• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.559-564
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• 2010

복잡한 비선형 시스템을 예측하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 예측 출력을 생성한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 전형적인 GMDH 알고리듬에서 층별로 최적의 구조가 결정되지만 전체적으로는 최적의 구조가 결정되지 않을 수도 있다는 문제점을 해결하기 위해 예측된 출력을 실제의 출력과 비교하여 그 에러를 피드백하여 전체적으로 최적의 구조를 가지는 GMDH 예측 모델을 구성함으로 써 보다 정확한 예측이 가능하도록 하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1200-1207
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• 2009

복잡한 비선형 시스템을 모델링하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 모델링 출력을 생성한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 입력들 중에서는 다른 입력들보다 모델링 결과에 더 큰 영향을 줄 수 있는 입력들이 있을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영향이 큰 입력들을 층간 연결하여 모델링 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1544-1550
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• 2010

비선형 동적 시스템을 모델링하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling)를 적용한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 모델링의 정확성을 위해서는 계산량이 크게 증가한다. 그러므로 본 논문에서는 입력 데이터를 취사선택하는 기준을 점감적으로 조정함으로써 적어도 정확성을 유지하면서 전형적인 GMDH의 단점인 과도한 계산을 피할 수 있는 방법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, GMDH 알고리듬의 계산량을 성공적으로 줄일 수 있었고 에러율도 소폭 줄일 수 있었다.