• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1887-1888
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1889-1890
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• 2008

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.

• 정보보호학회지
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• 제2권4호
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• pp.30-36
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• 1992

이 논문에서 우리는 여러 가지 분할 항등식을 유도했고 제한된 분할에 관한 새로운 항등식을 증명하고, 분할의 기본적인 이론과 분할함수(Partition Number Function)가 다항식 함수가 아니라는 것을 보이며, n 의 분할의 수 p(n)에 대한 하계(Lower Bound)를 얻기 위해 Stirling의 n ! 에 대한 근사값을 소개한다. 그리고 Hardy-Ramanujan 공식, Euler 항등식과 p(n) 의 순환식을 유도하며, 그리고 $d_m$(n)이n을m개의 부분으로 분할하는 분할의 수를 나타낼 때 우리는 $d_m$(n)에 관한 일반적인 공식을 p(n)과 함께 행렬식의 형태로 표현한다.

• 정보보호학회지
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• 제2권4호
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• pp.37-47
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• 1992

이 논문에서 우리는 여러 가지 분할 항등식을 유도했고 제한된 분할에 관한 새로운 항등식을 증명하고, 분할의 기본적인 이론과 분할함수(Partition Number Function)가 다항식 함수가 아니라는 것을 보이며, n의 분할의 수 p(n)에 대한 ㅎ계(Lower Bound)를 얻기 위해 Stirling의 n !에 대한 근사값을 소개한다. 그리고Hardy-Ramanujan 공식, Euler 항등식과 p(n)의 순환식을 유도하며, 그리고 d$_{m}$ (n)이 n을 m개의 부분으로 분할하는 분할의 수를 나타낼 때 우리는 d$_{m}$ (n) 에 관한 일반적인 공식을 p(n)과 함께 행렬식의 형태로 표현한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.126-127
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• 2014

기존 IPMSM (Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) 제어를 위한 LUT (Look Up Table)방식은 입력한 일정 간격의 데이터를 이용한 선형 보간 방법이 주로 사용되었다. 하지만, 이러한 방식은 LUT 구성을 위해 많은 데이터를 요구하므로, DSP 메모리 용량에 LUT 구성의 한계가 존재한다. 또한, 많은 양의 데이터를 관리해야하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 영역 분할을 이용한 다항식 곡면 적합 LUT 구성을 제안하였다. 다항식 곡면 적합을 이용한 LUT 구성 방법은, 관리해야하는 데이터양을 비약적으로 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안한 방법의 효용성은 실험을 통하여 증명하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1995년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.61-66
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• 1995

이 논문의 목적은 육방형 핵연료집합체로 구성된 3차원 노심을 해석하기 위한 다항식전개법을 개발하는 것이다. 이를 위해 3차원 육방형 핵연료 집합체를 6개의 3차원 프리즘노드로 분할하였다. 그리고 각 꼭지점에서의 점중성자속, 프리즘 각면의 면중성자속과 노드평균중성자속을 미지변수로 하여 다항식전개법에 의해 프리즘노드내의 중성자속분포를 근사하였다. 각 중성자속간의 관계식으로서 프리즘노드내에서의 노달중성자평형식, 두 노드사이의 면에서의 중성자류 연속관계식, 각 꼭지점에서의 중성자누설평형식을 사용하였다. 다항식전개법은 해석함수 전개법에 비해 약 3배정도 빠르며 4군확산방정식에도 훌륭이 적용되었다. 그리고 VVBR-1000 3차원 벤치마크 문제에서 최대출력오차 2.6%, VVER-440 3차원 벤치마크 문제에서 12 평면과 24평면으로 나눈 경우 각각 최대출력오차 15%와 6.6%, SNR 3차원 문제에서 8 평면과 16 평면으로 나눈 경우 각각 최대오차 5.4%와 2,6%를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.970-976
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• 2007

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.163-168
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• 2011

본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-11
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• 2004

본 논문에서는 KOA를 적용하여 유한체 승산의 새로운 연산기법을 제시하였다. 먼저, 승산의 전개를 위해 주어진 다항식을 2분 또는 3분하여 각각 2항식과 3항식으로 재구성한 후 정의된 보조다항식을 사용하여 승산을 이루도록 하였다. 승산된 다항식에 모듈러 환원을 적용하기 위해 mod $F({\alpha})$ 연산식을 새롭게 전개하여 제시하였다. 제시된 연산기법들을 적용하여 $GF(2^m)$상의 승산회로를 구성하였고, Parr의 회로와 비교하였다. 비교논문의 경우 $GF((2^4)^n)$을 전제함으로써 그 적용이 매우 제한적이나, 본 논문에서는 $m=2^n$과 $m=3^n$인 경우를 보임으로써 그 적용이 Parr의 회로에 비해 보다 확장되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.188-194
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• 2013

본 논문에서는 폐 영상에서 폐 혈관을 분할하고 정제하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다음과 같이 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 폐 영상에서 히스토그램 변화율의 다항식 회귀 분석을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 계산된 임계값으로 밝기값 기반 분할 방법을 사용하여 폐 혈관을 분할한다. 세 번째, 분할한 폐 혈관 영상에 2차원 연결 요소 레이블링 방법을 사용하고, 레이블링 요소의 크기와 이심률을 계산하여 좌측 및 우측 횡격막의 씨앗점을 결정한다. 네 번째, 결정된 씨앗점에서 3차원 영역 성장법을 사용하여 횡격막을 추출한다. 다섯 번째, 이진 영상의 3차원 연결 요소 레이블링 방법을 사용하여 폐 혈관 영상의 노이즈를 제거한다.