• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.2 no.3
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• pp.3-16
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• 1992

퍼지제어기는 입.출력 관점에서 일반적으로 입.출력에 대한 비선형 함수로 볼수 있다. 전문가의 제어 행위의 입.출력 관계가 크리시(crisp) 비선형 함수로 표현되었을때 그것을 언어적 퍼지 모델링(linguistic fuzzy modelling)하는 방법이 1-입력/ 1-출력 및 2-입력/1-출력의 static 시스템에 대하여 제안되었다. 이를 위해 소속함수 제한조건(membership function constraint)의 개념을 제시하고 선형계획법에 의한 최적화 기법을 이용하여 소속함수의 생성에 관한 체계적인 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.8 no.2
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• pp.3-12
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• 1998

블럭암호의 비도는 S-box의 비도와 운영방식에 의존된다. S-box 의 비도는 이 한수의 성분함수인 Book함수의 비선형성, 상관면역위수, SAS, 균형성 등에 의존되며, S-box자체의 비선형성, 입력성부(또는 입력비트)에 대한 출력성분(또는 출력비트)의 독립성 등에 의존된다. 이와 같은 출력 성분의 독립성에 관한 개념의 하나가 완비성이다. 본 논문에서는 Galois 체 GF(2)위해 n차원 벡터공간 GF(2)$^{n}$ 에서 완비함수의 존재성에 관한 몇 가지 알고리즘과 완비함수가 만족하는 성질들을 조사하였다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10b
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• pp.207-213
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• 1997

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.

• Journal of the KSME
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• v.22 no.5
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• pp.380-388
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• 1982

기관출력과 대기조건 각 변수와의 함수관계에서 이 함수가 서로 독립이고, 기관출력은 이들의 선형결합으로 표시됨을 실험으로 확인하였으며, 대기압력 변화 대신 흡기압력과 배기압력을 각각 변화시켜도 지장이 없음을 알았다. 이상과 같은 것으로부터 실험적 출력수정 방법의 타당성을 확인함과 동시에 통상의 대기상태의 변화에 있어서 수정 정밀도가 극히 높다는 것이 입증 되었 으므로 출력수정에 관한 충분한 자료가 되리라는 것을 믿는 바이다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.21 no.3
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• pp.97-102
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• 2010

A pattern density function using simulation analysis for controlling LGP output distribution was proposed. The pattern density function was found as [Pexp(-y/70)+Qexp(+y/25)]R. We analyzed the LGP output distribution of a hemi-sphere pattern using the function and then found that its output distribution was clearly improved as compared with that of the equi-distance pattern. We found that the density function works well for the pyramid pattern case as well as.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.214-214
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• 2023

네트워크로 구성된 시스템은 물질, 에너지, 신호 등의 입력(input)이 주어졌을 때, 경로 추적, 즉 라우팅(routing)을 통해 출력(output)으로 연결되고, 이를 반응함수로 나타낼 수 있다. 같은 입력값이라도 네트워크에 따른 연결 구조와 라우팅 과정에서 소요되는 시간차에 따라 출력값이 달라질 수 있다. 좋은 예로 강우에 따른 유출반응함수를 나타내는 자연 하천망을 들 수 있다. 이론적으로 순간의 입력이 주어졌을 때 (입력의 지속시간이 0), 출력은 순간반응함수로 표현된다. 자연 하천망에 대한 선행연구에서는 강우강도에 따라 순간반응함수가 변화한다는 비선형성이 알려졌다. 하지만, 비선형성을 가져오는 물리적 과정에 대해서는 많은 연구가 필요하다. 이 연구는 격자 형태로 주어진 임의의 네트워크에서 각 격자에 대해 순간반응함수를 구하는 분포형 모형을 제시한다. 입력자료와 라우팅 방법에 따른 연결 구조 및 순간반응함수의 변화를 격자 별로 확인하고, 이를 통해 시스템의 비선형성을 고려할 수 있는지 고찰하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.11
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• pp.2923-2930
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• 1997

This paper describes two algorithms for technology mapping of multiple output functions into interesting and popular FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) that lise look-up table memories. For improvement of technology mapping for FPGA, we use the functional decomposition method for multiple output functions. Two algorithms are proposed. The one is the Roth-Karp algorithm extended for multiple output functions. The other is the novel and efficient algorithm which looks for common decomposition functions through the decomposition procedure. The cost function is used to minimize the number of CLBs and nets and to improve performance of the network. Finally we compare our new algorithm with previous logic design technique. Experimental results show significant reduction in the number of CLBs and nets.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.72-74
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• 2021

The deep learning process currently utilized in various fields consists of data preparation, data preprocessing, model generation, model learning, and model evaluation. In the process of model learning, the loss function compares the value of the model with the actual value and outputs the difference. In this paper, we analyze various loss functions used in the deep learning model for biomarker extraction, which measure the degree of loss of neural network output values, and try to find the best loss function through experiments.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1985.07a
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• pp.249-253
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• 1985

본 논문은 후술할 다출력 스위칭 회로의 최소성 기준(Criteria of Minimality)에 의한 최소의 다출력 스위칭 회로를 설계하는 데 목적을 두고 있다. 이에는 단일 출력 스위칭 함수에 적용된 바 있는 Direction of Adjacency Table 방법이 다소 변경되어 다출력 스위칭 회로에 적용되었다. 이르 위하여 기존의 Direction of Adjacency Table을 다출력 함수의 최소화에 적합하도록 변경한 Extended Direction of Adjacency Table이 구성된다.

• 전기의세계
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• v.28 no.12
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• pp.33-40
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• 1979

This mininzation of the multi-output switching function becomes a difficult task when the input varibles and the number of functions increase. This paper describes the optimal selection of prime inplicats for the multi-output switching function by using the Inter-section Table. This procedure is applicable to both manual and computhe programmed realization without complesith. The algorithm is implemented by a computer program in the standard FORTRAN iv language.