선형 시스템에 대한 Lyapunov 함수의 구성법은 잘 알려져 있으나, 비선형 시스템의 Lyapunov 함수 구성법은 아직 체계화되어 있지 못하다. 따라서, 본 논문에서는, 비선형 시스템의 안전도 해석을 위하여, 종래의 정상상태 부근에서 Taylor 전개에 의한 선형화 기법에 의존하지 않고, 비선형 시스템을 나타내는 상태공간의 활동성 모델로부터, 비선형성을 나타내는 항을 분리하여, 특수행렬변환시킴으로서, 선형 시스템의 Lyapunov 함수 구성법을 살린, 행렬다항식형 Lyapunov 함수를 구성하고, 이를 유도전동기의 안전도 해석에 적용시켰다. 그 결과, 구해진 안정영역은, 선형화에 의한 것보다는 훨씬 넓은 초공간으로 표현되는 유도전동기의 점근안정영역이 되었다.
비선형 함수로 모델링되는 동적 시스템의 비선형 파라미터를 결정하기 위하여 주파수 영역 볼테라 모델을 적용하는 연구를 수행하였다. 시간영역의 1차, 2차, 3차 전달함수에 해당하는 주파수 영역의 볼테라 핵함수를 비선형 파라미터 산정 과정에 3차 비선형 항까지 포함시켰다. Schetzen의 방법으로 시스템의 비선형 미분방정식에 적합한 볼테라 급수 표현식을 정하고, 이로부터 유도되는 비선형 전달함수를 입력 출력 관계식에 사용하였다. 관찰된 입력을 비선형 주파수 영역 모델에 대입하여 계산한 출력과 관찰된 출력의 차이로 오차를 정의한 후 오차를 최소화 시키는 시스템 파라미터의 값을 구하였다. 예제를 통하여 선형 주파수 구간 뿐만 아니라 2차 혹은 3차 비선형이 지배적인 주파수 범위 대에서 볼테라 모델이 충분한 정확성과 수렴성을 가지며 인식된 파라미터는 실제 값과 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
최근 암호학계에는 미국의 AES와 더불어 체세대 유럽 암호 표준화 프로젝트 (NESSIE)가 진행 중에 있다. 이 프로젝트의 동기식 스트림 암호 분야에서는 호주의 Simpson이 제안한 LILI-128 암호를 포함하여 6개의 후보가 제안된 상태이며, 상기 알고리즘들은 고속화를 위하여 병렬 형태로 설계 개념을 채택하려하고 있다. 본 논문에서는 스트림 암호의 고속화 설계 방안인 병렬 이동형 PS-LFSR의 구조를 살펴본 다음 여러 가지 형태의 비선형 결합함수에 대한 효율적인 구현 방안을 제안하였다. 즉, 비메모리-비선형 결합함수, 메모리-비선형 결합함수, 비선형 필터함수, 클럭조절형 결합함수 등 4가지 형태의 출력함수 형태에 대한 효율적인 병렬 구현 방안을 제안하였고, 합산 수열 발생기의 병렬구현 기법과 클럭조절형 LILI-128의 병렬구현 기법을 예시하여 안전성과 성능을 분석하였다.
표준 매개변수 소속 함수(SPMF)에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법(PLTM)을 제안한다. 이는 구간 선형 변환 방법을 사용해서 비 매개변수 소속 함수(NPMF)로 표현된 퍼지 집합이 매개변수 소속 함수(PMF)로 표현된 퍼지 집합으로 변환될 수 있다는 생각에서 유래되었다. 이 경우, 이들 매개변수들은 퍼지 집합의 구조를 결정하기 위한 특징점들 이라고 할 수 있다. 결과적으로 구간 선형 변환 방법은 비 매개변수 소속 함수를 매개변수 소속 함수로 변환해 줌으로써 비 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 퍼지 시스템과 비교해 볼 때 퍼지 시스템이 상대적으로 빠르게 처리될 수 있게 한다. 한편, 표준 매개변수 소속 함수들의 전형적인 형태가 소개되고 분석된다. 끝으로, PLTM의 전형적인 응용을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.
함수 f(x) : GF$(2)^n$\longrightarrow$ GF$(2)^n 은 부울함수인 n개의 좌표함수를 사용하여 f= $(f_1,f_2,...f_n)과 같이 표현 될 수 있다. 이때, 함수 f(x)의 암호론적 안전성은 f(x)의 좌표함수들의 안전성과 깊은 관계가 있다. 이제 주어진 함수의 비선형성을 부울함수들의 비선형성을 통해 살펴보고, 또한 비선형함수와 해쉬함수와의 관계에 대해 살펴본다.
이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
상관면역 함수는 스트림 암호의 여과함수, 비선형 결합 함수 뿐만 아니라 블록 암호의 핵심 논리 설계에 많이 이용된다. 본 논문에서는 새로운 방식으로 상관면의 함수를 설계하는 방법을 제시한다. 본 고에서 제시하는 방법은 지금가지 알려진 다른 설계 방법에 비하여 간단할 뿐만 아니라, 균형성, 비선형치, 대수적 차수, 그리고 확산 특성을 명확히 밝힐 수 있다. 또한, 본 논문에서 제시한 방법에 의해서 생성되는 함수의 최대 비선형치와 상관면역도와의 관계를 규명한다.
시계열 자료의 전이함수분석에 있어서 조건부 이분산성을 도입하고 기존의 선형 이분산모형인 Engle(1982)의 ARCH 모형과 더불어 비선형 모형인 베타-ARCH 및 분계점-ARCH모형을 고려하였다. 모형적합절차를 간략히 소개하였으며 제안된 모형을 미국 나스닥지수와 국내 종합주가지수에 적용시켜본 결과 비선형 ARCH 모형이 우수함을 알 수 있었다.
퍼지제어기는 입.출력 관점에서 일반적으로 입.출력에 대한 비선형 함수로 볼수 있다. 전문가의 제어 행위의 입.출력 관계가 크리시(crisp) 비선형 함수로 표현되었을때 그것을 언어적 퍼지 모델링(linguistic fuzzy modelling)하는 방법이 1-입력/ 1-출력 및 2-입력/1-출력의 static 시스템에 대하여 제안되었다. 이를 위해 소속함수 제한조건(membership function constraint)의 개념을 제시하고 선형계획법에 의한 최적화 기법을 이용하여 소속함수의 생성에 관한 체계적인 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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