• Title/Summary/Keyword: 선형 결합 방법

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Synchronization Method of Coupling Coefficient of Linear and Nonlinear in SC-CNN(State-Controlled Cellular Neural Network) (SC-CNN(State-Controlled Cellular Neural Network)에서 선형과 비선형 결합 계수에 의한 동기화 기법)

  • Bae, Young-Chul
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.7 no.1
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    • pp.91-96
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    • 2012
  • Recently, the research of security and its related problems has been received great interested. The research for hper-chaos systems and its synchronization are actively processing as one of method to apply to secure and cryptography communication. In this paper, we propose the synchronization method by coupling coefficient of linear and nonlinear in order to accomplish the synchronization of hyper-chaos system that organized by SC-CNN(State-Controlled Cellular Neural Network). We also verify and confirm the result of synchronization between entire transmitter and receiver, and each subsystem in transmitter and receiver through the phase portrait and difference of time-series by the computer simulation.

Direction-of-Arrival Estimation Using Linear Prediction Method in Conjunction with Signal Enhancement Approach (신호부각법과 결합된 선형예측방법을 이용한 도래각 추정)

  • 오효성
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.10 no.6
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    • pp.959-967
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    • 1999
  • In this paper, we propose a Linear Prediction Method(LPM) in conjunction with signal enhancement for solving the direction-of-arrival estimation problem of multiple incoherent plane waves incident on a uniform linear array. The basic idea of signal enhancement is that of finding the covariance matrix of given rank that lies closest to a given estimated matrix in Frobenius norm sense. It is well known that LPM has a high-resolution performance in general applications, while it provides a lower statistical performance in lower SNR environment. To solve this problem, the LPM combined with signal enhancement approach is herein proposed. Simulation results are illustrated to demonstrate the better performance of the proposed method than conventional LPM.

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Predicting Stock Prices using Book Values and Earnings-per-Share Based on Linear Regression Model and Neural Network Model (장부가치와 주당 이익을 이용한 선형회귀모형과 신경망모형의 주가예측)

  • Choi, Sung-Sub;Koo, Hyeng-Keun;Kim, Young-Kwon
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.17 no.1
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    • pp.161-180
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    • 2000
  • 본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

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Generating Multidimensional Random Tables (다차원 임의 분할표 생성)

  • Choi, Hyun-Jip
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.19 no.3
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    • pp.545-554
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    • 2006
  • We suggest a method for generating multidimensional random tables based on the log-linear models. A linear combination approach by Lee(1997) is applied to get the joint distribution with the well known Pearson chi-squared statistics. We can generate completely associated joint distributions which have the fixed association among three variables by using the suggested method. Therefore the method can be extended to more higher dimension than the three dimensional tables.

Aggregating Prediction Outputs of Multiple Classification Techniques Using Mixed Integer Programming (다수의 분류 기법의 예측 결과를 결합하기 위한 혼합 정수 계획법의 사용)

  • Jo, Hongkyu;Han, Ingoo
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.9 no.1
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    • pp.71-89
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    • 2003
  • Although many studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective in the classification problems. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques. This study proposes the linearly combining methodology of different classification techniques. The methodology is developed to find the optimal combining weight and compute the weighted-average of different techniques' outputs. The proposed methodology is represented as the form of mixed integer programming. The objective function of proposed combining methodology is to minimize total misclassification cost which is the weighted-sum of two types of misclassification. To simplify the problem solving process, cutoff value is fixed and threshold function is removed. The form of mixed integer programming is solved with the branch and bound methods. The result showed that proposed methodology classified more accurately than any of techniques individually did. It is confirmed that Proposed methodology Predicts significantly better than individual techniques and the other combining methods.

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A study on chaos synchronization and secure communication of Chua's circuit with equivalent lossy transmission line (등가손실 전송선로를 가진 Chua 회로에서의 카오스 동기화 및 암호화 통신에 관한 연구)

  • 배영철
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.4 no.1
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    • pp.241-250
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    • 2000
  • Chua's circuit is a simple electronic network which exhibits a variety of bifurcation and attractors. The circuit consists of two capacitors, an inductor, a linear resistor, and a nonlinear resistor. In this paper, a transmitter and a receiver using two identical Chua's circuits are proposed and synchronizations and secure communication of a lossy equivalent transmission are investigated. Since the synchronization of the lossy equivalent transmission system is impossible by coupled synchronization, theory having both the drive-response and the coupled synchronization is proposed. The proposed method is synthesizing the desired information with the chaos circuit by adding the information signal to the chaos signal in the lossy equivalent transmission system.

