이 논문에서는 새로운 약신호 검파 기법을 얻어, 그 기법과 국소 최적 검파 기법을 바탕으로 순차 검파 방식을 이끌어낸다. 먼저, 새로운 약신호 검파 기법을 제안하고, 흥미로운 문턱값 성질을 몇가지 밝힌다. 제안한 순차 검파 방식에서 쓰는 두 문턱값은 어떤 단계에 이르면 크기가 바뀌어, 결정을 무한히 미룰 때도 있는 순차 확률비 검파 방식이 지닌 문제점을 풀어준다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.3
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pp.284-290
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1991
A detection scheme wiich has based in rank statistic is obtained for detection of random signals in additive noise. It is shown that the detector has similarities to the locally optimum detector for random signals and that it is a generalization of the locally optimum rank detector for known signals. Performance of the detector is also considered together with that of other detectors.
To maximize the storage density in a localized hologram recording method, each hologram should be recorded as close as possible to its neighboring holograms. In this case, the reference beams used to record two adjacent holograms may overlap in spatial multiplexing. Through simulations and experiments, we show that there exists an optimal reference beam size to minimize the overlap for a given shifting distance of the reference beams in spatial multiplexing. Thus the advantages of the localized hologram recording method can be minimally sacrificed while the storage density is increased.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.05a
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pp.19-24
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2003
신경망은 적용 다양성과 제약조건의 최소성, 강력한 예측성, 범용성, 근사성 등 많은 장점을 지니고 있으나 초기 가중치의 할당에 따라 모델 생성의 Performance와 예측의 결과가 달라지게 되는 단점을 지니고 있다. 이런 신경망의 초기 가중치에 따른 단점을 보안하기 위해 통계적 알고리즘의 접목을 통해 Hybrid된 신경망 보완 알고리즘을 제시하고자 하였다. 논문을 위한 기본 가정으로 신경망의 가장 기본인 SLP 알고리즘을 바탕으로 활성함수에 가장 일반적으로 사용되는 Sigmoid 활성함수를 이용하였을 때, 초기 가중치로 기존의 임의 난수 생성 방식이 아닌 통계적 로지스틱 회귀분석의 계수값(mle)을 제시하여 이를 초기치로 사용한 경우와 그렇지 않은 경우의 예측 정확성과 수렴의 Performance정도를 비교하여 가장 효과적인 초기치 방법을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 기구적으로 여유자유도를 갖는 로봇 매니퓰레이터 시스템을 대상으로 하여, 로봇 랜드가 주어진 제적을 추종할 수 있는 관절 토크를 유도하기 위한 동적제어 식을 새로이 구성하고, 동적제어식을 만족하는 관절 토크 해들 중에 국소적으로 토크의 크기를 최적화하는 해를 사용하는 최적토크제어를 제안한다. 최적토크를 구하는 문제에 있어 관절 토크에 가중치 행렬을 적용하여 각 관절 토크의 최대 크기의 비를 반영할 수 있도록 한다. 또한, 로봇 핸드 자코비안-관성 역행렬의 영공간에서 나타나는 영공간 관절 속도를 정의하고 이러한 영공간 관절속도가 최적토크제어에서는 로봇 시스템을 불안정하게 할 수 있다는 것을 보인다. 최적토크 제어의 이러한 문제를 해결하기 위하여 영공간 관절 속도를 제거하기 위한 소산토크를 유도하고, 최적토크제어식에 소산토크를 추가하는 방법을 제안한다. 평면형 3-자유도 로봇을 대상으로 한 모의실험을 통해 제안된 제어 방법의 우수성을 검증하고 그 결과를 분석한다.
Local composite quantile regression is a useful non-parametric regression method widely used for its high efficiency. Data smoothing methods using kernel are typically used in the estimation process with performances that rely largely on the smoothing parameter rather than the kernel. However, $L_2$-norm is generally used as criterion to estimate the performance of the regression function. In addition, many studies have been conducted on the selection of smoothing parameters that minimize mean square error (MSE) or mean integrated square error (MISE). In this paper, we explored the optimality of selecting smoothing parameters that determine the performance of non-parametric regression models using local linear composite quantile regression. As evaluation criteria for the choice of smoothing parameter, we used mean absolute error (MAE) and mean integrated absolute error (MIAE), which have not been researched extensively due to mathematical difficulties. We proved the uniqueness of the optimal smoothing parameter based on MAE and MIAE. Furthermore, we compared the optimal smoothing parameter based on the proposed criteria (MAE and MIAE) with existing criteria (MSE and MISE). In this process, the properties of the proposed method were investigated through simulation studies in various situations.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.2
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pp.152-160
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2000
This paper addresses the analysis and design of fuzzy-model-based controller for nonlinear systems using
extended PDC and optimal pole-placement schemes. In the design procedure, we represent the nonlinear
system using a Takagi-Sugeno fkzy model and formulate the controller rules by using the extended parallel
distributed compensator (EPDC) and construct an overall fuzzy logic controller by blending all local state
feedback controllers with an optimal pole-placement scheme. Unlike the commonly used parallel distributed
compensation technique, by blending a newly extended parallel distributed compensator and the optimal poleplacement
schemes, we can design not only a local stable k z y controller but also an overall stable fuzzy
controller to perform the tacking control objective. Furthermore, a stability analysis is carried out not only for
the fuzzy model but also for a real nonlinear system. Finally. the effectiveness and feasibility of the proposed
fizzy model-based controller design method has been shown through a simulation example.
Kim, Kwang-Soon;Won, Dae-Han;Song, Iick-Ho;Yun, Hyung-Sik;Lee, Ju-Mi;Kim, Sun-Yong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.1
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pp.69-75
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2000
In this paper, we consider the problem of discrete-time random signal detection problem under the presence of additive noise exhibiting weak dependence The test statistic of the locally optimum detector for correlated random signals under a weakly dependent noise model is derived The performance characteristic of the locally optimum detector is analyzed and compared with that of the square-law detector in terms of the asymptotic relative efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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