• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.327-330
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• 2005

동적시스템의 공학적 설계는 대부분 구성요소들의 구조적 연결과 요소들의 파라미터들의 결정을 포함하며, 구조와 파라미터 모두 제한이 없는 열려진 특성을 가진다. 본 연구에서는 효율적인 구조/파라미터 탐색을 위한 교대 탐색법을 제안하고 이를 멀티-에너지 도메인 시스템 해석 및 설계에 적합한 본드 그래프를 이용하여 고유값 설계 문제에 적용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.370-373
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개선된 연속적 동조 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.467-470
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• 2005

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2095-2096
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• 2006

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템에 대하여 구체적이고 체계적인 방법에 의한 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 전반부 및 후반부의 구조와 파라미터 동정하기 위한 유전론적 접근을 소개한다. 정보 입자 기반 퍼지 모델의 구조를 동정하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정하고, 파라미터를 동정하기 위하여 전반부 멤버쉽 파라미터를 동조하여 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정에 있어서 개별적인 방법과 동시적인 방법으로 접근하여 정보 입자 기반 퍼지 모델의 최적 동정을 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.50-60
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• 1998

본 논문에서는 콤팩트한 동영상 표현과 객체기반의 generic한 동영상압축을 위한 파라미터릭 움직임 모델의 파라미터 추정과 세그맨테이션 기법에 관해서 기술한다. 동영상의 optical flow와 같은 국소적 움직임 정보와 파라미터 움직임 모델의 특징을 이용해서 영상의 콤팩트한 구조적 표현을 추출하기 위해, 본 논문에서는 2 스템의 과정 즉, 초기영역을 추출하는 과정과, 파라미터릭 움직임 파라미터의 추정과 세그맨테이션을 동시에 수행하는 과정으로 구성된 새로운 알고리즘을 제안한다. 혼합 모델이 ML 추정에 의거한 확률적 클러스터링에 의해 움직임 물체의 움직임과 형상을 반영한 초기영역을 추출하고, 파라미터릭 움직임 모델을 사용해서 각각의 초기 영역마다 움직임 파라미터를 추정하고 세그맨테이션을 수행한다. 또한, CIF 표준 동영상을 사용한 모의 실험을 통해 본 제안 알고리즘의 유효성을 평가한다.

• 동력기계공학회지
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• 제3권3호
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• pp.83-90
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• 1999

제어이론분야에서의 발전은 그러한 이론을 다방면으로 응요할 수 있는 분야를 더더욱 폭넓게 제공해 주고 있다. 자동화와 관련된 분야뿐만 아니라, 건축 및 토목분야에서도 고도의 제어어이론을 응용한 예를 쉽게 접할 수 있게 되었으며, 지진동에 의한 구조물의 진동을 억제하려는 방책이 그 ??ㅣ다. 이에 관한 많은 연구에서도 알 수 있듯이, 일반적으로 구조물의 수학적 모델에만 의존하여, 즉 구조물의 설계파라미터는 이미 설계되어져 있다는 가정하에 제어계를 설계하고 있다. 그러나 이러한 설계법에 있어서는 설계자로 하여금 구조물의 설계파라미터를 조정할 수 있는 자유도는 전혀 주어지지 않게 되며 단지 제어계의 파라미터를 조정하는 자유도만 허용된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 구조계 및 제어기의 설계파라미터를 동시에 조절할 수 있는 자유도가 허용되는 '구조계/제어계의 동시 최적화' 기법이 있다. 따라서 본 논문에서는 교량의 주탑 및 해양구조물 등의 진동제어 문제에 이러한 설계기법을 이용하여 주어진 설계사양을 만족하도록 구조계 및 제어계의 파라미터를 최적화 한다. 특히 본 논문에서는 제어계 설계 문제에 있어서의 일반적인 경우를 고려하여 상태의 일부가 관측된다고 가정하고 출력피드백의 경우에 대해 고찰하고 있다. 이때의 설계사양은 선형행렬부등식(LMI)으로 주어지며, 실험을 통하여 본 논문에서 소개하는 설계기법의 유효성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.360-363
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• 2018

본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.653-660
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• 2004

객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.