본 논문에서는 제어대상의 사전정보가 미지인 경우의 동정 및 제어를 위하여 직교함수 신경회로망을 제안한다. 제안하는 직교함수 신경회로망은 은닉층 앞에 버퍼층을 사용하고 은닉층에는 시그모이드 함수와 시그모이드 함수의 도함수로 유도한 RBF를 이용한 직교함수를 사용하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 Narendra 모델의 동정 시뮬레이션에 의해 동정능력을 검토하였다. 또한, 제어 시스템을 구성하고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 시그모이드 함수와 시그모이드 함수의 도함수로 유도한 RBF의 직교관계에 착안하여 은닉충에 직교함수를 활성화함수로 갖는 신경회로망을 제안한다. 제안하는 신경회로망을 직교신경회로망(ONN)이라고 한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 비선형 함수의 근사 시뮬레이션에 의해 사상능력을 검토하고, 각각의 단일함수만을 적용한 경우와 비교·검토한다.
최근 Yang과 Tseng이 제안한 직교 신경망(ONN)은 직교 함수를 이용하여 신경망을 구성한 것으로서, 다층 신경망이 가지는 층의 구조에 대한 어려움이 없이 전체 구조를 결정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 요구되는 정확성을 기준으로 직교 함수의 급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전제 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 직? 함수의급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전체 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 학습 알고리듬이 오차 역전파법 학습 알고리듬에 비해 간단하며 수렴 속도가 빠르다는 장점도 있다. 그러나 이러한 직교 신경망은 구조의 골격이 디ㅗ는 직교 함수를 변형할 수 없는 구조를 가진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 변환을 이용하여 직교함수를 학습할 수 있는 구조를 가지는 수정된 직교 신경망(MONN)을 제안한다. 제안한 수정된 지? 신경망을 이용하여 비선형 시스템을 식별하기 위해 식별기 구조를 설정하고 목적을 달성하기 위한 수정된 직교 신경망의 학습 알고리듬을 유도한다.사례연구른 통하여 본 논문에서 제안한 수정된 직교 신경망의 비선형 시스템 모형화 능력, 입력 변환의 유용성을 다충 신경망, 직교 신경망과 비교하여 검증한다.
본 논문은 논리함수의 Module-2 방식에 따라 신경회로망을 구성하고, 구성된 신 경회로망에 의해서 논리함수 XOR을 예를 들어 표현하였다. 논리함수에서 사용된 Module-2 방식은 2치자료를 처리하는 것으로, 논리함수의 대표적인 것이 부울함수(Boole function)이 다. 신경회로망의 입력층에서는 논리함수의 값을 입력하고, 중간층에서는 논리함수의 직교 전개를 이용하고, 출력층에서도 직교전개등을 통하여 최종적인 결과값을 얻는 것이다. 이를 위해서 내적(inner product) 및 norm등을 정의하고, 직교(orthogonal)에 대한 정의를 하였 다. 또한, 부울함수(Boole Function)의 미분에 대한 정의 및 부울함수의 Maclaurin 전개에 대해서도 정의하였다. 본 논문에서 논리함수의 최종적인 출력값은 부울함수의 Maclaurin 전 개에 의해서도 실제적인 값이 출력될 수 있다는 것을 나타내었다.
본 논문은 Laguerre함수의 Fourier변환에 의한 Wiener와 Lee의 회로망구성법을 일반화한 것이다. 즉 Laplace변환을 사용하여 시간영역에서 임의의 과도특성을 나타내는 회로를 구성하는 문제를 복소주파수면상의 직교함수계에 의한 근사문제로 귀착시켰으며 이때 얻어진 근사함수의 물리적실현성을 확인하고 실제구성예를 들었다. 이때 근사함수로는 복소극이 포함되었을 때도 적용할 수 있도록 이론과 방법이 일반화되었다.
적분연산행렬은 구간연속 직교함수들이 시스템 동정, 해석, 제어기 설계 등의 분야에 널리 이용될 수 있는 계기를 제공하였다. 특히 블럭펄스 함수는 연산이 간단하기 때문에 선형 시변계와 비선형계 등의 제어문제 둥에 널리 이용되어 오고 있다. 본 논문은 기존의 블럭펄스 함수 적분 연산행렬과 비교했을 때 적분오차를 줄이는 적분연산행렬을 소개하였으며, 이를 이용하여 고차 시스템의 응답에 가장 최적한 응답을 갖는 저차 시스템의 응답을 갖도록 최적응답 방법에 적용하여 대수적인 방법으로 저차 시스템의 파라메터를 구하는 알고리즘을 제시함으로서 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는, 1차원 및 2차원 웨이브렛 함수를 전역통과필터(APF)와 지연기의 병렬접속에 위한 재귀형(IIR) 디지털 필터로 구성하는 방법을 제안한다. Mallat에 의하여 웨이브렛 변환과 필터뱅크가 밀접한 관계에 있다는 것이 알려졌고, 완전 재구성 필터뱅크로부터 웨이브렛 함수를 도출하는 다양한 방법이 알려져 있다. 그러나, 이러한 방법의 대부분은 비재귀형(FIR) 디지털 필터에 근거를 두는 것으로, 재귀형 디지털 필터에 의한 방법은 거의 제안되어 있지 않다. 재귀형 필터를 이용하는 장점은 비재귀형에 비하여 낮은 차수로 표현되는 점이다. 또 직교 웨이브렛 함수를 끌어내기 위한 직교조건을 용이하게 만족시킬 수 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 함수에 요구되는 레귤레리티(Regularity)조건을 만족시키기 위하여, 최대 평탄성(Maximally Flat)을 부가한 새로운 1차원 및 2차원 재귀형 웨이브렛 함수의 도출법을 보인다.
