• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.141-148
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• 1999

변위 근거 유한요소해석을 사용하는 대부분의 위상 최적화 기법은 요소의 안정성 부족으로 인하여 체스판 무늬가 주기적 형태로 반복하여 설계영역 내부에 나타난다. 본 연구에서는 선형요소를 이용하면서 최적화 알고리즘의 안정성에 영향을 주지 않고 간단하게 모든 최적화 알고리즘에 이용 가능한 체스판무늬 형성 방지책을 개발하였다. 본 연구의 체스판무늬 형성 방치책에서는 먼저 각 선형요소를 구성하는 절점들의 부치분율을 설계변수로 선정하고, 요소내부의 부피분율을 설계변수로 표현하기 위한 선형 보간함수로 선형요소들의 형상함수를 선정하였다. 그리고, 설계변수와 등가 재료상수와의 상관 관계식은 평균장 근사이론을 이용하여 균질화된 재료에 벌칙인자가 도입된 관계식을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 순차이차계획법인 PLBA 알고리즘을 이용하여 위상 최적화문제를 해석하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.20-26
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• 1999

본 논문에서는 신호 부공간을 이용하여 표적들의 방위각 이노베이션을 구함으로써, 별도의 데이터연관 기법이 필요 없으며 간단한 구조의 효율적인 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 제안하였다. 신호 부공간은 PAST와 같은 신호 부공간 추적 알고리즘을 이용하여 추정된다. 추정된 신호 부공간과 방위각 이노베이션이 만족시키는 비선형 행렬방정식을 유도하고, 이를 Taylor 급수 전개하여 선형근사화 한다. 이렇게 선형근사화하여 얻은 선형 행렬방정식으로부터 최소제곱법을 이용하여 방위각 이노베이션을 구한다. 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 효율적이고 우수한 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.95-102
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• 2001

일반적으로 피지시스템은 compact한 공간에 대한 어떠한 비선형 함수도 일정오차 이내에서 근사할 수 있다. 그러나 퍼지시스템의 응용은 퍼지규칙의 수가 많아지는 경우, 특히 고차의 비선형 시스템에 대하여는 사용되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 근사하고자 하는 비선형 함수의 분해를 이용한, 병렬형과 종속형의 두 가지 형태의 퍼지시스템 재구성 방식을 제안한다. 이 두 가지 형태의 재구성을 적절히 이용하여 퍼지규칙의 수를 기하급수적으로 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘은 적응구조를 가진 퍼지시스템에 대하여 응용 가능하며 두 가지 적웅 퍼지 슬라이딩제어 예를 통하여 그 타당성을 보인다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제6권3호
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• pp.53-62
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• 2002

지반조건은 구조물의 지진거동에 매우 큰 영향을 미치고 성능에 기준한 내진설계에 중요한 요소이다. 이 논문에서는 지진에 의한 지반의 비선형성을 포함한 지반의 비선형성이 구조물의 탄성지진거동에 미치는 영향을 지반 구조물 일괄해석 유한요소법과 지반의 비선형성을 구현하기 위해 Ramberg-Osgood 토질모델에 대한 근사선형 반복해석법으로 연구하였다. 연구는 말뚝기초의 유무를 고려한 주기가 변하는 선형 단자유도계에 지표에서 기록된 1940년 EI Centre지진을 적용하여 수행하였다. 연구결과에 의하면 연약지반의 비선형 특성 영향이 구조물의 탄성 지진거동에 매우 중요하곡 성능에 기준한 지반의 비선형성을 고려한 구조물의 내진설계가 필요하다는 것을 잘 보여주고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.397-404
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• 2002

본 논문에서는 퍼지와 웨이브렛 변환의 다해상도 분해(MRA)를 가진 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망을 제안하고, 또한 이 시스템을 이용하여 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하고자 한다. 여기에서 퍼지 개념은 벨(bell)형 퍼지 소속함수를 사용하였다. 그리고 웨이브렛의 구성은 단일 크기를 가지고 있으며, 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 웨이브렛 변환의 다해상도 분해, 벨형 퍼지 소속 함수 그리고 학습을 위한 역전파 알고리즘을 이용한 이 구조는 기존의 알고리즘보다 근사화 성능이 개선됨을 모의 실험을 통하여 1차원, 2차원 함수에서 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권3호
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• pp.1-8
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• 2004

