공학적 응력-변형률 곡선에서 재료의 파괴직전에 흔히 나타나는 변형률연화 (strain softening) 현상은 국부의 집중소성변형 현상과 밀접한 관계가 있다 그러나 변형률연화는 음수의 기울기를 가지는 응력-변형률 곡선을 의미하며, 이 모델은 유한요소해석의 결과가 그 요소의 크기에 따라 수렴점이 달라지는 근본적인 문제를 가진다. 따라서 1980년대 이후 많은 학자들이 이 현상의 적절한 모델을 찾기 위한 노력을 기울여왔다. (중략)
본 연구에서는 채널추정 에러와 다중 전송률 서비스를 고려하여 다중 엑세스포인트 전송전력제어 알고리즘을 제안한다. 실제 통신시스템에서는 1) 채널추정을 위해 사용하는 파일럿심볼의 갯수가 제한적이기 때문에, 수신단에서 채널추정이 완전하지 않으며, 2) 다중 전송률 서비스가 지원된다. 먼저, 제안하는 알고리즘이 다중 전송률 서비스 환경에서도 유일한 최소전력에 수렴함이 보장됨을 이론적으로 증명한다. 제안하는 전송전력제어 알고리즘은 하나의 내부루프와 하나의 외부루프로 구성된다. 실험결과를 통해 1) 내부루프 알고리즘은 전송전력 레벨의 수렴과 다중 전송률 서비스를 보장하고, 2) 외부루프 알고리즘은 채널추정 에러를 보상할 수 있음을 확인하였다.
기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 멀티미디어 멀티캐스트 혼잡 제어에서 발생하는 피드백 폭주 문제를 해결하기 위해 대표자 계층구조를 이용한 피드백 수렴 방법과 이에 따른 전송률 조정 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다. 시뮬레이션 결과 적절한 파라미터의 설정하에 피드백 폭주 문제를 해경하고 혼잡하고 대처하여 전송률을 조정할 수 있음을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 모멘트 항을 추가한 수정된 kernel-adatron 알고리즘을 제안하고 이른 support vector machines의 학습기법으로 이용하였다. 이는 기울기상승법에서 일어나는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴 속도를 좀더 개선시키는 모멘트의 장점과 kernel-adatron 알고리즘의 구현용이성을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습기법의 SVM을 실제 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하여 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, Cambell등의 kernel-adatron 알고리즘을 이용한 SVM의 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류률에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 의료영상 인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 대뇌출혈성 병변인식 시스템을 구현하기 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 Wavelet 변환과 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Gradient descent BP는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Gradient descent BP를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 대뇌출혈성 병변인식에 적용하여 구현함으로써 총 50개의 패턴 중 45개의 영상이 인식에 성공하였고 전체 평균 인식률은 각각 90%와 87%의 인식률을 보였다.
신경망의 퍼셉트론 학습법에는 이진 또는 연속 활성화 함수가 사용된다. 초기 연결강도는 임의의 값으로 설정하며, 목표치와 실제 출력과의 차이를 이용하는 것이 주된 특징이다. 즉 구해진 오차는 학습률에 따라서 다음 단계의 연결강도에 영향을 주게 된다. 이런 경우 학습률이 너무 크면 수렴성을 보장할 수 없으며, 반대로 너무 작게 선정하면 학습이 매우 느리게 진행되는 단점이 발생한다. 이런 이유로 능동적인 학습률의 변화는 신경망의 퍼셉트론 학습법에 중요한 관건이 리며, 주어진 문제를 최적으로 학습을 위해서는 결국 상황에 따른 적절한 학습률 조정이 필요하다. 본 논문에서는 학습률 조정에 퍼지 모델을 적용하는 신경망 학습 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의한 학습은 오차의 변화에 따라 학습률을 조정하는 방식을 사용하였고, 그 결과 연결강도를 능동적으로 변화시켜 효과적인 학습 결과를 얻었다. 학습률 변화는 'Sugeno 퍼지 모델'을 이용하여 구현하였다.
본 연구는 비선형적 제반 특성을 종합적으로 반영하는 chaos모형을 우리나라의 종합 주가지수 수익률의 시계열 자료에 적용하여 주식 수익률의 비선형적 행태를 실증적으로 분석하였다. 실증분석의 결과, 종합 주가지수 수익률은 내재차원이 14이고, 상관차원이 5에서 6사이인 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 상관차원이 5에서 6사이라는 것은 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 주요 변수가 약 6개라는 것을 의미한다. 특히 리야푸노프 지수에 의한 분석 결과는 주별 및 일별 수익률에서 이들 값이 공히 양의 값에 수렴하고 있어 우리나라 주식 수익률은 이상한 끌개(strange attractor)를 갖는chaos적 행태를 보인다고 결론 지울 수 있다. 콜모고로프 엔트로피에 의한 분석 결과는 주별 수익률 및 일별 수익률의 경우에 모두 $0.25{\pm}0.05$의 유한한 값으로 나타나고 있으며, 또한 이들 일별 및 주별양 수익률이 유사한 값을 보이고 있어 서로 유사한 chaos적 특성을 갖고 있다는 것을 알게되었다.
최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.
본 논문에서는 실시간 멀티미디어 데이타의 멀티캐스트 혼잡 제어를 위한 대표자 기반의 피드백 수렴 방법과 전송율 조정 방법을 제안한다. 멀티캐스트 혼잡 제어에서는 다수의 수신자들이 하나의 송신자에게 피드백을 전송하므로 피드백 폭주 문제가 발생하는데 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표자를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법에서 수신자는 패킷 손실률을 담은 주기적인 피드백을 생성하고 송신자는 대표자의 계층구조를 이용해 이러한 피드백을 수렴하여 전송률을 조정한다. 대표자는 지역 단위로 선정되고 필터의 역할을 하여 피드백을 억제한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 피드백 폭주 문제를 해결하면서 혼잡 상황에 대처하여 전송률을 조정할 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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