• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제32권12호
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• pp.4233-4238
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• 2011

Based on the exact quantization rule for the nonrelativistic Schrodinger equation, the exact quantization rule for the relativistic one-dimensional Klein-Gordon equation is suggested. Using the new quantization rule, the exact relativistic energies for exactly solvable potentials, e.g. harmonic oscillator, Morse, and Rosen-Morse II type potentials, are obtained. Consequently the new quantization rule is found to be exact for one-dimensional spinless relativistic quantum systems. Though the physical meanings of the new quantization rule have not been fully understood yet, the present formal derivation scheme may shed light on understanding relativistic quantum systems more deeply.

• ETRI Journal
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• 제7권3호
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• pp.12-16
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• 1985

In this paper, the basic philosophy and adaptation rule of adaptive quantization are described. By computer simulations, some properties of adaptive quantization for a first-order Gauss-Markov process are considered.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.800-804
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• 2005

본 논문에서는 LVQ(Learning )rector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기존의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC (Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.676-683
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• 2005

본 논문에서는 퍼지논리 제어방식에서 전문가로부터 소속함수의 관계조정과 제어규칙 베이스 선정 등의 제어지식을 획득해야 하는 문제점을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적의 소속함수의 양자화와 제어규칙 베이스를 구성하여 우수한 제어성능을 갖는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속함수의 변수 값들과 퍼지제어 규칙을 최적화한 값으로 구하고, 이렇게 구한 값들을 초기 값으로 하여 퍼지 제어기를 오프라인으로 구성하고 실제 하드웨어 상에서 온라인으로 적용하는 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해서 DC 서보 모터의 위치제어에 대하여 시뮬레이션 하였고, 단일링크 매니플레이터를 이용한 위치제어 실험을 통하여 제어성능이 우수함을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권4호
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• pp.215-220
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• 2014

We consider quantization optimized for distributed estimation, where a set of sensors at different sites collect measurements on the parameter of interest, quantize them, and transmit the quantized data to a fusion node, which then estimates the parameter. Here, we propose an iterative quantizer design algorithm with a weighted distance rule that allows us to reduce a system-wide metric such as the estimation error by constructing quantization partitions with their optimal weights. We show that the search for the weights, the most expensive computational step in the algorithm, can be conducted in a sequential manner without deviating from convergence, leading to a significant reduction in design complexity. Our experments demonstrate that the proposed algorithm achieves improved performance over traditional quantizer designs. The benefit of the proposed technique is further illustrated by the experiments providing similar estimation performance with much lower complexity as compared to the recently published novel algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권5호
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• pp.461-474
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• 2009

The cognitive radio (CR) technique is a useful tool for improving spectrum utilization by detecting and using the vacant spectrum bands in which cooperative spectrum sensing is a key element, while avoiding interfering with the primary user. In this paper, we propose a novel cluster-based cooperative spectrum sensing scheme in cognitive radio with two solutions for the purpose of improving in sensing performance. First, for the cluster header, we use the double adaptive energy thresholds and a multi-bit quantization with different quantization interval for improving the cluster performance. Second, in the common receiver, the weighed HALF-voting rule will be applied to achieve a better combination of all cluster decisions into a global decision.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.109-112
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• 2006

본 논문은 클래스들의 대표값들과 입력 벡터와의 거리를 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 이 새로운 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류 역전파 신경회로망과 LVQ 알고리즘보다 성능이 우수하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.460-465
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• 2006

본 논문은 입력 벡터와 클래스들의 대표값들간의 유클리디안 거리들을 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망 4에 적용하였다. 이 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류역전파 신경회로망과 LVQ 알고리듬보다 성능이 우수하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.472-476
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• 2007

학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클래스들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클래스들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클래스의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제8권5호
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• pp.102-112
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• 1989

본 논문은 불특정 화자의 DDD 지역명 인식 실험에 관한 것으로 VQ(Vector Quantization) 방식을 이용하여 실험하였고 인식대상 어휘로는 다이얼링 시스템의 응용을 목적으로 전국 146재의 DDD 지역명을 선정하였다. 특징 파라메타로는 12차 LPC Cepstrum 계수를 사용하여 코우드북을 작성하였으며, 중심점을 찾는 방법으로는 MINSUM 방법과 MINIMAX 방법을 사용하였고 코우드북 작성에는 Splitting rule 3가지를 사용하였다. 코우드북도 Single Section 코우드북과 시간정보를 포함하는 Multi Section 코우드북으로 나누어 작성하였고 Section을 Overlapping 하여가면서 코우드북을 작성하여 실험하였다. 실험 결과 minsum 방법이 minimax 보다 인식률이 좋은 것으로 나타났으며 화자 독립의 경우 약 $90\%$의 인식율을 얻을 수 있었다.