과학자나 공학자들은 빛이나 소리와 같이 주기적인 특성을 갖는 현상을 연구하는 경우가 많다. Fourier 변환은 이러한 주기함수의 근사 함수를 구할 때 유용하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 극좌표 표현되는 함수의 근사 함수를 구하는 문제를 다룬다 일반적으로 컴퓨터 상에 구현하기 위해서는 이산형 Fourier 급수전개를 이용하는데 지금까지는 근사 함수를 컴퓨터 상에서 구할 때 이산화 표본수를 경험에 의해 임의로 결정하여 이용하였으나 본 연구에서는 Fourier 변환의 성질을 이용하여 주어진 함수에 따라 필요한 이산화 표본 수를 자동적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
반응표면분석시 모든 실험이 동일한 조건 하에서 이루어지어야 하는 데 그렇지 못할 경우 우리는 블럭화를 행하게 된다. 반응 표면분석모형으로서 우리는 주로 2차 모형을 사용한다. 본 논문은 우리가 반응표면분석모형으로서 2차 모형을 사용할 때 근사직교블럭화를 평가하기 위한 간단한 측도들을 제시한다.
본 논문에서는 근사화된 해석파형을 사용한 DS/CDMA 시스템에 적용하였다. 제안된 칩 파형은 균일 엔벌로프를 가진 균일칩 파형과 비균일 엔벌로프를 가진 비균일칩 파형의 두 가지로 형태로 분류한다. 근사화된 해석칩 파형의 단순성은 칩파형, 엔벨로프, 위상, 상관관계와 대역폭 성질 등을 비교하고 증명하였다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리 구조(embedded zero tree structure)의 영상 압축방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 새로운 방법의 DGHM 멀티웨이브릿을 사용하였으며, 영상을 부호화하기 위하여 임베디드 제로 트리 구조의 코딩기법을 사용한다. 높은 근사화 차수를 갖는 멀티웨이브릿 필터는 보다 우수한 에너지 압축 효과를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 우수한 에너지 압축 효과는 내기 위하여 수학적으로 정립이 된 근사화 차수가 2인 DGHM 멀티웨이브릿을 영상압축에 사용한다. 또한 기존의 멀티웨이브릿 필터들보다 높은 성능을 갖는 DGHM 멀티스케일링 및 멀티웨이브릿 필터를 구성하여 영상을 완전복원이 되도록 한다.
곡선의 다각형 근사화 방법은 화상분석 또는 데이타 압축등에 많이 사용된다. 다각형 근사화 방법으로, 적은 break point수를 갖고, Sequential Process로 결과를 얻을 수 있는 Cone intersection 방법이 있다. 여기서는 화소간의 거리가 일정한 디지탈 곡선의 경우, 종래의 cone intersection 방법을 정수계산을 이용하여 속도를 향상시키는 방법을 제안한다.
고차변조와 고효율 채널부호를 사용하는 통신시스템에서는 지수함수의 합 로그 연산을 수반하는 다량의 대수우도비 산출이 필수적이며 이의 근사화 기법에 따라 링크 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 신규 근사화 기법을 복조기와 복호기에 결합하여 적용하고 복잡도를 분석하며 모의실험을 통해 도출한 결합 성능을 분석한다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
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.
영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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