• ETRI Journal
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• 제27권6호
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• pp.747-758
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• 2005

The problem of selection among competing models has been a fundamental issue in statistical data analysis. Good fits to data can be misleading since they can result from properties of the model that have nothing to do with it being a close approximation to the source distribution of interest (for example, overfitting). In this study we focus on the preference among models from a family of polynomial regressors. Three decades of research has spawned a number of plausible techniques for the selection of models, namely, Akaike's Finite Prediction Error (FPE) and Information Criterion (AIC), Schwartz's criterion (SCH), Generalized Cross Validation (GCV), Wallace's Minimum Message Length (MML), Minimum Description Length (MDL), and Vapnik's Structural Risk Minimization (SRM). The fundamental similarity between all these principles is their attempt to define an appropriate balance between the complexity of models and their ability to explain the data. This paper presents an empirical study of the above principles in the context of model selection, where the models under consideration are univariate polynomials. The paper includes a detailed empirical evaluation of the model selection methods on six target functions, with varying sample sizes and added Gaussian noise. The results from the study appear to provide strong evidence in support of the MML- and SRM- based methods over the other standard approaches (FPE, AIC, SCH and GCV).

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1220-1228
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• 2010

본 논문에서는 비선형 RF 전력 증폭기의 효율적인 다항식 기반의 이산 신호 모델링 방법을 제시하였다. 비선형 RF 증폭기의 입, 출력 신호의 샘플링 과정을 통하여 이산 비선형 모델을 추출하는 과정을 기술하고, 테일러 급수와 메모리 다항식 구조를 이용한 다항식 기반의 비선형 이산 모델에서 모델 인자인 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이의 변화에 따른 모델의 오차를 분석하였다. 다항식 기반의 비선형 모델에서 오차는 샘플률, 비선형 차수, 최대 메모리 깊이에 대하여 특정 값 이후부터 일반적으로 수렴하는 특성을 보인다. 이에 모델 인자값에 따른 시스템의 복잡성을 고려하는 효율적인 이산 신호 모델링 기법을 제시하였다. 모델링 효율 지수를 정의하고, 이를 활용하여 최적의 모델 인자 값을 추출하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 WiBro, WCDMA 등의 다양한 신호를 가지는 RF 전력 증폭기의 모델링에 적용하고, 제시한 방법의 효율성을 검증하였다. 제안된 기법은 빠른 속도의 모델링과 저렴한 가격의 디지털부를 사용할 수 있게 하여 차후 광대역 송신기에서의 빠른 속도와 낮은 가격의 디지털 전치 왜곡기 구성 등에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구에서는 다항식 회귀분석(Polynomial regression analysis) 방법을 이용하여 비선형 특성을 갖는 전자저울의 질량 추정 모델 개발이 이루어 졌다. 전자저울에 사용되는 로드셀의 출력 단자 전압을 기준 질량 추를 사용하여 직접 측정하였고 이 데이터를 이용하여 MS Office 엑셀의 행렬식 계산과 데이터 추세선 분석 기능을 이용하여 다항식 회귀모델을 구하였다. 5kg까지 측정 가능한 로드셀 전자저울을 사용하여 100g단위로 질량을 측정하였고 다항식 회귀분석(Multiple regression analysis) 모델을 구하였으며, 단순(1차), 2차, 3차 다항식 회귀분석에 대한 오차를 구하였다. 각 모델에 대한 회귀 방정식의 적합도 분석을 위해 결정계수(Coefficient of determination)를 제시하여 추정 질량과 측정 데이터와의 상관관계를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 3차 다항식 모델을 이용하여 추정 값의 표준편차가 10g, 결정계수 1.0으로 상당히 정확한 모델을 얻었다. 본 연구에 사용된 선형 회귀 분석 이론을 바탕으로 최근 인공지능 분야에서 많이 사용되고 있는 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression analysis)을 활용하여 기상예측, 신약개발, 경제지표 분석 등의 분야에 대한 다양한 연구를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.514-518
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• 2004

