• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.434-437
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• 2004

본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks： SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.928-936
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• 2001

본 논문은 CDMA 시스템을 근간으로 향후 서비스 될 3세대 이동통신 시스템에 선택적으로 적용될 수 있는 다중 사용자 간섭 제거 기법을 제안한다. 제안 방식은 다단계 간섭 제거기의 각 단계에 직교 다항식의 근사화 기법을 적용하여 제거될 간섭 신호의 양을 결정하고, 이를 상호 보완적으로 제거한다. 사용자 용량의 포화도에 따른 최적해로의 수렴성을 각 방식의 스펙트럼 반경의 분석을 통해 비교하였으며, 제안한 방식이 병렬 간섭 제거 기법(Parallel Interference Cancellation, PIC)을 사용한 방식과 비교하여 2배 이상의 적은 단계를 사용했음에도 거의 같은 정도의 오차 성능을 보였으며, 실험을 통해 비트 오율이 $10^{-5}$을 기준으로 약 30% 정도의 사용자 수용 능력이 증대되었다. 또한 전력 제어의 적용 여부에 대한 시스템의 비트 오율 측면의 성능 비교, 원근 효과의 관점에서 성능을 비교하여 제안된 간섭 제거 기법이 비적응형 가중치를 적용한 병렬 간섭 제거 기법보다 우수함을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.433-442
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• 1995

For the line search of a multi-variable optimization, an efficient algorithm is presented. The algorithm sequentially employs several polynomial approximations such as 2-point quadratic interpolation, 3-point cubic interpolation/extrapolation and 4-point cubic interpolation/extrapolation. The order of polynomial function is automatically increased for improving the accuracy of approximation. The method of approximation (interpolation or extrapolation) is automatically switched by checking the slope information of the sample points. Also, for selecting the initial step length along the descent vector, a new approach is presented. The performance of the proposed method is examined by solving typical test problems such as mathematical problems, mechanical design problems and dynamic response problems.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.89-96
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• 1989

본 논문에서는 영역화에 기초를 둔 영상 부호화의 한 부분인 영역 부호화의 개선에 관한 연구가 수행되었다. 영역화시 texture의 효율적인 표현을 위하여 영상을 stochastic random field로 묘사 될 수 있는 stochastic 영역과 non-stochastic 영역으로 구분한다. 영역 부호화 및 복원시 stochastic 영역에 대해서는 autoregressive model을 이용하고 non-stochastic영역은 2차원 다항식 근사화를 이용한다. 제안 방식은 2차원 다항식 근사화만을 이용한 기존 방식보다 더 좋은 주관적 화질을 가지며, 상대적인 data 감축할 수 있었고 영상의 부호화 및 복원에 필요한 수행시간을 단축시켰다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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• pp.218-221
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• 2003

본 논문에서는 사전등화를 이용하는 상향링크 MC-CDMA(multicarrier-code division multiple access)/TDD(time division duplexing) 시스템에서 사전등화를 위한 상향링크 채널을 추정하는 방법들을 제안하고 시스템의 성능분석을 수행한다. 제안된 방법들에서는 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화를 적절한 차수의 다항식으로 모델링하고, 이 다항식을 상향링크 슬롯구간으로 확장함으로써 상향링크 슬롯구간의 채널을 추정한다. 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화는 MMSE(minimum mean squared error)curve fitting 방법이나 Lagrange 보간법 등이 사용되며 1차, 2차, 3차 다항식으로 근사화 된다. 성능지표로 정확도보다 시스템 성능이 중요 하므로 BER (bit error rate)을 사용한다. 다양한 시스템 및 채널환경에서의 모의실험 결과로부터 Lagrange 보간법은 하향링크 채널정보가 정확한 경우에는 MMSE 방법보다 성능이 다소 우수하지만 하향링크 채널추정 오류에 매우 민감하며, 2 차 다항식을 사용한 MMSE curve fitting 방법은 다양한 환경에서 우수한 성능을 가질 뿐만 아니라 채널추정 오류에도 매우 강인함을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

• 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.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.118-123
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• 2008

본 논문은 주파수영역에서 첨두공진점을 갖는 고차모델을 저차모델로 근사화하기 위한 주파수 전달함수 합성법을 제안한다. 제안된 근사화 방법은 근사화된 모델의 분모 다항식에 가중된 오차함수의 최소화에 근거하며, 근사화된 모델의 주파수 전달함수에 대한 계수벡터를 추정하기 위해 RLS 기법을 이용한다. 제안된 방법은 저주파수와 첨두공진점에서 우수한 정합특성을 나타내며, 예제에 의해 제안된 방식의 유용성을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2091-2092
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• 2006

본 논문은 소프트웨어 공정에 대하여 유전자 알고리즘의 기호코딩을 이용한 정보입자 기반 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Information Granules based genetic Fuzzy Polynomial Neural Networks ;IG based gFPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍 절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델의 전반부 구조와 후반부 구조는 기존 모델에 구성을 그대로 사용한다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 근사화 능력과 일반화 능력이 우수함을 보인다.