• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권11호
• /
• pp.88-95
• /
• 1998

본 논문은 인공생명 기법을 이용하여 생물의 정보처리 시스템을 구현하고자 하는 것이다. 자연계의 생물은 그 자체로 훌륭한 정보처리 시스템이다. 생물체는 하나의 생식 세포로부터 발생된다. 또한 이 개체의 종은 진화의 과정을 통해 환경에 적응한다. 본 논문에서는 이와 같은 생물학적인 발생과 진화의 개념을 이용하여 신경망을 설계하는 방법을 제안한다. 생물체의 개체발생은 발생모델의 하나인 셀룰라 오토마다(CA)를 통하여 구현하였고 진화과정은 진화 알고리즘(EAs)을 사용하였다. 우리는 이와 같이 구현한 '진화하는 셀룰라 오토마타 신경망'을 줄여서 ECANS1이라 명명하였다. 셀 사이의 연결은 CA 법칙에 의하여 결정되며, 셀의 초기 패턴이 진화함으로써 유용한 신경망을 찾아낸다. 신경망의 각 셀 즉 뉴런은 생물의 발화 ${\cdot}$ 비발화의 특성을 갖는 카오스 뉴런 모델을 사용하였다. 그리고 신경마의 최종 출력값은 뉴런의 발화 빈도로서 나타내었다. 제안한 방법은 Exclusive-OR 문제 및 패리티 문제에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 1996

파티클시스템은 비정형적 물체를 표현하기 위해 모인 기본 파티클들의 집합으로 정의된다. 파티클시스템은 시간에 대해 동적인 성질을 가지므로 연기, 구름, 폭포, 폭발 등과 같이 비정형적이고 시간의 흐름에 따라 변화하는 물체를 표현하기 적합한 모델링방법이다. 그러나 표현하고자하는 물체의 모양이나 변화의 양상이 복잡한 경우 이를 조정하기 위하여 많은 수의 파라미터가 필요하게 되고, 이들 파라미터들의 상호영향을 고려하며 적절히 조절하기가 매우 어려워지게 된다. 또한 파티클의 움직임과 변화를 계산하기 위하여 운동방정식 및 변화함수를 근사화하여 사용하는데 이는 근원적인 부정확성(inaccuracy)을 내포하므로 이런 부정확성을 포함하고 있는 다수의 요인이 결합되었을 때 나타나는 궁극적 결과를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 기존의 파티클시스템에서의 파티클의 운동 및 변화를 제어하는 데에 퍼지제어기법을 도입하는 새로운 접근방식을 제안하고, 시스템을 구현하여 폭발장면 등을 대상으로 하여 실험한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
• /
• pp.271-280
• /
• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권10호
• /
• pp.1125-1130
• /
• 2014

네트워크의 속도가 향상 되면서 정보를 담고 있는 콘텐츠의 양과 질이 급격히 증가 하고 있다. 이런 정보의 급격한 변화에 맞추어 콘텐츠를 통신상에서 보호할 수 있는 혼돈신호를 이용한 새로운 통신 프로토콜을 다음과 같이 제안한다. 혼돈시스템은 초기치 민감성과 발생된 신호가 잡음과 유사하여 예측이 불가능한 특성을 가지고 있다. 우리는 이런 특성을 갖고 있는 두 개의 혼돈시스템 $F(X_n,Y_n)$와 $G(A_n,B_n)$를 구성하고 F 혼돈시스템의 신호로 G 혼돈시스템을 동기화시켜 발생되는 동일한 혼돈신호를 대칭키로 사용하고, 이렇게 구성된 암호 채널로 데이터를 송수신 하는 방법을 설계 하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 이미지의 암호화 및 복호화로 그 결과를 보였다. 우리가 제안한 방법은 기존의 암호화 통신과 다른 방법으로 추후 관련 분야의 연구에 초석이 될 것으로 생각된다.

• 한국전산응용수학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산응용수학회 2003년도 KSCAM 학술발표회 프로그램 및 초록집
• /
• pp.1-1
• /
• 2003