본 연구에서는 소오스와 드레인 근처에 포켓형상으로 이온이 주입되어 halo구조를 갖고 있는 MOSFET 소자의 1/f 잡음 특성에 대하여 고찰하였다. 채널 방향으로 전도도가 균일하지 않은 MOSFET 소자가 선형영역에서 동작할 때, 영역구분 근사기법(regional approach)을 근간으로 논의된 기존의 1/f 잡음모델을 영역별로 서로 다른 전기적 성질이 정의될 수 있는 halo MOSFET 소자에 적용하여 그 타당성을 조사하였다. 잡음모델의 검증을 위하여 기존의 모델에서와 같이 영역구분 근사를 사용하여 보다 넓은 동작범위에서 적용될 수 있도록 기존의 모델식을 개선하였다. 개선된 잡음식은 선형영역에서 기존에 보고된 잡음식에 수렴한다. 실험적으로 측정된 1/f 잡음 특성과의 비교에서 영역구분 근사기법으로 정리된 잡음식은 게이트 전압이 비교적 큰 경우에 한해서 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권4A호
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• pp.324-329
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• 2002

Digital If(Intermediate frequency) 처리단과 같은 고속과 저전력을 요구하는 필터에서 덧셈기만을 사용하여 CSD(Canonical Signed Digit)형의 필터계수들을 구현하는 구조가 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 CSD형의 선형위상 FIR(Finite Impulse Response) 필터에서 수직의 공통패턴을 공유하는 구조를 제안한다. 선형위상 FIR 필터를 CSD형의 코드를 사용하여 구현할 때에, 선형위상의 계수대칭의 특성 때문에 수평 공통패턴의 방식이 사용되어 왔다. 그러나 본 논문에서는 선형위상 필터는 근접해 있는 계수들끼리 근사의 값을 갖기 때문에 MSB가 같다는 것을 이용하여 수직 공통패턴을 사용하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 구현의 정세도가 낮을수록, 구현하는 탭의 길이가 길수록 더욱 효과가 큼을 예제를 통하여 보였다. 따라서 제안된 방식은 고 고속/저전력 구현을 요하는 이동 통신용 필터에서 사용하기에 적합한 필터임을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.716-721
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• 2019

불확실한 순궤환 비선형 계통에 대한 스위칭 미분기 기반의 새로운 백스테핑 제어기를 제안한다. 제안된 제어기에서는 점근적 추종 특성을 갖는 스위칭 미분기를 사용하여 백스테핑 제어기의 매 설계 단계마다 가상 제어항이 직접 근사된다. 그 결과 제어식이 매우 단순화되고 계통에 내재된 파라미터 및 구조적 불확실성과 외란이 존재함에도 불구하고 계통의 출력이 원하는 출력을 점근적으로 추종함을 증명한다. 또한 신경망이나 퍼지시스템 같은 계통의 구조적인 불확실성에 적응적으로 실시간 보상하기 위한 범용 근사기가 불필요하다. 모의실험을 통해서 제안된 제어기의 성능과 간결함을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.747-753
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• 1997

함수근사는 과학과 공학분야에서 광범위하게 응용된다. 다층 전방향 신경망은 비선형 함수근사를 위한 도구로서 제안되어져 왔으며, 다층 신경망을 학습시키기 위한 학습 알고리즘으로 역전파 알고리즘이 널리 이용되어져 왔다. 그러나 이상치(outlier) 를 포함한 학습자료가 존재할 때에는 학습되는 함수는 존재하는 모든 자료 사이를 보간 하므로 이상치가 있는 자료의 위치까지도 보간 하여, 원하지 않은 구조를 파악하게 된다. 따라서 이상치의 영향을 최소화 시키기 위해 본 논문에서는 로버스트 에너지 함수를 유도하여 개량된 로버스트 역전파 알고리즘을 제안한다.