• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.1 no.1
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• pp.51-54
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• 1976

1964년에 Duffin과 Zener는 기하적 계획법(Geometric Programming)이란 새로운 비선형 계획법(Nonlinaer Programming)을 개발하였다. 이 새로운 기하적 계획법은 수주한 형태의 비선형 계획문제에만 적용이 가능하지만 반면 적용이 가능한 문제에 관해서는 매우 강력한 계획법중에 하나가 된다. 지금부터 기하적 계획법의 원리와 그에 따르는 문제해결 예제를 들면서 적용 가능한 비선형 문제를 해결하겠다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.3 no.1
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• pp.101-116
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• 1998

혼합·이산 비선형 최적화문제 해결을 위한 전역적 최적화 알고리즘이 개발되었으며 이 알고리즘은 확률적 최적화기법인 유전알고리즘을 사용한다. 유전알고리즘은 다양한 설계변수를 처리하는데 적합하다. 그러나 기존의 유전알고리즘이 특별히 잘 수행되지 않는 상황이 많이 존재하기 때문에 혼합화에 대한 다앙한 방법이 개발되어지고 있다. 따라서 이 논문은 유전알고리즘에서 최적해 주위에 대한 국고수수렴기법과 정밀 탐색법을 구체화시킨 새로운 혼합유전알고리즘(NHGA)을 개발했다. 사례연구에서는 혼합·이산 비선형 최적화문제를 해결하는데 있어서 NHGA가 상당한 능력을 제공하며 효율적이고 우수한 해를 제공할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.4
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• pp.77-84
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• 2001

Since Hopfield introduced the neural network for liner programming problems many papers have been published about it and some of them are about nonlinear programming problems Therefore nonlinear, cost function problem has been solved however nonlinear constraints problem has not been solved In this paper I have proposed the general nonlinear programming neural networks which minimize cost function with nonlinear constraints.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.1-9
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• 2021

OpenGL compute shader is a shader stage that operate differently from other shader stage and it can be used for the calculating purpose of any data in parallel. This paper proposes a GPU-based parallel algorithm for computing sparse linear systems through conjugate gradient using an iterative method, which perform calculation on OpenGL compute shader. Basically, this sparse linear solver is used to solve large linear systems such as symmetric positive definite matrix. Four well-known matrix formats (Dense, COO, ELL and CSR) have been used for matrix storage. The performance comparison from our experimental tests using eight sparse matrices shows that GPU-based linear solving system much faster than CPU-based linear solving system with the best average computing time 0.64ms in GPU-based and 15.37ms in CPU-based.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.1
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• pp.133-145
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• 2007

Local linear estimator has a number of advantages over the traditional kernel estimators. The better performance near boundaries is one of them. However, local linear estimator can produce erratic result in sparse regions in the realization of the design and to solve this problem much research has been done. Local linear quasi-likelihood estimator has many common properties with local linear estimator, and it turns out that sparse design can also lead local linear quasi-likelihood estimator to erratic behavior in practice. Several methods to solve this problem are proposed and their finite sample properties are compared by the simulation study.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.3 no.2
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• pp.11-22
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• 1997

본 연구에서는 비선형 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 혼합유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorthm : HGA)을 개발하였다. HGA는 기존 유전알고리즘의 적용에 있어 문제점으로 지적된 정밀도의 적용문제와 벌금함수의 사용을 배제하였으며 지역적최적점으로 빠르게 수렴하는 기존의 지역적 탐색법과 유전알고리즘 적용이후 수렴된 해 주변에 대한 정밀탐색법을 함께 고려하여 설계하였으며 이를 세가지의 비선형 최적화 문제 적용하여 본 논문에서 개발한 HGA의 유효성을 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1527-1532
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• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.105-113
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• 2001

최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.3
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• pp.561-571
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• 2007

Local linear regression estimator is the most widely used nonparametric regression estimator which has a number of advantages over the traditional kernel estimators. It is well known that local linear estimator can produce erratic result in sparse regions in the realization of the design and the interpolation method of Hall and Turlach (1997) is the very efficient way to resolve this problem. However, it has been never pointed out that Hall and Turlach's interpolation method is very sensitive to outliers. In this paper, we propose the robust version of the interpolation method for adapting to sparse design. The finite sample properties of the method is compared with Hall and Turlach's method by the simulation study.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.27 no.1
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• pp.15-21
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• 2017

In this paper, the decentralized fuzzy observer design technique is presented for discrete-time nonlinear interconnected systems, which are assumed to be with unknown interconnections. To design the decentralized fuzzy observer, the design problem is considered and the performance function is defined to solve the design problem. Based on the performance function, the sufficient condition is derived for the observer design, and its condition is formulated into linear matrix inequalities. Finally, by the simulation result, the validity of the proposed observer design technique is shown.