• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.99-105
• /
• 2011

본 논문은 다물체 복합시스템 인자의 변위에 강인한 중앙집중식 연속반복학습제어기(Repetitive Controller, RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신, 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 중앙집중식 복수모형 설계기법으로 엄의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 다물체 복합시스템에서 중앙집중식 복수모형설계 기법을 단수모형 설계기법과 함께 제안하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
• /
• 제18권4호
• /
• pp.193-204
• /
• 2019

본 연구에서는 국내 16개의 무공케이슨 방파제 설계자료를 이용하여 원호활동에 대한 신뢰성분석을 통하여 신뢰성 수준을 분석하였다. 신뢰성 분석을 위하여 지반의 강도 및 단위중량, 피복재와 상치구조물의 단위중량, 상치구조물 상부에 재하되는 하중의 불확실성을 결정하였다. 해석변수의 불확실성을 반영하여 임의로 재현된 무공케이슨 방파제 물성에 대하여 Bishop 간편법을 이용하여 하중 및 저항을 산정하였다. 충분히 많은 회수의 무공케이슨 방파제에 대한 해석을 Monte Carlo Simulation으로 수행하였고, 모든 해석 케이스에 도출된 하중과 저항 값을 수집하여 통계분석을 하였다. Monte Carlo Simulation으로부터 도출되는 파괴확률이 아주 낮은 경우가 파괴확률의 수렴 문제가 발생하여 하중과 저항의 통계특성을 반영하여 FORM(First-Order Reliability Method) 해석을 통해 신뢰수준을 평가하였다. 무공케이슨 방파제의 안전율, 하중 및 저항의 불확실성, 하중 및 저항의 상관성이 신뢰수준에 미치는 영향을 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.19-26
• /
• 2009

이 논문에서는 오차 확률 밀도와 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 기준을 소개하고 이 기준에 근거한 새로운 CMA 형태의 블라인드 등화 알고리듬을 제안하고 있다. 제안한 기준에 나타나는 오차 항 대신에 constant modulus error를 대치하여 블라인드 알고리듬을 완성하였고 이 알고리듬은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 수렴성능과 정상상태의 자승평균오차 성능 특성을 보였으며, 오차 신호 값이 0 값에 보다 집중된 밀도함수 형태를 나타냈다. 시뮬레이션 결과로부터, 이 제안된 방식은 멀티 포인트 통신에서 블라인드 등화를 위한 신뢰성 있는 알고리듬으로 사용될 수 있음을 보이고 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제16권5호
• /
• pp.29-39
• /
• 2012

상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.99-103
• /
• 2007

본 논문은 최적 탐색 알고리즘중의 하나인 실수 표현 진화 알고리즘에 자가 적용 세대차 조절을 이용하여 보다 빠른 연산으로 우수해에 접근하기 위한 새로운 방식을 소개한다. 알고리즘의 성능에 영향을 끼치는 진화 속도를 기존 진화 방식과 유전연산자의 수정을 통해 조절하여 탐색 성능을 개선 한다. 조기 수렴의 방지 및 탐색성능의 향상을 위하여 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하고, 유전 연산자에 의하여 생성된 자손의 대치확률에 따라서 자손의 생성범위를 자가 적응적으로 조절하여, 보다 적은 계산량으로 전역 최적화를 찾고자 한다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘, CMA-ES 그리고 DE 등과 성능을 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.837-841
• /
• 2008

In this paper, we consider interval probability as a unifying concept for uncertainty and Choquet integrals with resect to a capacity functional. By using interval probability, we will define an interval-valued capacity functional and Choquet integral with respect to an interval-valued capacity functional. Furthermore, we investigate Choquet weak convergence of interval-valued capacity functionals of random sets.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.183-191
• /
• 1997

동시 다발적으로 공격해 오는 위협 표적을 방어하기는 매우 어려우며, 특히 방어용 무장수보다 표적의 수가 많을 경우에는 전체 표적 격추 기대 확률이 최대가 될 수 있도록 유지하는 방법으로서 본 논문에서는 홉필드 신경망 기법을 무장 할당 알고리즘으로 이용하는 방안을 제안하였다. 본 연구는 자동무장할당 알고리즘을 설계함에 있어서 할당변수를 생성하는데 필요한 신경망 학습 횟수를 단축하도록 설계하였으며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 watcholder의 방법보다 수렴성이 뛰어남을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권6호
• /
• pp.157-164
• /
• 2015

최적의 의사결정시스템에서 효율적인 정보검색을 위해서는 정보의 감축이 필수적이다. 다양한 종류의 데이터에 존재하는 유용한 정보를 찾는 데이터 마이닝 기법에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔고 타 산업과의 융복합을 위한 빅데이터 활용이 높아져 가고 있다. 유용한 지식의 발견을 위한 여러 가지 기법들이 특징을 가지고 있지만 단점이 존재하기 마련이다. 따라서 그러한 특징을 수렴하는 하나의 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 베이지언 정리를 이용하여 정보의 대수학적인 확률을 측정하고 이 확률에 대하여 정보엔트로피를 계산함으로써 정보의 불확실성을 계산한다. 제안된 척도를 기반으로 불필요한 속성을 제거하여 최소의 리덕트를 생성하고 이를 기반으로 결정규칙을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 위하여 콘텍트 렌즈를 결정하는 실험을 통하여 기존방법과 비교 결과, 본 연구가 의사결정의 유용성면에 있어 일반성이 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권11S호
• /
• pp.3714-3722
• /
• 2000

인터넷에서 단말기의 이동성을 보장하기 위한 연구는 크게 매크로 이동성과 마이크로 이동성의 두 가지로 분류 가능하다. 매크로 이동성의 경우 IETF의 RFC 2002로 수렴되는 추세이나 마이크로 이동성의 경우 다양한 방안들의 논의 중이다. 본 논문에서는 기존의 Mobile IP에 LA(Local Agent) 개념을 도입하여 이동 노드의 빈번한 지역 핸드오프를 LA에 전담시켜 HA가 관여하지 않도록 하는 기법을 제안하였다. 따라서 최대 핸드오프 지연을 MN과 MN의 HA간 거리의 영향을 받지않고 일전 수준으로 제한할 수 있다. 등록비용과 핸드오프 지연으로 인한 패킷 손실 확률 측면에서 기존 Mobile IP와 LA 개념을 적용했을 경우에 대한 분석을 수행함으로써 제안된 모델이 Mobile IP의 성능향상을 시킬 수 있음을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.37-49
• /
• 2001

본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 상호보완적인 정보를 추출하여 통합된 형태로 표현하기 위하여 다해상도 영상정합을 위한 상호정보 최적화 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정렬되면 명암도 유사성 측정을 위한 평가함수인 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 화소 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하여 영상간 변환관계를 추정하여 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상과 뇌 전산화단층 촬영영상을 사용하여 육안평가를 통한 정확성 측면과 초기조건 변화와 잡음 첨가를 통한 견고성 측면으로 검증한다. 본 방법은 표면이나 특징 부위 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 빈번한 상호작용을 줄이며 비모수화 밀도추정으로 기존 평가함수보다 견고하게 밀도추정이 가능하다. 또한 다해상도 기법을 적용한 확률적 최적화로 견고한 수렴을 유도한다.