• 전자공학회논문지B
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• 제33B권3호
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• pp.109-119
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• 1996

We propsoed a multiplexed optical correlation filter method for an optical parallel addition based on symbolic substitution. In the proposed mthod, we used redundant binary number which was easy to minimize the number of the symbolic substitution rules. We chose MACE filter which had very low sidelobes and good correlation peak compared with SDF filter as the optical correlation recognition filter and encoded input numbers properly to increase the discrimination capability. In order to minimize the number of symbolic substitution rules, sixteen input patterns were divided into six groups of the same addition results and six filters for recognizing the input patterns were used. these filters were multiplexed in two MMACE filter planes and the corresponding substitution method was proposed. Through the computer simulation, we confirmed the proposed method was suitable to implement the optical parallel adder.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.269-280
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• 1996

광병렬 가산을 위한 광산광 기호치환법을 제안하였다. 제안된 광상광 기호치환 방법에서는 기호치환 규칙 수의 최소화가 용이한 잉여 이진수를 사용하였으며, 광상관 필터로는 SDF 필터에 비해 부엽이 아주 작고 상관치 제어가 우수한 MACE필터를 선택하였다. 또한 분리 인식능력을 증가시키기 위해 입력을 적절히 부호화하였으며, 기호치환 규칙의 수를 최소화하기 위하여 동일한 가산결과를 갖는 입력패턴들을 동일군으로 하여 5개의 군으로 나누었다. 그리고 제안한 방법이 광병렬 가산기의 구현에 적합함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1147-1161
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• 2015

오늘날 데이터는 p-차원의 공간에서 점들로써 표현되는 전통적인 형태를 벗어나 시그널(signal), 함수, 이미지(image), 모양(shape) 등과 같은 다양한 형태의 자료들이 데이터로써 고려되고 분석되고있다. 그러한 종류의 새로운 종류의 데이터 중 하나로 심볼릭 데이터(symbolic data)를 고려할 수 있다. 심볼릭 데이터는 구간(interval), 히스토그램(histogram), 목록(list), 통계표, 분포, 또는 모형 등과 같은 다양한 형태들을 가질 수 있다. 지금까지의 연구가 주로 심볼릭 데이터의 각각의 형태별 자료를 고려했다면, 본 연구에서는 이를 확장하여 수집된 히스토그램과 멀티모달의 혼합된 형태로 이루어진 자료에 대한 계층 분할적 군집분석방법을 소개하고 이를 업종별 산업재해자료의 분석을 위해 이용한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.448-451
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• 2005

교통의 혼잡량이라든가 공기의 쾌적도 둥을 측정할 때는 상징적인 정보량을 이용한 퍼지 센서 알고리즘을 사용한다. 그런데 퍼지 센서를 구현할 때는 몇 개의 상징적인 정보량을 퍼지 규칙으로서 종합하여 출력을 산출하는데 상징적인 정보량을 퍼지 규칙이라는 막연한 방법을 사용하므로서 정확하지 못한 결과를 산출할 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙으로 퍼지 센서를 구현하는 방법이 아닌 계층 분석 방법이라는 분석적인 방법을 이용하여 퍼지 센서를 구현하였고 이를 검증하기 위하여 퍼지 규칙 방법의 괴지 센서와 계층 분석 방법의 퍼지 센서를 교통량 제어에 적용하여 많은 통과차량수의 검증을 통하여 비교하여 보았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.193-201
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• 2002

교통의 혼잡량이라든가 공기의 쾌적도등을 측정할 때는 상징적인 정보량을 이용한 퍼지 센서 알고리즘을 사용한다. 그런데 퍼지센서를 구현할 경우 몇 개의 상징적인 정보량을 퍼지 규칙으로서 종합하여 출력을 산출하는데 상징적인 정보량을 퍼지 규칙이라는 막연한 방법을 사용하므로서 정확하지 못한 결과를 산출 할 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙으로 퍼지센서를 구현하는 방법이 아닌 계층분석 방법이라는 분석적인 방법을 이용하여 퍼지센서를 구현하였고 이를 검증하기 위하여 퍼지 규칙방법의 퍼지센서와 계층분석방법의 퍼지센서를 교통량 제어에 적용하여 많은 통과차량수의 검증을 통하여 비교하여 보았다

• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권6호
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• pp.247-259
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• 1996

Kinematic design sensitivity analysis for vehicle in suspension systems design is performed. Suspension systems are modeled using composite joins to reduce the number of the constraint equations. This allows a semi-analytical approach that is computerized symbolic manipulation before numerical computations and that may compensate for their drawbacks. All the constraint equations including design variables are derived in symbolic equations for sensitivity analysis. By directly differentiating the equations with respect to design variables, sensitivity equations are obtained. Since the proposed method only requires the hard point data, sensitivity analysis is possible in suspension design stage.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.481-488
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• 2020

기호적 회귀분석 (Symbolic Regression)은 회귀분석에서 주어진 데이터에 대하여 종속변수와 독립변수들 사이의 관계를 설명할 수 있는 함수를 직접 생성하는 분석방법으로서 Genetic Programming 이 본 분야의 연구에 가장 선도적으로 적용되고 있으며, 고정된 모델로부터 매개변수들의 최적화를 추구하는 다른 회귀분석 알고리즘들에 비하여 해석이 가능한 모델을 직접 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 Coarse grained 병렬 모델에 기반한 Parellel Genetic Programming 을 이용한 symbolic regression 알고리즘을 제시하고 제시된 알고리즘을 PMLB 데이타에 적용하여 해당 알고리즘의 효용성을 분석하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.729-734
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• 2012

패턴 인식, 데이터 분석, 침입 탐지, 이미지 처리, 바이오 인포매틱스 등과 같은 수많은 분야에서 클러스터링 분석이 사용되고 있다. 기존의 많은 연구들은 수치 데이터에만 기반을 두고 있다. 그러나 구간 데이터, 히스토그램, 심지어는 함수들을 값으로 갖는 변수들을 다루는 심볼릭 데이터 분석이 부상하고 있다. 본 논문에서는 이런 심볼릭 데이터들을 클러스터링하기 위하여 비대칭적 유사도를 제안한다. 또한 평균 유사도 값(ASV)에 기반한 클러스터링 방법도 개발한다. 제안하는 클러스터링의 결과는 기존 방법들과 다르며, 매우 고무적인 결과를 보여준다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권2호
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• pp.238-248
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• 2023

This study aims to examine the symbolism of the emblems of World Expositions by using Victor Turner's symbolic theory as a research method, and to reveal the symbolic types behind them by classifying the emblem designs of different periods and themes. The research object is 12 comprehensive World's Fair emblems from the 1939 New York World's Fair in the United States to the 2025 Osaka World's Fair in Japan, as identified by Bureau International des Expositions. The research method mainly adopts documentary research to collect historical information and theoretical frameworks related to the design of World's Fair emblems. In the analysis process, Victor Turner's symbolic sign theory is used as the main analytical framework to link the design elements of emblems to their relevance to specific societies and cultures in order to reveal the themes, values and ideas represented by the emblem symbolism. The results of the study show that the design of the Expo emblem uses different symbols, including material symbols, behavioral symbols, sensory symbols, natural symbols, social symbols and virtual symbols, to convey the core concepts, themes and values of the Expo. Through different types of symbols, the Expo emblem shows a wide range of concerns about technology and the future, mankind and the world, nature and ecology, and society and innovation. The symbolic design of the emblem plays an important role in conveying the core concept and theme of the Expo.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권3호
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• pp.225-234
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• 2014

We propose a novel hierarchical clustering for distribution valued dissimilarities. Analysis of large and complex data has attracted significant interest. Symbolic Data Analysis (SDA) was proposed by Diday in 1980's, which provides a new framework for statistical analysis. In SDA, we analyze an object with internal variation, including an interval, a histogram and a distribution, called a symbolic object. In the study, we focus on a cluster analysis for distribution valued dissimilarities, one of the symbolic objects. A hierarchical clustering has two steps in general: find out step and update step. In the find out step, we find the nearest pair of clusters. We extend it for distribution valued dissimilarities, introducing a measure on their order relations. In the update step, dissimilarities between clusters are redefined by mixture of distributions with a mixing ratio. We show an actual example of the proposed method and a simulation study.