This paper presents an algorithm generating inverse element over finite fields $GF(3^{m})$, and constructing method of inverse element generator based on inverse element generating algorithm. A method computing inverse of an element over $GF(3^{m})$ which corresponds to a polynomial over $GF(3^{m})$ with order less than equal to m-l. Here, the computation is based on multiplication, square and cube method derived from the mathematics properties over finite fields.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.135-139
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• 1990

In general, the control of robot arms falls into two board categories (position control and force control). The joint interpolated trajectory schemes generally interpolate the desired joint path by a class of polynomial functions and generate a sequence of time based control set points for the control of a manipulator from a initial location to its destination. A digital position controller was designed and adapted to the industrial balancing manipulator. And also, the joint interpolated trajectory using 3rd order polynomial was generated in this study. The IBM PC used as the main controller and the trajectory planner had enough run-time capabilities. The 8097BH microcontroller is an integral pan of the joint controller which directly controls an axis of motion. The PI servo control system to treat each joint of the robot arm as a independent joint servo mechanism had satisfying performance, and a sequence of time-based intermediate configurations of the manipulator hand showed good continuity and smoothness on position and velocity of the manipulator's joint coordinates along the trajectory.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.768-771
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• 2008

본 논문에서는 유한체 $GF(3^m)$상에서의 역원을 효과적으로 생성할 수 있는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 바탕으로 역원생성기를 구성하는 방법에 대해 논의하였다. 제안한 역원 생성기는 승산기, 출력레지스터 군, 승산 및 세제곱 선택 게이트와 순차선택기, 세제곱처리부, 내림차순 생성부 등으로 구성된다. 제안한 역원알고리즘과 역원생성기는 회로설계의 단순성, 규칙성, 확장성 및 모듈화 기능을 갖는다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권3호
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• pp.253-258
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• 2005

In this study, we introduce a new category of fuzzy inference systems based on information granulation to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. Informal speaking, information granules are viewed as linked collections of objects (data, in particular) drawn together by the criteria of proximity, similarity, or functionality. To identify the structure of fuzzy rules we use genetic algorithms (GAs). Granulation of information with the aid of Hard C-Means (HCM) clustering algorithm help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms and the least square method (LSM). The proposed model is contrasted with the performance of the conventional fuzzy models in the literature.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2479-2487
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• 2009

센서네트워크의 인증과 관련된 초기의 연구에서는 센서노드의 자원제약적인 특징을 고려하여 대칭키 기반의 인증 방식이 주로 제안되었으나, 최근에는 암호알고리즘의 성능이 개선되고 센서노드의 제조기술이 발달하여 Merkle 트리 방식 등 공개키 기반의 인증 방식도 제안되고 있다. 따라서 본 연구에서는 센서네트워크에 효과적으로 적용될 수 있는 새로운 개념의 다항식 비밀분산을 이용한 공개키 인증방식을 제안하며, hash 함수를 이용한 악의적 노드탐지 기법도 제안한다. 제안된 인증방식은 Shamir의 임계치 기법에 변형된 분산정보의 일종인 지수(exponential) 분산정보 개념을 적용하여 동시에 주변 노드들을 인증하면서 센서노드의 자원을 최소로 사용하고 네트워크의 확장성을 제공한다.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1541-1550
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• 2016

In this paper, we introduce a novel learning methodology of fuzzy clustering-based neural network pattern classifier. Fuzzy clustering-based neural network pattern classifier depicts the patterns of given classes using fuzzy rules and categorizes the patterns on unseen data through fuzzy rules. Least squares estimator(LSE) or weighted least squares estimator(WLSE) is typically used in order to estimate the coefficients of polynomial function, but this study proposes a novel coefficient estimate method which includes advantages of the existing methods. The premise part of fuzzy rule depicts input space as "If" clause of fuzzy rule through fuzzy c-means(FCM) clustering, while the consequent part of fuzzy rule denotes output space through polynomial function such as linear, quadratic and their coefficients are estimated by the proposed local least squares estimator(LLSE)-based learning. In order to evaluate the performance of the proposed pattern classifier, the variety of machine learning data sets are exploited in experiments and through the comparative analysis of performance, it provides that the proposed LLSE-based learning method is preferable when compared with the other learning methods conventionally used in previous literature.