In this talk, a reduced-order modeling methodology based on centroidal Voronoi tessellations (CVT's)is introduced. CVT's are special Voronoi tessellations for which the generators of the Voronoi diagram are also the centers of mass (means) of the corresponding Voronoi cells. The discrete data sets, CVT's are closely related to the h-means clustering techniques. Even with the use of good mesh generators, discretization schemes, and solution algorithms, the computational simulation of complex, turbulent, or chaotic systems still remains a formidable endeavor. For example, typical finite element codes may require many thousands of degrees of freedom for the accurate simulation of fluid flows. The situation is even worse for optimization problems for which multiple solutions of the complex state system are usually required or in feedback control problems for which real-time solutions of the complex state system are needed. There hava been many studies devoted to the development, testing, and use of reduced-order models for complex systems such as unsteady fluid flows. The types of reduced-ordered models that we study are those attempt to determine accurate approximate solutions of a complex system using very few degrees of freedom. To do so, such models have to use basis functions that are in some way intimately connected to the problem being approximated. Once a very low-dimensional reduced basis has been determined, one can employ it to solve the complex system by applying, e.g., a Galerkin method. In general, reduced bases are globally supported so that the discrete systems are dense; however, if the reduced basis is of very low dimension, one does not care about the lack of sparsity in the discrete system. A discussion of reduced-ordering modeling for complex systems such as fluid flows is given to provide a context for the application of reduced-order bases. Then, detailed descriptions of CVT-based reduced-order bases and how they can be constructed of complex systems are given. Subsequently, some concrete incompressible flow examples are used to illustrate the construction and use of CVT-based reduced-order bases. The CVT-based reduced-order modeling methodology is shown to be effective for these examples and is also shown to be inexpensive to apply compared to other reduced-order methods.

• 소음진동
• /
• 제7권1호
• /
• pp.6-12
• /
• 1997

물리계에서 일어나는 동적 현상들은 선형해석 만으로 설명하기에는 불충분한 점이 많이 있다. 이는 기계구조물과 같은 실제 계의 진동이 기하학적 비선형성, 강성 의 비선형성 또는 경계조건의 비선형성 등의 영향으로 비선형적인 거동을 하기 때문 이다. 비선형 진동을 하는 기계 계는 우리 주변에서 쉽게 찾아 볼 수 있는데, 그 예로써 진자운동을 포함하여 동흡진기, 회전체계, 공작기계의 절삭운동, 건마찰 (dry friction) 관련 기계장치, 치차 및 기차의 바퀴와 레일 간의 접촉에서 볼수 있는 구분적 선형(piecewise linear) 진동계, 충격 진동계 등을 들 수 있다. 비선형 진동 연구는 limit cycle, 준주기운동(quasiperiodic motion), 점프현상(jump phenomena) 등의 인식에서 시작되어, 과거에는 설명이 안되어 회피되 왔던 랜덤(random) 형태의 비주기운동에 대한 연구로 까지 발전하고 있다. 비선형 진동을 다루는데 있어서 정규모드(normal mode)를 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 선형계는 선형 정규모드 (linear normal mode)가 존재하는 것과 같이 비선형계에도 이와 유사한 정규모드가 존재한다는 사실이 연구 보고된 바 있다. 비선형계에 존재하는 정규모드는 계의 매개 변수(system parameters)에 따라 그 안정성이 바뀔 수 있으며, 만일 안정한 정규모드 가 어떤 매개변수에서 그 안정성이 바뀐다면 선형이론으로는 설명될 수 없는 새로운 운동이 일어나고 이러한 운동을 분기모드(bifurcation mode)라고 한다. 안정한 정규 모드 및 분기모드를 포함하여 비선형계를 다류는 것을 "정규모드 동역학(normal mode dynamics)"이라고 한다. 정규모드 동역학은 앞에서 언급된 비선형 현상들의 원인규명, 예측, 안정성해석 및 강제진동 해석을 가능하게 한다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 혼돈운동(chaotic motion)의 해석도 가능하다. 이 글에서는 비선형 진동해석을 위한 정규모드 동역학에 대한 연구동향 및 기본 이론을 살펴 보았고, 그 적용 예를 통하여 실험결과와 비교 고찰 함으로써 정규모드 동역학의 적용성을 서술하여 보았다. 선형이론으로 이해하기 어려운 현상들에 대하여는 비선형의 관점에서 새롭게 접근하 려는 노력이 필요하며 비선형 이론에 대한 연구가 지속적으로 진행되어야 한다. 진행되어야 한다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.273-283
• /
• 2010

복잡계 관점에서 트래픽 패턴, 도시 및 다세포 생물학적 유기체 등이 하나의 창발적인 현상인 것처럼, '그린 IT'의 개념 또한 지구 온난화 문제로 인해 인간 세계에서 태동할 수밖에 없는 불가피한 창발적인 현상이다. 복잡계 이론의 관점에서 그린 IT는 무작위한 것으로부터 대단히 복잡한 방식으로 상호작용을 하는 상당히 뒤얽힌 시스템으로 발전할 가능성이 높다. 그렇지만, 그린 IT 시스템 또한 하나의 복잡계라 할 때, 그러한 시스템을 구동시키고 억제시키는 미지의 끌개들이 존재한다. 이러한 맥락에서 본 논문은 그린 IT 시스템의 잠정적인 끌개들을 식별하고, 평가할 수 있는 하나의 새로운 모델을 제안하고, 이를 교육적으로 활용하는데 있다. 구체적으로 그린 IT의 끌개라 할 수 있는 그린 IT 너비-깊이 행렬을 기반으로 그린 IT 진화 및 자기조직화 되어가는 과정을 측정할 수 있는 유형-2 퍼지 시스템을 구축한다.

