용하여 문제를 풀어야 하는데, 이 SVD 역시 초기화를 필요로 하는 수치해석 알고리즘을 통해 구현된다. 또한 SVD 분해를 사용하는 형태의 해는 닫힌 형태의 해 보다 분석이 어렵다. 이러한 기존 방법의 사용이 불편한 수치해석적인 알고리즘을 피하고, 해의 분석이 편리하도록 본 논문에서는 닫힌 형태의 해석적인 해를 제공하는 편리한 선형방법을 제안한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.127-130
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• 2004

혼합정규분포에서 얻어진 히스토그램 자료에서 모수의 추정은 EM 알고리즘 혹은 스프라인 방법이 흔히 이용되고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 자료를 비선형회귀모형으로 적합하는 방법을 제시하고, 시뮬레이션으로 제시된 방법과 EM 알고리즘 방법을 비교하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권4호
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• pp.1-12
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• 2024

본 연구에서는 강사장교의 비선형 거동과 하모니 서치 알고리즘에 기반한 사장교 부재 단면 결정 방법을 제시하였다. 하모니 서치 알고리즘은 초기값 설정, 하모니 메모리 초기화, 새로운 하모니 메모리 구성 및 하모니 메모리 업데이트의 과정을 반복하여 최적값을 탐색함으로써 사장교 부재 단면을 결정한다. 하모니 서치 알고리즘으로 선정된 주요 부재 단면으로 3차원 강사장교의 비선형 초기형상해석을 수행하였으며, 초기장력과 형상을 고려하여 복잡한 거동특성과 각 부재의 비선형성을 반영한 사장교 주요 부재인 주탑, 보강거더, 가로보 및 케이블의 최적 단면을 결정하였다. 사장교 주요 부재의 단면 결정을 위한 목적함수로는 전체 중량을 사용하였으며, 제약조건으로 한계상태설계법을 바탕으로 하중저항능력과 사용성에 대한 제약조건식 및 보강거더와 가로보 단면의 폭과 높이의 비율을 추가적인 제약조건으로 고려하고, 주탑, 보강거더 및 가로보의 기하 및 재료 비선형성과 케이블 부재의 비선형성에 따라 부재 단면을 결정할 수 있도록 하였다. 최적 단면 결정 결과, 제안한 해석 방법은 사장교의 다양한 설치조건에 따라 최적 단면을 결정할 수 있으며, 비선형성을 고려한 사장교 부재 단면제원을 하모니 서치 기법을 통하여 결정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2000년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.429-434
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• 2000

본 연구에서는 등분포하중을 받는 laminated 박판의 거동해석을 제시하였다. 접착한 두 박판의 비선형 지배방정식을 Von Karman 식을 이용하여 유도하고 박판의 거동을 차분법을 이용하여 수치해석 한다. Interlayer에서의 전단변형을 고려하여 지배방정식에 포함시켜 하중 증분법(load incremental method)으로 기하학 비선형 해석을 수행한다. 하중 증분법에 따른 반복법을 도입하여 비선형 방정식을 해석했다. 해석방법의 타당성을 입증하기 위하여 해석결과들을 기존의 문헌의 결과와 비교, 검토함으로써 본 논문에서 제시한 이론 및 해석방법의 타당성을 입증한다. 차분법의 하중 증분법 알고리즘을 개발하여 예제문제에 대한 수치해석 결과들을 논하였다.(중략)

• 전산구조공학
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• 제7권3호
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• pp.177-183
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• 1994

현수교의 기하학적 비선형거동을 해석할 수 있는 해석방법을 개발하고 해석을 실시하였다. 해석은 사하중하에서의 초기형상해석과 활하중하에서의 비선형해석의 2단계로 해석하는 알고리즘을 개발하였다. 선형해석 결과와 비선형해석결과를 비교할 때 기하학적인 비선형 효고가 매우 크므로 해석 및 설계시에 반드시 고려해야 함을 알 수 있다. 해석치와 측정치를 비교분석한 결과 새로운 알고리즘이 매우 유용함을 보여주고 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.555-565
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• 1999

복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.