• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제28권4호
• /
• pp.545-557
• /
• 2001

본 논문에서는 저장 데이타베이스의 정보 시스템을 정제하여 이해 가능한 정보로 전환하고 새로운 객체를 근사 추론할 수 있도록 하기 위해 러프 소속 함수 값의 개념을 도입한 계층적 근사 분류 알 고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 근사 추론의 한 방법인 퍼지 추론 방법의 언어적 불확실성을 속 성의 퍼지 소속 함수 값으로 나타내고 조건 속성의 소속 함수 값의 합성에 의해 근사 추론하는 방법을 이용하였으며 퍼지 소속 함수 값 대신에 러프 소속 함수 값을 이용하도록 제안하였다. 이는 퍼지 소속 함 수 값을 이용하여 괴지 규칙을 생성하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한 정보 시스템 내의 속 성 중에서 수치 속성에 대한 이산화 방법을 연구하고 이것 또한 러프 소속 함수 값과 정보이론의 무질서 도의 개념을 이용한 수치 속성의 이산화를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 교 준적으로 사용되는 IRIS 데이타에 대한 실험결과96%~98% 분류율을 나타냈으며 다른 실험 데이타에서 도 기존 알고리즘과 비교하여 수치 이산화나 근사 추론 모두 우수함을 보였다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.557-563
• /
• 2010

본 논문은 Kringing 근사모델이 제공하는 확률정보를 이용하여 순차적으로 전역 최적해를 찾는 내용을 담고 있다. 적응 전역 최적화란 소수의 실험 점으로 구성한 근사모델의 예측 값과 불확실성을 고려하여 다음 실험 점을 찾고, 이를 이용하여 근사모델을 개선함으로써 순차적으로 해를 찾는 방식이다. 본 연구에서는 근사모델에서 도출한 기대값을 이용하여 개선시킬 필요가 없는 구속함수나 목적함수를 식별함으로써 계산효율을 증대시키는 기법을 제안한다. 다음 단계의 후보 실험점이 유용영역의 비활성일 가능성이 있을 경우 또는 목적함수를 개선시킬 가능성이 희박할 경우, 이 점은 근사함수를 개선하는 데 사용하지 않았다. 본 기법을 비선형성이 강한 시험문제에 적용한 결과, 제안하는 기법이 정밀도는 보장하면서 계산 효율을 증대시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
• /
• pp.481-483
• /
• 2000

본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.419-422
• /
• 2002

본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.

• 기계저널
• /
• 제20권4호
• /
• pp.296-302
• /
• 1980

이상에서 potential energy의 극소조건을 각종경우에 적용하여 재료역학의 해 또는 변형의 근사 해를 응용 예들을 통하여 구해 보았다. 이 해법은 을 받은 부재, 보(beam) 또는 순수 비틀림을 받는 엔형봉재의 경우, 부정정 문제에서 그 지지점들에서의 반력요소를 생각할 필요가 없기 때 문에 재료 역학적인 해법보다 더 간편하게 구해지고 있는 것을 볼 수가 있다. 또 보의 처짐 곡 선이 길이의 중앙면에 대하여 좌우 대칭형일 때에, 중앙단면에서의 최대처짐을 구하는데 삼각 함수의 근사처짐 곡선을 설정하므로써 실제 엄밀해에 가까운 근사값이 간단하게 구해질 수 있는 것을 보였다. 이 극소에너지 정리는 엔형단면이 아닌 각종 단면봉재의 비틀림 문제에서도 비틀림 응력함수를 도입하고, 경제조전을 만족하는 근사공력 함수방정식을 가정함으로써 간단하게 그 근사해를 구하는 데까지 직장할 수가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.321-326
• /
• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권6호
• /
• pp.1211-1219
• /
• 2013

최근 많은 통계 이론과 응용 문제에 정규분포의 대안으로 왜정규분포에 대한 활용이 높아지고 있다. 본 논문에서는 왜정규분포에 기반한 표본평균의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 안장점근사는 기존의 정규근사에 비해 매우 뛰어난 정확성을 보일 뿐 아니라, 소표본에서도 정확한 근사결과를 제공한다. 본 논문에서 제시한 왜정규분포에 관련된 안장점근사는 복잡한 계산이 요구되는 기존의 Gupta와 Chen (2001)과 Chen 등 (2004)에 대한 근사적 방법으로 사용될 수 있다. 모의실험을 통해 표본평균의 분포함수에 대한 제안된 안장점근사의 정확도를 확인하고, 실제 자료에 대한 응용으로 Roberts (1966)의 쌍둥이 자료의 분석에 적용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권11호
• /
• pp.1431-1438
• /
• 2004

강화학습(reinforcement learning)은 온라인으로 환경(environment)과 상호작용 하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습한다. 강화학습의 기본적인 알고리즘인 Q-learning의 학습 속도를 가속하기 위해서, 거대한 상태공간 문제(curse of dimensionality)를 해결할 수 있고 강화학습의 특성에 적합한 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해서, 온라인 퍼지 클러스터링(online fuzzy clustering)을 기반으로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 온라인 학습이 가능하고 환경의 불확실성을 표현할 수 있는 강화학습에 적합한 함수근사방법이다. Fuzzy Q-Map을 마운틴 카 문제에 적용하여 보았고, 학습 초기에 학습 속도가 가속됨을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.39-47
• /
• 2006

MD4를 기반으로 하는 MDx계열 해쉬 함수는 입력 워드의 치환, 순환 시프트 변수의 연쇄, 비선형 함수 등을 이용하여 구성된다. 그러나, 그 구성 방법에 대한 이론적, 실험적 배경은 알려져 있지 않고, 평가를 위한 일반적인 모델도 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 해쉬 함수의 설계와 평가를 위하여 해쉬 함수를 일반화하기 위한 근사 모델을 제안하고, MD5에 근사모델을 적용하여 입력 차분의 확산을 고찰하였다. 그 결과, MD5의 약점이 완전 확산을 제공하지 않는데 있다는 것을 확인하였다. 제안된 근사 모델에서 완전 확산을 제공하기 위하여 해쉬 함수 내에 여러 가지 연쇄 패턴을 이용하는 다중 연쇄 패턴을 제안하고, 여분의 계산과 메모리 없이 완전 확산을 제공함을 MD5를 이용한 실험을 통하여 보이고, 그 차분 특성이 갖는 확률이 MD5보다 작음을 증명하였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.118-123
• /
• 2008

본 논문은 주파수영역에서 첨두공진점을 갖는 고차모델을 저차모델로 근사화하기 위한 주파수 전달함수 합성법을 제안한다. 제안된 근사화 방법은 근사화된 모델의 분모 다항식에 가중된 오차함수의 최소화에 근거하며, 근사화된 모델의 주파수 전달함수에 대한 계수벡터를 추정하기 위해 RLS 기법을 이용한다. 제안된 방법은 저주파수와 첨두공진점에서 우수한 정합특성을 나타내며, 예제에 의해 제안된 방식의 유용성을 검증한다.