• 대한전기학회논문지
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• 제34권11호
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• pp.430-435
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• 1985

Using the constructive algorithm proposed by Brayton and Tong, we analyze the stability of a modified coupled-form digital filter with quantization and overflow nonlinearities, and find the regions in the parameter plane where the filter is globally asymptotically stable. In these regions, the absence of zero-input limit cycles is ensured. This constructive algorithm gives less conservative stability results than the application of Jury-Lee stability criterion does.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.648-650
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• 1998

This paper proposes a constructive algorithm for generating the Takagi-Sugeno type fuzzy model through the sequential learning from training data set. The proposed algorithm has a two-stage learning scheme that performs both structure and parameter learning simultaneously. The structure learning constructs fuzzy model using two growth criteria to assign new fuzzy rules for given observation data. The parameter learning adjusts the parameters of existing fuzzy rules using the LMS rule. To evaluate the performance of the proposed fuzzy modeling approach, well-known benchmark is used in simulation and compares it with other modeling approaches.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.101-103
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• 2004

Expansible & Reconfigurable Neuro Informatics Engine(ERNIE) is effective in reconfigurability and extensibility. But ERNIE have the problem which have limited performance in initial network. To solve this problem, the constructive module using the reconfigurable ERNIE is implemented in simulation model. In this paper, simulation results on sonar data are showed that ERNIE using the constructive module obtains the better performance compared to ERNIE without it.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.77-85
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• 2015

본 논문은 n개의 행정구역으로 구성된 도시에 p개의 시설을 신규로 설치하는 경우, 비용이 최소가 되는 최적의 시설 위치를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 정확한 해를 찾는 다항시간 알고리즘이 제안되지 않아 NP-난제로 분류되어 있다. 제안된 방법은 p=[1, n-1]에 대해 먼저 노드들을 증가시키는 방법으로 p개를 선택하고, p번째 선택된 시설 위치를 교체하는 방법을 적용하여 기존의 Myopic 알고리즘의 단점을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 n=5, 7, 10, 55인 데이터에 적용한 결과 역-삭제 방법에 비해 최적 해에 가장 근사한 해를 구할 수 있었으며, 엑셀을 활용해 간단히 구현할 수 있는 장점도 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.12-22
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• 2024

The travelling salesman problem is very famous and very difficult combinatorial optimization problem that has several applications in operations research, computer science and industrial engineering. As the problem is difficult, finding its optimal solution is computationally very difficult. Thus, several researchers have developed heuristic/metaheuristic algorithms for finding heuristic solutions to the problem instances. In this present study, a new hybrid genetic algorithm (HGA) is suggested to find heuristic solution to the problem. In our HGA we used comprehensive sequential constructive crossover, adaptive mutation, 2-opt search and a new local search algorithm along with a replacement method, then executed our HGA on some standard TSPLIB problem instances, and finally, we compared our HGA with simple genetic algorithm and an existing state-of-the-art method. The experimental studies show the effectiveness of our proposed HGA for the problem.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.574-579
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• 2009

복잡한 비선형 회귀문제들에서 최적의 신경망을 구축하기 위해서는 구조의 선정 및 노이즈에 의한 과잉학습(overtraining)등에 따른 많은 문제들이 있다. 본 논문에서는 flexible incremental 알고리즘을 이용하여 단계적으로 최적의 신경망을 구축하는 방법을 제안한다. Flexible incremental 알고리즘은 예측 잔류오차를 최소화하기 위해 단계적으로 추가되어지는 은닉노드 개수를 검증데이터를 이용하여 신축성 있게 조절하고, 빠른 학습을 위하여 ELM (Extreme Learning Machine)을 이용한다. 제안된 방법은 신경망의 구축과정에서 사용자의 어떠한 관여 없이도 빠른 학습과 적은 수의 은닉노드들에 의한 범용 근사화 (universal approximation)가 가능한 신경망의 구축이 가능한 장점을 가지고 있다. 다양한 종류의 벤치마크 데이터들을 이용한 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 실제 회귀문제들에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.193-201
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• 2023

In this paper, we consider the maximum scatter traveling salesman problem (MSTSP), a travelling salesman problem (TSP) variant. The problem aims to maximize the minimum length edge in a salesman's tour that travels each city only once in a network. It is a very complicated NP-hard problem, and hence, exact solutions can be found for small sized problems only. For large-sized problems, heuristic algorithms must be applied, and genetic algorithms (GAs) are found to be very successfully to deal with such problems. So, this paper develops a hybrid GA (HGA) for solving the problem. Our proposed HGA uses sequential sampling algorithm along with 2-opt search for initial population generation, sequential constructive crossover, adaptive mutation, randomly selected one of three local search approaches, and the partially mapped crossover along with swap mutation for perturbation procedure to find better quality solution to the MSTSP. Finally, the suggested HGA is compared with a state-of-art algorithm by solving some TSPLIB symmetric instances of many sizes. Our computational experience reveals that the suggested HGA is better. Further, we provide solutions to some asymmetric TSPLIB instances of many sizes.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.363-369
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• 2008

본 논문에서는 superquadric과 Z-버퍼 (Z-buffer) CSG (Constructive Solid Geometry) 렌더링 알고리즘을 이용한 3차원 물체 형상 모델링의 방법을 제안하였다. Superquadric은 몇 개의 계수만으로 다양한 형태의 3차원 모델을 얻을 수 있다. 그리고 CSG 트리 (tree)를 이루는 각각의 기본소 (primitive)는 superquadric과 변형된 superquadric을 가지고 표현하였다. CSG 트리를 구성하는 기본소들간의 집합 연산은 Z-버퍼 알고리즘과 스텐실 버퍼 (stencil buffer)를 사용하여 효과적으로 정의하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 단순히 물체의 깊이정보를 비교하여 표현하기 때문에 기존의 implicit 함수를 이용한 물체 표현법에서 각각의 물체의 좌표계를 고려해야 하는 문제점을 해결할 수 있다.

• 대한수학회보
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• 제38권2호
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• pp.293-302
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• 2001

We improve the greedy algorithm which is one of the general convergence criterion for certain iterative sequence in a given space by building a constructive greedy algorithm on a normed linear space using an arithmetic average of elements. We also show the degree of approximation order is still $Ο(1\sqrt{\n}$) by a bounded linear functional defined on a bounded subset of a normed linear space which offers a good approximation method for neural networks.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.87-91
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• 2005

Fahlman과 Lebiere의 캐스케이드-상관 (CC) 학습 알고리즘은 신경망의 구성 알고리즘에서 가장 널리 사용되는 것 중의 하나이며, 망에서 은닉 뉴런을 캐스케이드 형태로 취함으로서 매우 강력한 비선형을 표현할 수 있다. 비록 이 멱승이 유용할지 몰라도 대체로 문제를 푸는데는 강력한 비선형성이 요구되지 않으며 단점이 될 수도 있다. CC 알고리즘의 캐스케이드 구조 및 출력 뉴런의 가중치 훈련에 대한 변형된 형태인 3개 모델이 제안되고 경험적으로 비교되었다. 실험결과 다음과 같은 결론을 얻었다: (1) 패턴분류에 있어서, 새로 추가되는 은닉 뉴런과 출력층간 연결강도만 훈련시키는 모델이 가장 좋은 예측력을 나타내었다; (2) 함수근사 문제에 있어서는 입력-출력 연결강도를 제거하고 시그모이드-선형 작동함수를 사용하는 모델이 CasCor 알고리즘보다 좋은 결과를 나타내었다.