• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권7호
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• pp.418-423
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• 2003

In order to describe the upper bound of the uncertainties without any information of the structure, we assume that the upper bound is represented as a Fredholm integral equation of the first kind, that is, an integral of the product of a predefined kernel with an unknown influence function. Based on the improved Lyapunov function, we propose an adaptation law that is capable of estimating the upper bound and we design a sliding mode control, which controls effectively for uncertain dynamic systems.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.12-15
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• 2013

최근 UHD TV 출시와 HD급 영상의 보편화로 영상에 대한 해상도 변경 기술의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 cubic convolution 기법을 응용하여, 영역별 특성에 따라 적응적인 가변 커널 길이의 cubic convolution으로 화면 해상도를 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상의 화질을 개선시키면서도 상황에 따라 하드웨어의 line memory를 절약할 수 있도록 설계를 하여 화질 개선뿐만이 아니라 하드웨어적으로도 더 효율적으로 사용이 가능하다. 또 tuning parameter 를 최적화 하는 방법을 통해 기존의 cubic convolution 기법보다 더 좋은 화질의 영상을 얻을 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.571-578
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• 2005

Corporate credit rating analysis has drawn a lot of research interests in previous studies, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper applies support vector machines (SVMs) to the corporate credit rating problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, the researcher uses a grid-search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal parameter values of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM, the researcher compares its performance with those of multiple discriminant analysis (MDA), case-based reasoning (CBR), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.363-376
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• 1998

선형 평활스플라인 추정은 경계 편의의 영향력을 제거 하기위해 수정된 것이다. 제시된 추정량은 적합된 값들과 관련있는 평활 모수 선택 기준의 계산을 개선시킨 O(n) 얄고리즘을 사용하여 효과적으로 계산할 수 있게 하였다. 추정량의 점근적 성질들이 균일 계획의 경우에 대하여 연구되었다. 이 경우에 경계수정 선형 평활스플라인들의 평균 제곱 오차의 성질들은 표준 이차 커널 평활들에 대한 평균제곱오차들과 점근적 특성으로 비교하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제38권4호
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• pp.447-462
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• 2021

In this work, we consider a problem in the context of thermoelectric materials with memory-dependent derivative for a half space which is assumed to have variable thermal conductivity depending on the temperature. The Lamé's modulii of the half space material is taken as a function of the vertical distance from the surface of the medium. The surface is traction free and subjected to a time dependent thermal shock. The problem was solved by using the Laplace transform method together with the perturbation technique. The obtained results are discussed and compared with the solution when Lamé's modulii are constants. Numerical results are computed and represented graphically for the temperature, displacement and stress distributions. Affectability investigation is performed to explore the thermal impacts of a kernel function and a time-delay parameter that are characteristic of memory dependent derivative heat transfer in the behavior of tissue temperature. The correlations are made with the results obtained in the case of the absence of memory-dependent derivative parameters.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.769-779
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• 2022

Spectral clustering has become a typical and efficient clustering method used in a variety of applications. The critical step of spectral clustering is the similarity measurement, which largely determines the performance of the spectral clustering method. In this paper, we propose a novel spectral clustering algorithm based on the local similarity measure of shared neighbors. This similarity measurement exploits the local density information between data points based on the weight of the shared neighbors in a directed k-nearest neighbor graph with only one parameter k, that is, the number of nearest neighbors. Numerical experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that our proposed algorithm outperforms other existing spectral clustering algorithms in terms of the clustering performance measured via the normalized mutual information, clustering accuracy, and F-measure. As an example, the proposed method can provide an improvement of 15.82% in the clustering performance for the Soybean dataset.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2017

Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.742-751
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• 2011

본 논문에서는 형상 특징자인 열 커널 인증 (Heat Kernel Signature, HKS)를 기반으로 강인한 3D 모델 해싱을 제안한다. 키와 매개변수에 의존한 형상 특징자 기반 3D 모델 해싱을 제안한다. 제안한 방법에서는 Mesh Laplace 연산자의 고유치와 고유벡터에 의하여 각 꼭지점에 대한 전역 및 국부 타임 HKS 계수를 구한 다음, 이 계수들을 정방형 2D 셀로 군집화한다. 그리고 각 셀에 할당된 HKS 계수 쌍의 거리 가중치 기반으로 정의된 특징계수와 랜덤 계수 키와의 조합에 의하여 중간 해쉬 계수를 생성한 다음, 이진화 과정에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 본 실험에서는 3D 범용 툴을 이용한 다양한 기하하적 공격과 위상학적 공격을 통하여 강인성을 평가하였고, 모델과 키 조합에 대한 해쉬의 유일성을 평가하였다. 또한 인증 범위를 만족히는 공격 세기를 측정함으로써 모델 공간성을 평가하였다. 실험결과로부터 제안한 3D 모델 해싱이 기존 해싱에 비하여 강인성 모델 공간성 및 유일성이 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.529-535
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• 2014

본 논문에서는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 클러스터링 방법에 multiple Gaussian kernels을 기반으로 한 possibilistic fuzzy C-means multiple kernels(PFCM-MK) 알고리즘을 결합하여 적응적인 하이브리드 클러스터링 방법인 multiple kernels interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM-MK) 방법을 제안 하였다. 일반적으로 possibilistic fuzzy C-means(PFCM) 알고리즘은 fuzzy C-means(FCM) 알고리즘의 단점인 노이즈 민감성 및 특이점 문제와 알고리즘 초기 클러스터의 Prototype에 따라 위치가 겹치는 문제를 해결하기 위해 제안 되었다. 하지만 이 방법 역시 퍼지화 파라미터 값에 따라 위와 같은 문제를 여전히 가지고 있기 때문에 이와 같은 문제를 보완하기 위해 interval type-2 퍼지 접근 방법을 이용 하는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘을 제안 하였다. 또한 multiple kernels 함수를 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘에 적용하여 분류하기 복잡한 형태의 데이터와 노이즈가 있는 데이터에 대하여 보다 정확하고, 향상된 클러스터링을 수행할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1681-1689
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• 2010

Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.