• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.212-215
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• 2001

본 논문에서는 평면 형상에 대한 새로운 계층적 표현 방법을 소개하였다. 제안한 방법에서는 근사화 과정의 근사화 오차(approximation error)를 근사화 순서와 정도를 결정하는 중요한 척도로 활용하였으며, 제안한 오차 조절 알고리즘을 통해 보다 자연스러운 근사화 표현이 가능하도록 하였다. 그리고 최소 경계 사각형(MBR: Minimum Bounding Rectangle)을 단순 확장한 최소 경계 팔각형(MBO: Minimum Bounding Octangle)을 지역화에 응용하였으며, 이는 다른 지역화 방법들과 비교하였을 때 상대적으로 더 효율적인 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.527-532
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• 2005

본 논문에서 불확실한 근사화 오차 유계 추정을 이용한 불확실한 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 계통 출력이 기준 출력을 추종하기 위해 시스템의 불확실성은 결론부 파라미터의 적응 알고리즘에 의해 온라인으로 조정되는 IF-THEN 규칙을 가지는 퍼지 시스템에 의해 근사화하였다. 또한 근사화 오차가 미지의 상수에 의해 유계된다는 가정 하에 리아프노프 합성법으로 근사화 오차 유계 추정 알고리즘을 제안하였다. 전체 제어 시스템은 제어기내의 모든 신호가 균등 유계이고 추종오차가 점근 안정함을 보장한다. 제안한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 도립진자 계통에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.18-27
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• 2002

본 논문에서는 평면 형상에 대해 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화를 제공하는 새로운 계층적 표현 방법인 MBO-tree를 제안하였다. 곡선 근사화 방법으로 알려진 Douglas-Peucker 알고리즘을 기반으로 곡선 분할점의 근사화 오차를 분할점과 함께 계층적 트리 노드에 저장함으로써 근사화 척도로 활용하였으며, 보다 자연스러운 형상 표현을 위해 오차 조정 알고리즘도 제안하였다. MBO-tree의 오타 조정은 자식 노드의 오차가 부모 노드의 오차보다 크지 않도록 제한하는 것으로 구현하였다. 지역화를 위해서는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 단순 확장한 MBO(Minimum Bounding Octangle)를 경계 영역으로 사용하였다. MBO는 다른 계층적 표현 체계의 경계 영역들에 비해 대상 객체에 밀착하여 효과적으로 포함할 뿐만 아니라, 계층간 경계 영역 포함 관계도 만족하기 때문에 점 포함 테스트나 형상간 교차 테스트 등과 같은 계층적인 기하학 연산에 매우 유용하다. 실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 strip tree, arc tree, HAL tree등과 같은 다른 계층적 표현 체계에 비해 보다 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화가 가능함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.109-114
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• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2513-2515
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• 2001

본 논문에서는 유한비트 근사화를 통하여 고정소수점 연산을 이용하여 DCT구현시 발생하는 오차 영향에 대한 해석을 수행하였다. 고정소수점 연산을 위해서는 유한 비트 근사화를 실시하여야 하는데 이 과정에서 수치 표현범위의 제약으로 인한 오차가 발생하게 되고, 특히 순환 연산구조를 가지는 DCT등의 알고리즘 구현시 급격한 성능의 감소를 가져오게 된다. 본 논문에서는 순환 연산식을 유한비트 근사화를 통하여 구현시 발생되는 에러에 대한 분석을 수행하고, 해석식을 도출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.55-62
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• 1997

본 논문에서는 윤곽선의 다각근사화시 발생하는 오차신호를 표본화하고 표본화된 신호를 부호화하기 위한 새로운 변환을 제안한다. 제안하는 방법은 다각근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서 르장드르 다항식에 기반한 새로운 변환을 제안한다. 제안한 방법은, 기존의 방법인 이산여현변환, 이산정현변환 등과 변환부호화 이득면에서 비교해 볼 때 우수한 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1880-1893
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• 1994

본 논문에서는 한 장의 영상으로부터 물체의 형상을 복원하는shape from shading 문제에 접근하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 반복 알고리즘에서 주어진 3차원 표면이 직교 다항식에 의해 근사화되고 주어진 표면과 그것이 미분치 사이의 관계를 다항식 개수를 이용한 행렬식으로 표현하였다. 또한 표면의 상대적인 높이와 그것이 미분치를 서로 반복적으로 갱신하면서 얻었다. 알고리즘의 성능을 밝기오차, 표면의 방향오차, 높이오차 측면에서 평가하였으며 제안된 방법과 기존의 여러 방법들과의 성능 비교를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1597-1600
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• 2010

본 논문은 비선형 동적 신경망을 이용하여 직접 제어에 관한 연구이다. RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 매우 효과적이며 비선형 시스템의 만족스러운 학습 성능을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.647-649
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• 1998

본 논문에서는 다각 근사화 방법과 래스터 기반 연산 알고리즘을 이용하여 평면 지도상에 나타난 등고선을 3차원 가시화(Visualization)하여 보여준다. 다각 근사화 방법은 입력한 등고선에 대한 특징을 반영할 수 있는 최소한의 선형구분 오차 임계값을 이용하여 등고선에 근사화 시킨 것으로 저장 데이터의 양을 축소할 수 있다. 래스터 기반 알고리즘은 이웃한 두 개의 등고선 내부점의 높이 값을 그 점에서 두 등고선까지의 최단거리 및 등고선의 높이값을 변수로 하는 선형보간식으로 정의하고, 거리변환 연산을 도입하여 계산하는 알고리즘으로 구현이 용이하며, 간단한 계산만을 수행하기 때문에 처리 방법이 간단하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 래스터 방법만을 이용한 복원보다 자료의 양이 감소함을 보였고, 전체 처리과정의 간단함과, 3차원 가시화된 등고선을 그래프 좌표상의 X, Y, Z축으로 원하는 각도만큼씩 회전시키며 관찰 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 지형의 특징을 원형 등고선과 유사하게 유지하면서, 데이터 양을 축소하고 계산식을 간략화된 효과적인 지형정보 시각화를 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.390-396
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• 1998

본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.