• 지능정보연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.103-123
• /
• 1999

Input filtering as a preprocessing method is so much crucial to get good performance in time series forecasting. There are a few preprocessing methods (i.e. ARMA outputs as time domain filters, and Fourier transform or wavelet transform as time-frequency domain filters) for handling time series. Specially, the time-frequency domain filters describe the fractal structure of financial markets better than the time domain filters due to theoretically additional frequency information. Therefore, we, first of all, try to describe and analyze specially some issues on the effectiveness of different filtering methods from viewpoint of the performance of a neural network based forecasting. And then we discuss about neural network model architecture issues, for example, what type of neural network learning architecture is selected for our time series forecasting, and what input size should be applied to a model. In this study an input selection problem is limited to a size selection of the lagged input variables. To solve this problem, we simulate on analyzing and comparing a few neural networks having different model architecture and also use an embedding dimension measure as chaotic time series analysis or nonlinear dynamic analysis to reduce the dimensionality (i.e. the size of time delayed input variables) of the models. Throughout our study, experiments for integration methods of joint time-frequency analysis and neural network techniques are applied to a case study of daily Korean won / U. S dollar exchange returns and finally we suggest an integration framework for future research from our experimental results.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39A권6호
• /
• pp.303-309
• /
• 2014

보안성을 향상시킬 수 있는 시스템인 카오스 통신 시스템은 신호의 비예측성, 비주기성, 광대역성, 구현의 용이성 등의 특징을 가지며, 초기조건에 굉장히 민감한 특징을 가진다. 이런 특징들로 인해서 카오스 통신 시스템의 보안성은 디지털 통신 시스템보다 우수하다. COOK 변조 방식은 비동기식 수신기를 사용하면서도 다른 카오스 변조 방식보다 BER 성능이 우수하게 평가된다. 하지만 COOK 변조 신호는 정보 비트의 예측이 쉽기 때문에 보안성과 신호의 안전성 측면에서는 다른 카오스 변조 방식보다 나쁘게 평가된다. 따라서 본 논문에서, 우리는 COOK 변조 방식의 보안성과 신호의 안전성을 향상시키기 위해 스크램블링 기법을 응용하여 새로운 스크램블링 COOK 변조 방식을 제안한다. 기존 COOK 변조 방식은 데이터가 1인 경우에만 카오스 신호를 발생시키기 때문에 데이터 예측이 가능하지만, 스크램블링 COOK 변조 방식은 발생된 카오스 신호가 0일 수도 있으며 1일 수도 있기 때문에 예측이 불가능하다. 따라서 스크램블링 COOK 변조 방식은 기존 COOK 변조 방식보다 전송 신호의 보안성과 안전성을 향상시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.231-236
• /
• 2009

남성장신구는 여성장신구의 보조적 역할이나 예물 등으로 국한되어 있다. 또한 디자인 종류도 한정되어 있으며, 디자인 자체가 선진국가의 것을 참조하는 것이 대부분이다. 이러한 남성장신구 디자인 변화를 위해 그 모티브로 건축물을 선택하였다. 건축물은 남성을 대표하는 상징적 성격이 강하다. 힘이 있고 도전적이며 부와 권력을 상징 한다. 이러한 성격을 가진 건축가로는 세계적인 건축가 마리오 보타가 있다. 그의 건축은 혼란한 상황 속에서 자신의 빛깔을 잃지 않고 지역성을 바탕으로 조형적인 형태감과 공간감을 연구한 작가이다. 이에 본 연구는 마리오 보타 건축물의 형태적 이미지와 공간적 이미지를 작게 압축시켜 남성장신구로 연관 재현시킴으로써 보다 구체적이며 현대적인 감각을 표현할 수 있으리라는 의도에서 출발하여 그 가능성을 다각적으로 모색코자 하였다. 이와 같이 마리오 보타의 건축물에서 볼 수 있는 형태적 이미지와 공간적 이미지를 통해 건축물의 아름다움을 재발견하여, 조형성이 강조된 새로운 형태의 남성장신구를 제안하고자 하였다.