• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.115-122
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• 2012

본 논문에서는 CosGauss라고 하는 코사인함수로 모듈화 된 가우시안 활성화함수가 뉴로 네트워크에서 다항식과 계단함수의 근사에 사용될 수 있음을 증명한다. CosGauss 함수는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 가우시안 활성화 함수보다 더 많은 범프(bump)를 구성 할 수 있다. 이 함수를 캐스케이드 코릴레이션 뉴로 네트워크 학습에 사용하여 벤치마크 문제인 Tic-Tac-Toe 게임과 아이리스(iris) 식물 문제와 실험하고 여기에서 얻어진 결과를 다른 활성화 함수를 사용한 결과와 비교 분석한다.

• 한국광학회지
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• 제24권2호
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• pp.64-70
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• 2013

본 논문에서는 청색 LED 칩에 YAG:Ce와 $(Sr,Ba)_2SiO_4:Eu$ 등 두 종류의 황색 형광체를 적용해서 제작한 백색 LED의 발광특성을 비교, 분석하였다. 두 백색 LED의 발광 스펙트럼의 특성을 분석하기 위한 수학적 함수 형태로써 Asymmetric double sigmoidal 함수를 적용할 수 있음을 확인하였고 이를 통해 발광 스펙트럼을 구성하는 피크들의 중심파장, 폭, 비대칭성에 대한 정보를 정량적으로 구해서 비교하였다. 분석 결과 실리케이트계 형광체의 발광 스펙트럼 폭이 YAG 형광체에 비해 더 좁아 연색지수의 측면에서 불리한 반면 구동전류에 따른 색도 안정성의 측면에서는 더 유리하다는 것을 확인하였다. 두 백색 LED의 발광효율은 구동전류의 증가에 따라 단조감소하였는데, 실리케이트 형광체 기반 LED의 발광효율이 YAG형광체 기반 LED에 비해 약 10~12 lm/W 정도 작음을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.77-87
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• 2021

In this study, a novel improved second order Radial Basis Function Neural Network based method with excellent scheduling capabilities is used for the dynamic prediction of short and long-term energy required applications. The effectiveness and the reliability of the algorithm are evaluated using training operations with New England-ISO database. The dynamic prediction algorithm is implemented in Matlab and the computation of mean absolute error and mean absolute percent error, and training time for the forecasted load, are determined. The results show the impact of temperature and other input parameters on the accuracy of solar Photovoltaic load forecasting. The mean absolute percent error is found to be between 1% to 3% and the training time is evaluated from 3s to 10s. The results are also compared with the previous studies, which show that this new method predicts short and long-term load better than sigmoidal neural network and bagged regression trees. The forecasted energy is found to be the nearest to the correct values as given by England ISO database, which shows that the method can be used reliably for short and long-term load forecasting of any electrical system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.30-35
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• 2010

본 논문에서는 대칭 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 평활화를 이용한 영상의 화질개선을 제안하였다. 여기서 히스토그램 평활화는 영상의 명암도를 조정하여 화질을 개선하는 간단하고 효과적인 공간영역 기반 처리기법이다. 또한 대칭 로지스틱 함수는 s-자 형의 비선형 변환함수로 영상의 명암도 발생빈도수에 따라 밝기개선 정도를 비선형적으로 조정하기 위함이다. 특히 영상의 히스토그램에서 최대 발생빈도수를 가지는 명암도와 전체 픽셀수만을 이용한 유연한 대칭의 로지스틱 함수를 제안함으로써, 기존 로지스틱 함수에서의 지수함수 계산 부담을 감소시켰다. 제안된 평활화 기법을 크기와 히스토그램 분포가 다른 5개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 원 영상이나 기존의 전역 히스토그램 평활화의 결과영상보다 우수한 화질개선 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2003년도 추계학술발표강연 및 논문개요집
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• pp.240-240
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• 2003

탄소재료의 가스화속도는 근본적으로 활성자리의 수와 관련되어 있으며, 또한 가스화속도는 활성자리 뿐 아니라 확산제한에 따라 달라진다. 대부분의 탄소재료의 활성화 초기단계는 제한된 활성자리 때문에 반응속도는 느리고, 다음 단계는 총 활성자리가 증가하여 반응속도는 급격히 증가하고, 마지막으로 활성자리가 감소하여 활성화 속도는 감소한다. 이러한 sigmoidal특성을 나타내는 활성화 단계를 기공발달과정으로 설명하면, 활성화 초기에 탄소재료 내부에 이미 존재하는 닫힌 기공이 열리고, 일단 기공이 열리면 성장하게 된다. 이렇게 기공 수가 증가하는 것 뿐 아니라 기공 직경이 증가하여 활성화 과정이 진행될수록 비 표면적 및 기공부피는 증가하는데 이런 일련의 과정을 통하여 활성자리 수는 증가하고 또는 감소한다. 이렇게 기공이 발달하는 과정은 각각의 활성화 단계에서 탄소재료의 비 표면적 측정으로 알 수 있으며, 전반적인 산화속도 변화를 측정하여 반응단계를 추정하게 된다. 대부분의 연구자들은 반응 전체의 평균 산화속도를 측정한 후 활성화 에너지를 구하여 반응조절단계로 활성화 기구를 설명한다. 이 연구에서는 활성화 과정 중에 발생하는 중량감소 단계, 즉 각각의 활성화 단계에 따라 달라지는 반응속도상수를 측정하고, 반응단계별 활성화 에너지를 비교 해석하여 피치계 탄소섬유의 기공발달에 영향을 미치는 활성화 기구를 고찰하고자 하였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제31A권8호
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• pp.62-71
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• 1994