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Experimental Identification of Nonlinear Parameters in Frequency Domain (주파수영역에서 비선형 연결부 매개변수의 실험적 규명)

  • 김원진;박윤식
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1993.04a
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    • pp.57-61
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    • 1993
  • 본 연구목적은 선형부분구조물과 그 부분구조물들을 결합하는 비선형연결부 로 이루어진 구조물을 해석하기 위해 비선형 연결부의 모델변화를 효과적으 로 규명하는데 있다. 제안된 방법은 시간영역에서만 계산이 가능하였던 힘- 상태 사상법을 주파수영역으로 확장함으로써, 전체구조물에서 선형부분구조 물들은 분리 해석이 가능하고, 시간영역의 많은 데이터를 줄일 수 있는 장점 이 있다. 제안된 방법의 타당성 및 장점을 검증하기 위해서 쿨롱마찰 비선형 특성을 갖는 두 가지의 구조물에 대하여 각각 실험적으로 연결부의 매개변 수를 규명하였다.

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A Dynamic Analysis of Complex Structures with Joints (결합부가 있는 복합 구조물의 동적 해석)

  • 이재운;고강호;이수일;이장무
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1994.10a
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    • pp.238-243
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    • 1994
  • 본 논문에서는 여러가지 형태의 결합부에 적용할 수 있는 일반적인 모델링 기법에 대하여 기술하였다. 기존의 해석방법은 특정한 결합부에만 적용이 가능하고 유한요소해석과 실험이 상호 보완적인 관계를 가진 형태의 해석방법이므로 실험이 불가능한 경우에 대해서는 적용하기 어려운 경우도 있다. 본 논문에서는 별도의 실험을 수행하지 않고 결합부 영역만을 상세하게 유한요소 모델링을 하여서 선택된 자유도에 대한 유연성 행렬(Flexibility Matrix)을 구하여 결합부의 특성을 구하는 일반적 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 수치적으로 축약할 수 없는 모델-결합부가 접촉면(Contact Surface)을 가지고 있는 구조물을 효과적으로 축약할 수 있는 장점이 있다. 또한 모델링되는 결합부의 경계조건의 영향을 배제할 수 있으며 결합부에 존재하는 비선형성도 적정범위내에서 선형화할 수 있다. 제시한 일반적 모델링 기법을 나사 결합부, 접착제 결합부(Glued Joints), 볼트 결합부에 적용하여 결합부이 특성을 구하였으며 실험을 통하여 제시한 해석방법의 타당성을 검증하였다.

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Prediction of transcription factor binding sites by extracting common sequences (공통서열 추출을 통한 전사인자 결합부위 예측)

  • 임명은;심정섭;정명근;박선희
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.820-822
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    • 2003
  • 접미사 배열이나 접미사 트리는 대용량의 서열데이터를 효율적으로 검색, 저장할 수 있는 인덱스 자료구조로서 바이오인포매틱스와 같이 대용량 데이터의 처리. 분석이 필요한 분야에 이용될 수 있다. 최근 들어 접미사 배열에 대한 연구가 활발히 진행되어 접미사 배열의 효율적인 저장, 선형시간 생성 및 선형시간 탐색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 같은 전사인자가 결합할 것으로 예상되는 여러 개의 전사조절부위에 대한 DNA 서열들이 입력으로 주어졌을 때 전사인자가 결합하는 부위를 예측하는 방법을 제시한다. 이를 위해 최근에 제시된 선형시간 접미사 배열 생성 알고리즘을 이용하고 TRANSFAC과 EMBL 등의 DB를 이용하여 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 방법의 정확도를 평가한다.

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Combination Prediction for Nonlinear Time Series Data with Intervention (개입 분석 모형 예측력의 비교분석)

  • 김덕기;김인규;이성덕
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.16 no.2
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    • pp.293-303
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    • 2003
  • Under the case that we know the period and the reason of external events, we reviewed the method of model identification, parameter estimation and model diagnosis with the former papers that have been studied about the linear time series model with intervention, and compared with nonlinear time series model such as ARCH, GARCH model that it has been used widely in economic models, and also we compared with the combination prediction method that Tong(1990) introduced.