• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.5
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• pp.397-406
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• 2007

The problem of finding an optimal alignment between sequence A and B can be solved by dynamic programming algorithm(DPA) efficiently. But, if the length of string was longer, the problem might not be solvable because it requires O(m*n) time and space complexity.(where, $m={\mid}A{\mid},\;n={\mid}B{\mid}$) For space, Hirschberg developed a linear space and quadratic time algorithm, so computer memory was no longer a limiting factor for long sequences. As computers's processor and memory become faster and larger, a method is needed to speed processing up, although which uses more space. For this purpose, we present an algorithm which will solve the problem in quadratic time and linear space. By using division method, It computes optimal alignment faster than LSA, although requires more memory. We generalized the algorithm about division problem for not being divided into integer and pruned additional space by entry/exit node concept. Through the proofness and experiment, we identified that our algorithm uses d*(m+n) space and a little more (m*n) time faster than LSA.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.12
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• pp.20-26
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• 1999

In this paper, a multiple target angle tracking algorithm that can avoid data association problem and has a simple structure is proposed by obtaining the angular innovation of the targets from a signal subspace. The signal subspace is recursively estimated by a signal subspace tracking algorithm, such as PAST. A nonlinear matrix equation which satisfy the estimated signal subspace and the angular innovation is induced and expanded into a Taylor series for linear approximation. The angular innovation is obtained by solving the approximated linear matrix equation in the least square sense. The good performance of the proposed algorithm is demonstrated by various computer simulations.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.9 no.1 s.30
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• pp.81-94
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• 1997

본 연구에서는 유한 회전에 의한 효과를 고려한 곡선 보요소를 개발하고, 이 요소를 이용하여 공간뼈대 구조물의 기하학적 비선형 해석을 수행하였다. 이 곡선 보요소는 증분 변위장에 Rodriguez의 2차 유한 회전항을 포함시킴으로써, 유한 회전에 의한 기하학적 평형을 유지하도록 하였다. 대변형 해석을 위하여 Total Lagrangian 방법이 적용되었으며, 비선형 해석을 수행하기 위한 알고리즘으로는, 여러개의 임계점을 갖는 비선형 거동가지도 추적할 수 있도록 하중 및 변위 증분의 조합법이 사용되었다. 공간 뼈대 구조물의 해석 예제를 통하여, 기하학적 비선형 해석에서 발생하는 유한 회전에 의한 효과를 확인하고, 본 연구에서 제안한 유한요소의 효율성 및 비선형 알고리즘으로 선택한 하중 및 변위 증분의 조합법의 적용성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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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.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.95-97
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• 2001

공간자료의 예측문제에 있어 전통적 예측방법인 크리깅방법과 최근 통계적문제 적용되기 시작한 신경망분석방법 간의 비교를 사례연구를 통해 행하였다. 일반적으로 크리깅에 의한 선형예측은 공간자료에 대한 일반적 통계모형으로서 간주되어 왔다. 한편 예측문제에 있어 뉴럴네트워크에 기초한 비모수적 방법이 관심의 대상이 되고 있으며 특히 대용량 자료의 경우 데이터마이닝 기법의 한 분야로 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 공간 자료의 예측에 있어 유전자 알고리즘을 신경망분석 모형을 결합하여 기존의 크리깅방법과의 예측력을 비교한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.1
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• pp.81-86
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• 2012

In this paper, we proposed a new design methodology of a pattern classification rule based on the local linear discriminant analysis expanded from the generic linear discriminant analysis which is used in the local area divided from the whole input space. There are two ways such as k-Means clustering method and the differential evolutionary algorithm to partition the whole input space into the several local areas. K-Means clustering method is the one of the unsupervised clustering methods and the differential evolutionary algorithm is the one of the optimization algorithms. In addition, the experimental application covers a comparative analysis including several previously commonly encountered methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.2
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• pp.41-50
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• 2004

Since the MPEG-4 visual standard enables content-based functionalities, it is necessary to extract video objects from video sequences. Segmentation algorithms can largely be classified into two different categories: automatic segmentation and user-assisted segmentation. In this paper, we propose a new user-assisted image segmentation method based on the active contour. If we define a shape space as a set of all possible variations from the initial curve and we assume that the shape space is linear, it can be decomposed into the column space and the left null space of the shape matrix. In the proposed method, the shape space vector in the column space describes changes from the initial curve to the imaginary feature curve, and a dynamic graph search algorithm describes the detailed shape of the object in the left null space. Since we employ the shape matrix and the SUSAN operator to outline object boundaries, the proposed algorithm can ignore unwanted feature points generated by low-level image processing operations and is, therefore, applicable to images of complex background. We can also compensate for limitations of the shape matrix with a dynamic graph search algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.93-96
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• 2000

본 논문에서는 SVM의 학습성 개선을 위해 모멘트와 kernel-adatron 기법이 조합된 하이브리드 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 SVM의 학습기법인 기울기상승법에서 발생하는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘트의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 가진 kernel-adatron 알고리즘의 장점을 그대로 살리는 것이다. 제안된 알고리즘을 비선형 함수 회귀에 적용해 본 결과 학습속도에 있어서 QP와 기존의 kernel-adatron 알고리즘보다 더 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.1
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• pp.39-51
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• 2004

This study aims to suggest new algorithm, named as Simoo, in order to improve spatial conflicts and vector displacement between linear features in generalization of the linear features. Main principles of Simoo algorithm is adoption of simplification and smoothening methods. Tolerance conditions used in Simoo are perpendicular length, external angle, and average vertex length. Main characteristics of Simoo are the application of scale, cartographic refinement, minimization of logical errors, and maintenance of geographical properties. The Simoo was applied through comparison to existing Douglas-Peucker algorithm. Resultantly, maintenance ratios of line such as coastal line and stream network were over 97% in both algorithms. The elimination ratio of vertex points may be more effective in Douglas-Peucker than in Simoo. Spatial conflicts between linear features may be more minimized in Simoo. The curvature and smoothening of lines become decreased in scale in application of Simoo. Finally, Simoo algorithm may be more effective than Douglas-Peucker for cartographic generalization.