변위량을 계산하여 영상 쌍의 대응점을 추출하는 방법중에서 대표적인 Hom & Schunck 수법이 있고, 이는 미분법을 기초하기 때문에 변위가 큰 변위량 추정을 위하여는 적당치 않다. 본 논문에서는 이러한 종래의 수법으로는 계측이 곤란하였던 이동량이 큰 변위의 변위량을 추정할 수 있는 직교 함수 전개법을 제안한다. 종래의 Horn & Schunck 수법에 의한 변위량은 국소적처리를 출발점으로 하는bottom-up수법으로 구하였으나, 직교 함수 전개법에서는 이와는 반대로 영상 전체의 움직임을 직교함수의 저차 모드부터 순차 전개하는 top-down수법을 이용한다. 직교 함수 전개법을 이용하여 변위량을 구하는 방법은 명도의 적분치 불변의 구속 조건에 관한 도함수를 이용하는 투영법에 의한 반복 계산으로 얻어진다. 마지막으로 구하여진 변위량과 제1원영상으로부터 제2의 영상을 합성하고, 합성된 영상과 제2의 원영상과 NRMS오차와 상관값을 비교하여 그 유효성을 보인다.
computer의 활용이 증대됨에 따라 각종 자료의 회귀분석에 최소자승법이 널리 사용되고 있다. computer의 유효자리수에 따른 회귀계수의 불안정성과 표준최소자승법의 문제점을 기술하고, 이를 개선시키는 방안으로 직교함수를 이용한 최소자승법을 사용하였다. 또한 위의 두가지 방법의 결과를 수치검정예를 통하여 비교 분석하였으며 직교함수를 재직교화하여 정밀도를 향상시키는 기법도 다루었다. 적용예로 AR 과정의 적정차수를 결정하는 Akaike의 FPE(final prediction error)를 이용하여 평창관측소의 월유량 시계열의 AR 과정 적정차수를 구하였으며, AR(2)가 적합한 것으로 선정되었다.
본 연구에서는 한국 동해에서의 바람장의 공간적인 분포특성을 정량적으로 파악하기 위하여 해면기압과 해상풍 자료에 EOF 분석방법을 적용하여 모드별로 고유함수의 공간적인 분포특성과 시간계수를 계산하였고 시간계수의 스펙트럼을 구하여 바람장의 공간 및 시간변동성 및 주기적인 특성을 파악하였다. 평균기압의 분포는 서고동저형의 등압선 배치를 나타내며, 기압의 최대 표준 편차는 블라디보스톡 부근에 위치하고 일본연안으로 갈수록 최저 표준편차를 갖는다. 블라디보스톡 부근은 $6.5^{\circ}C$의 해수면 온도의 최대 표준편차를 갖는 지역이기도 하다. 동서성분 해상풍의 제1모드는 분산의 $47.3\%$ 제2모드는 $30\%$를 반영하며 제1모드는 블라디보스톡 해역에서 최대 변화를 보이며 1년 및 6개월의 주기를 갖는다. 특히 제2모드에서 6개월의 주기가 탁월하다. 해상풍의 남북성분의 연평균 분포는 동해전역에서 북풍계열의 바람이 탁월하며, 특히 블라디보스톡 부근에서 최대 2.2m/s 이상의 북풍이 존재하고 3.8m/s의 표준편차 최대치가 존재하며 시간변동이 크다. 해수면 수온의 공간분포 역시 블라디보스톡 해역에서 최대치가 나타난다. 해상풍과 해면 기압의 결합 직교함수의 모드별 특성은 개별 직교함수에 비해 동서성분 해상풍의 제1모드의 기여도가 증가 하였으며, 제2모드의 기여도는 감소하는 양상을 띤다. 이로 인해 동서성분 해상풍과 해면기압의 결합 직교함수 (WU-PR)의 주기성은 해면 기압의 영향으로 제1모드에서는 1년 및 6개월의 주기가 탁월하며, 제2모드에서는 3개월의 계절변화로 해상풍의 개별 직교함수의 주기와 다르게 나타난다. 해수면 온도의 직교함수까지 포함한 3개의 결합 직교함수의 EOF분석에서는 제2모드에서 해상풍의 공간분포는 해수면 온도에 좌우되는 양상을 보인다. 스펙트럼 분석결과는 제1모드에서 1년 주기가 탁월하며 제2모드는 3개월 및 4개월의 계절변화가 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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