A novel semiconductor device is proposed to be used as a processing element for the implementation of pulse-mode neural networks which consists of alternating n' GaAs quantum wells and undoped AlGaAs barriers sandwitched between n' GaAs cathode and P' GaAs anode and in simple circuit in conjunction with a parallel capacitive and resistive load the trigger circuit generates neuron-like pulse train output mimicking the function of axon hillock of biological neuron. It showed the sigmoidal relationship between the frequency of the pulse-train and the applied input DC voltage. In conjunction with MQWIMD the various neural circuits are proposed especially a neural chip monolithically integrated with photodetectors in order to perfrom the pattern recognition.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제5권4호
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• pp.154-158
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• 1984

In order to characterize the permeability of small unilamellar vesicles (SUV), efflux of 6-carboxyfluorescein (6-CF) from the vesicles was monitored spectrophotofluorometrically. Since the entrapped highly quenched 6-CF (200 mM) became fluorescent upon release from the vesicles, the 6-CF could be used as an efflux probe. SUV containing entrapped 6-CF was prepared from egg phosphatidylcholine and separated by gel filtration on Sepharose 4B. Observed change of relative fluorescent intensity with time was sigmoidal. From this curve, the parameter of permeability was determined either by half-time or a released amount per unit time from the initial slope. Half-time of efflux of prepared SUV having 302 ng phospholipid/ml in 10 mM Tris-HCl buffer pH 7.4 was 21.0 min at $37{\circ}C$. Various factors which could affect the half-time were examined including temperature, pH, salt, and vesicle concentration. In particular the effect of vesicle concentration on the efflux revealed that the permeability can be a function of the concentration.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.10-18
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• 2010

본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용한 시그모이드 활성화 함수 파라미터의 최적화와 이중나선기준문제(two spirals benchmark problem)의 입력공간 패턴인식 상태를 분석 한다. 실험을 위하여 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘(Cascade Correlation learning algorithm)을 이용한다. 첫 번째 실험에서는 기본적인 시그모이드 활성화 함수를 사용하여 이중나선 문제를 분석하고, 두 번째 실험에서는 시그모이드 활성화 함수(sigmoidal activation function)의 파라미터 값이 서로 다른 함수를 사용하여 8개의 풀을 구성한다. 세 번째 실험에서는 시그모이드 함수의 변위를 결정하는 세 개의 파라미터 값을 유전자 알고리즘을 이용하여 얻고 이 파라미터 값들이 적용된 시그모이드 함수들은 후보뉴런의 활성화를 위해서 사용된다. 이러한 알고리즘의 성능평가를 위하여 각 학습단계 마다 입력패턴공간에서 인식된 이중나선의 형태를 보여준다.

• Journal of Power Electronics
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• 제19권4호
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• pp.835-845
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• 2019

This paper presents a robust-optimal control strategy to improve the output-voltage error-tracking and control capability of a DC-DC boost converter. The proposed strategy employs an optimized Fractional-order Proportional-Integral (FoPI) controller that serves to eliminate oscillations, overshoots, undershoots and steady-state fluctuations. In order to significantly improve the error convergence-rate during a transient response, the FoPI controller is augmented with a pre-stage nonlinear error-modulator. The modulator combines the variations in the error and error-derivative via the signed-distance method. Then it feeds the aggregated-signal to a smooth sigmoidal control surface constituting an optimized hyperbolic secant function. The error-derivative is evaluated by measuring the output-capacitor current in order to compensate the hysteresis effect rendered by the parasitic impedances. The resulting modulated-signal is fed to the FoPI controller. The fixed controller parameters are meta-heuristically selected via a Particle-Swarm-Optimization (PSO) algorithm. The proposed control scheme exhibits rapid transits with improved damping in its response which aids in efficiently rejecting external disturbances such as load-transients and input-fluctuations. The superior robustness and time-optimality of the proposed control strategy is validated via experimental results.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.597-604
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• 2004

정확한 소프트웨어 비용 추정은 개발자와 고객 모두에게 중요하다. 대부분의 비움 추정 모델들은 규모 추정으로부터 틴은 라인 수와 기능점수와 같을 규모 측도에 기반을 두고 있다. 규모 추정의 정확도는 비용 추정 정확도에 직접적으로 영향을 미친다. 이에 따라 대부분의 회귀기반 비용추정 모델들은 규모에 기반한 멱함수 형태를 적용하고 있다. 생물의 성장, 기술의 발전과 인간의 학습 능력 등 많은 성장 현상들은 S자 곡선을 따른다. 본 논문은 성장곡선을 이용하여 개발노력을 추정하는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 소프트웨어 규모가 증가함에 따라 소요되는 개발 비용이 성장곡선을 따른다고 가정한다. 일반적인 소프트웨어 규모 추정 기법인 기능점수, 완전기능점수와 유스케이스 점수에 기반하여 성장곡선 모델의 적합성을 검증하였다. 제안된 성장곡선 모델들은 멱함수 모델과 비교 시 상호 견줄만한 성능을 보여 소프트웨어 비용 추정분야에 석용 가능함을 보였다.