• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.6
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• pp.557-563
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• 2010

This paper addresses the issue of adaptive global optimization using Kriging metamodel known as EGO(Efficient Global Optimization). The algorithm adaptively chooses where to generate subsequent samples based on an explicit trade-off between reduction of global uncertainty and exploration of the region of the interest. A strategy that saves the computational cost by using expectations derived from probabilistic nature of approximate model is proposed. At every iteration, a candidate test point that seems to be feasible/inactive or has little possibility to improve for minimum is identified and excluded from updating approximate models. By doing that the computational cost is saved without loss of accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.481-483
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• 2000

본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.419-422
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• 2002

본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.

• Journal of the KSME
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• v.20 no.4
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• pp.296-302
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• 1980

이상에서 potential energy의 극소조건을 각종경우에 적용하여 재료역학의 해 또는 변형의 근사 해를 응용 예들을 통하여 구해 보았다. 이 해법은 을 받은 부재, 보(beam) 또는 순수 비틀림을 받는 엔형봉재의 경우, 부정정 문제에서 그 지지점들에서의 반력요소를 생각할 필요가 없기 때 문에 재료 역학적인 해법보다 더 간편하게 구해지고 있는 것을 볼 수가 있다. 또 보의 처짐 곡 선이 길이의 중앙면에 대하여 좌우 대칭형일 때에, 중앙단면에서의 최대처짐을 구하는데 삼각 함수의 근사처짐 곡선을 설정하므로써 실제 엄밀해에 가까운 근사값이 간단하게 구해질 수 있는 것을 보였다. 이 극소에너지 정리는 엔형단면이 아닌 각종 단면봉재의 비틀림 문제에서도 비틀림 응력함수를 도입하고, 경제조전을 만족하는 근사공력 함수방정식을 가정함으로써 간단하게 그 근사해를 구하는 데까지 직장할 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.321-326
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• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1211-1219
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• 2013

Recently, the usage of skew-normal distribution, instead of classical normal distribution, is rising up in many statistical theories and applications. In this paper, we deal with saddlepoint approximation for the distribution function of sample mean of skew-normal distribution. Comparing to normal approximation, saddlepoint approximation provides very accurate results in small sample sizes as well as for large or moderate sample sizes. Saddlepoint approximations related to the skew-normal distribution, suggested in this paper, can be used as a approximate approach to the classical method of Gupta and Chen (2001) and Chen et al. (2004) which need very complicate calculations. Through simulation study, we verified the accuracy of the suggested approximation and applied the approximation to Robert's (1966) twin data.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.1
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• pp.39-47
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• 2006

The evaluation of MDx family hash functions such as MD5 is difficult because the design background or a generalized model is unknown. In this paper, an approximated model is proposed to generalize hash functions. The diffusion of a input difference is tested by an approximated model for MD5. The results show that MD5 does not provide perfect diffusion, so MD5 is weak against some attacks. We propose a multiple chaining pattern which provides perfect diffusion in approximated model of hash function without extra calculation or memory. And We show the probability of differential characteristics of our proposal.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.22 no.1
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• pp.118-123
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• 2008

This paper proposes a frequency transfer function synthesis for approximating a high-order model with resonance to a low-order model in the frequency domain. The presented model approximation method is based on minimizing the error function weighted by the numerator polynomial of approximated models, which is used of the RLS(Recursive Least Square) technique to estimate the coefficient vector of approximated models. The proposed method provides better fitting in a low frequency and peak resonance. And an example is given to illustrate feasibilities of the suggested schemes.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.3
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• pp.747-753
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• 1997

Function approximation from a set of input-output parirs has numerous applications in scientiffc and engineer-ing areas.Multiayer feedforward neural networks have been proposed as a good approximator of noninear function.The back propagation (BP) algorithm allows muktiayer feedforward neural networks oro learn input-output mappongs from training samples.However, the mapping acquired through the BP algorithm nay be cor-rupt when errorneous trauning data are employed.In this paper we propose a robust BP learning algorithm that is resistant to the errormeous data and is capable of rejecting gross errors during the approximation process.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.6
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• pp.74-86
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• 2005

In this paper, we proposed an algorithm for the approximation of high order FIR filters by low order IIR filters to efficient implementing two channel 3-D surround sound systems using Head-related transfer functions(HRTFs). The algorithm is based on a concept of the balanced model reduction. The binaural sounds using the approximated HRTFs are reproduced by headphone, and serves as a cue of sound image localization. HRTFs of dummy-head are approximated from 512-order FIR filters by 32-order IIR filters and compare with each other. .Experiment of sound image are carried out for 10 participants. We perform the experiment based on computer simulation and hardware experiment with TMS320C32. The results of the experiments show that the localization using the approximated HRTFs is the same accuracy as the case of FIR filters that simulate the HRTFs.