• 한국통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1028-1035
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• 1993

Signed Regressor 적응 알고리즘은 한 비트 양자화를 이용하여 탭 입력이 +1또는 -1이 되도록 양자화한다. 따라서 이미 널리 사용되고 있는 Least Mean Square (LMS) 알고리즘에 비하여 계산량 측면에서 효율적이다. 그러나 SR 알고리즘의 동작특성은 입력신호의 특성에 매우 종속적이며, 효율성을 위하여 성능을 약간 희생한다. 본 논문에서는 이 SR 알고리즘의 동작특성에 대하여 통계적 분석을 하였다. 이를 위해, 사용되는 신호가 평균이 제로인 가우시안 신호라는 가정과 이러한 분석에 이미 널리 통용되어 사용되는 독립가정을 이용하여, SR 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 비선형 관계식을 유도하였다. 그리고 유도된 이론적 결과가 실험적 결과와 매우 일치함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1095-1106
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• 1994

본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.188-194
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• 2000

이동 통신에서 제한된 대역폭 채널에 내부 심볼 간섭을 감소시키기 위해, 등화기 기법을 필요로한다. 채널간의 비선형 왜곡을 효율적으로 다루는 대안을 가진 신경망을 사용하여 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 연구한다. 신경망은 적응 역전파 알고리즘을 통해 신호를 복조하도록 학습한다. 특히 수정된 적응 역전파 알고리즘이 근접된 최적 수행성을 갖는 단일 및 다중 사용자 검출을 위한 샘플링 기법은 다중 사용자 환경에서 필요한 수신기들의 수행성을 평가하기 위한 시뮬레이션을 위하여 사용이 된다. 채널간의 비선형 왜곡에 효율적으로 다루기 위한 대안을 가진 신경망을 적용하여 본 논문에서 는 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해서 분석된다. 반복적 최소 평균 자승(RLS) 알고리즘을 적용한 기존 수신기 및 적응 역전파 신경망과 비교하여, 채널 왜곡이 비선형 일 때에 비트 에러율(BER)이 현저하게 개선됨을 나타낸다. 적응 역전파 알고리즘 기법을 통해 기존 수신기와 신경망을 사용한 수신기의 수행을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 제안된 신경망 수신기의 성능이 우수함을 인증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1972-1978
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• 2010

AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.204-210
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• 2005

본 논문에서는 TSK 퍼지 모델을 위한 온라인 식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 거리를 이용하여 TSK 퍼지 모델에 대한 전건부의 구조를 식별하고, 재귀적 최소자승법으로 후건부를 구성하는 부분 선형 함수들의 매개 변수를 구한다. 대부분의 다른 연구들에서는 전건부의 구조를 구하기 위해서 클러스터링을 수행할 때 입력 공간에서만 고려하였으나. 제안된 알고리즘에서는 입력 공간 및 출력 공간 모두에서 고려하여, 아웃라이어를 효과적으로 배제할 수 있다. 기존의 대부분의 다른 알고리즘에서 샘플 데이터자체를 클러스터의 중심으로 사용하여 잡음에 민감한 단점이 있었으나, 제안된 알고리즘에서는 데이터 자체를 클러스터의 중심으로 사용하지 않아 잡음에 대해 민감하지 않다. 제안된 알고리즘은 많은 데이터의 저장을 필요로 하지 않고, 한 번 통과함으로써 모델을 구할 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.247-256
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• 1996

본 논문은 깁스 표본 기법을 이용하여 Demster et al.(1981)에 의해 소개된 Field Mice자료를 분석하기 위하여 베이지안 계층적 모형을 적용시켜 보았다. Jeffrey의 사전확률을 이용한 사후 평균을 깁스 표본 기법을 이용하여 구하였고, 이로 부터 얻은 베이지안 추정량을 최소 자승 추정량, EM알고리즘을 이용한 랜덤 효과를 포함한 가능도함수에 대한 최대 가능도 추정량(MLR)과 비교하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제31권1호
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• pp.58-66
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• 2007

Genetic Algorithms (GA) have some difficulties in practical applications because of too many function evaluations. To overcome these limitations, an approximated modeling method such as Response Surface Modeling(RSM) is coupled to GAs. Original RSM method predicts linear or convex problems well but it is not good for highly nonlinear problems cause of the average effect of the least square method(LSM). So the locally approximated methods. so called as moving least squares method(MLSM) have been used to reduce the error of LSM. In this study, the efficient evolutionary GAs tightly coupled with RSM with MLSM are constructed and then a 2-dimensional inviscid airfoil shape optimization is performed to show its efficiency.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제20권2호
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• pp.108-108
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• 1996

This paper describes a new approach to solve balancing of a rigid rotor. In this paper, the balancing of the rigid rotor using genetic algorithms, which are search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics is proposed. Under the assumption that the initial vibration values used to calculate correction masses contain errors, the influence coefficient method, the least squares method and a genetic algorithm are compared. The results show that the vibration amplitude obtained with the least squares method and the genetic algorithm is smaller than that obtained with the influence coefficient method.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제20권2호
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• pp.40-47
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• 1996

This paper describes a new approach to solve balancing of a rigid rotor. In this paper, the balancing of the rigid rotor using genetic algorithms, which are search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics is proposed. Under the assumption that the initial vibration values used to calculate correction masses contain errors, the influence coefficient method, the least squares method and a genetic algorithm are compared. The results show that the vibration amplitude obtained with the least squares method and the genetic algorithm is smaller than that obtained with the influence coefficient method.