• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.289-291
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• 2002

Host of source separation methods focus on stationary sources so higher-order statistics is necessary In this paler we consider a problem of source separation when sources are second-order nonstationary stochastic processes . We employ the natural gradient method and develop learning algorithms for both 1inear feedback and feedforward neural networks. Thus our algorithms possess equivariant property Local stabi1iffy analysis shows that separating solutions are always locally stable stationary points of the proposed algorithms, regardless of probability distributions of

• 자연과학논문집
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• 제8권2호
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• pp.63-67
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• 1996

LVCMS나 LMF와 같이 고차의 통계에 근거한 적응 신호 알고리즘들은 입력신호에 꼬리가 두툼한 확률밀도를 같는 잡음이 섞여있는 경우 현저한 성능 저하를 보여준다. 일반적인 알고리즘 분석 방법에서는 순환식에서 2차 보다 큰 power를 갖는 항들을 모두 무시하기 때문에 정확한 알고리즘의 성능을 예측하지 못할 수도 있다. 이 논문에서는 새로운 분석방법을 통하여 무시된 항들의 영향이 무엇인가를 알아본다. 분석 결과 무시된 항들은 스텝 크기의 상한선에는 영향을 미치지 못하나 misadjustment를 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 그 영향은 스텝 크기의 제곱에 비례하여 감소한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권2호
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• pp.135-151
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• 2022

The generalized displacement method is a nonlinear solution scheme that follows the equilibrium path of the structure based on the development of the generalized displacement. This method traces the path uniformly with a constant amount of generalized displacement. In this article, we first develop higher-order generalized displacement methods based on multi-point techniques. According to the concept of generalized stiffness, a relation is proposed to adjust the generalized displacement during the path-following. This formulation provides the possibility to change the amount of generalized displacement along the path due to changes in generalized stiffness. We, then, introduce higher-order algorithms of variable generalized displacement method using multi-point methods. Finally, we demonstrate with numerical examples that the presented algorithms, including multi-point generalized displacement methods and multi-point variable generalized displacement methods, are capable of following the equilibrium path. A comparison with the arc length method, generalized displacement method, and multi-point arc-length methods illustrates that the adjustment of generalized displacement significantly reduces the number of steps during the path-following. We also demonstrate that the application of multi-point methods reduces the number of iterations.

• Genomics & Informatics
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• 제1권2호
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• pp.87-93
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• 2003

DNA microarray is currently the most prominent tool for investigating large-scale gene expression data. Different algorithms for measuring gene expression levels from scanned images of microarray experiments may significantly impact the following steps of functional genomic analyses. $Affymetrix^{(R)}$ recently introduced high-density microarrays and new statistical algorithms in Microarray Suit (MAS) version 5.0$^{(R)}$. Very high correlations (0.92 - 0.97) between the new algorithms and the old algorithms (MAS 4.0) across several species and conditions were reported. We found that the column-wise array correlations had a tendency to be much higher than the row-wise gene correlations, which may be much more meaningful in the following higher-order data analyses including clustering and pattern analyses. In this paper, not only the detailed comparison of the two sets of algorithms is illustrated, but the impact of the introducing new algorithms on the further clustering analysis of microarray data and of possible pitfalls in mixing the old and the new algorithms were also described.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권1호
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• pp.37-45
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• 2020

This paper aims at enlightening the properties, computational and implementation issues related to Kalman filter based state estimation algorithms and sliding mode observers, by applying them for estimating the states of a smart structure system. The Kalman based estimators considered in this work are Kalman filter and information filter and, the sliding mode observers considered are Utkin observer and higher order sliding mode observer. A fourth order linear time invariant model of a piezo actuated beam is used in this work. This structure is embedded with four number of piezo patches, of which two act as sensors, one as disturbance actuator and the other as control actuator. The performance of the state estimation algorithms is evaluated through simulation, for the first two vibrating modes of the piezo actuated structure, when the structure is maintained at first mode and second mode resonance.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제19권3호
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• pp.52-61
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• 2014

The present paper deals with the efficient computation of higher-order CFD methods for compressible flow using graphics processing units (GPU). The higher-order CFD methods, such as discontinuous Galerkin (DG) methods and correction procedure via reconstruction (CPR) methods, can realize arbitrary higher-order accuracy with compact stencil on unstructured mesh. However, they require much more computational costs compared to the widely used finite volume methods (FVM). Graphics processing unit, consisting of hundreds or thousands small cores, is apt to massive parallel computations of compressible flow based on the higher-order CFD methods and can reduce computational time greatly. Higher-order multi-dimensional limiting process (MLP) is applied for the robust control of numerical oscillations around shock discontinuity and implemented efficiently on GPU. The program is written and optimized in CUDA library offered from NVIDIA. The whole algorithms are implemented to guarantee accurate and efficient computations for parallel programming on shared-memory model of GPU. The extensive numerical experiments validates that the GPU successfully accelerates computing compressible flow using higher-order method.

• 한국음향학회지
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• 제16권3호
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• pp.81-85
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• 1997

본 논문에서는 3차와 4와의 큐뮬런트를 이용하여 FIR 시스템의 파라메터 추정을 위한 회귀 추정 알고리듬을 제안한다. 제안한 FIR 파라메터 회귀 추정 알고리듬에서 3차와 4차의 큐뮬런트 관계식으로부터 Overdetermined Recurisive Instrumental Variable (ORIV) 형태의 회귀 추정 알고리듬으로 변환할 수 있도록 출력신호로 구성된 행렬식을 얻어낸 후, 이를 전개하여 회귀 추정 알고리듬을 개발한다. 제안한 회귀 추정 알고리듬은 기존의 비회귀 알고리듬의 확장으로 적은 데이터로 수렴이 가능하며, 시변 시스템의 추정에도 용이하다. 또한 3차와 4차의 순수 고차 큐뮬런트로 구성됨에 따라 기존의 2차의 자기상관함수를 이용한 회귀 추정 알고리듬에 비해 가산 가우시안 잡음에 의한 추정 오차를 줄일 수 있는 장점이 있다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제7권2호
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• pp.75-81
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• 2003

Compact schemes are shown to be effective for a class of problems including convection-diffusion equations when combined with multigrid algorithms [7, 8] and V-cycle convergence is proved[5]. We apply the multigrid algorithm for an semianalytic finite difference scheme, which is desinged to preserve high order accuracy despite of singularities.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.208-216
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• 2009

유전자알고리즘의 교차나 돌연변이 연산을 직접적으로 사용하지 않고 개체군의 확률분포를 추정하여 보다 효율적인 탐색을 수행하려는 분포추정알고리즘이 여러 방법으로 제안되었다. 그러나 실제로 변수들간의 고차상관관계를 파악하는 일은 쉽지 않은 일이라 대부분의 경우 낮은 차수의 상관관계를 제한된 가정하에 추정하게 된다. 본 논문에서는 데이타의 고차상관관계를 표현할 수 있고 최적 해를 좀 더 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 분포추정알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 상관관계가 있을 것으로 추정되는 변수들의 집합으로 정의된 하이퍼에지로 구성된 랜덤 하이퍼그래프 모델을 구축하여 변수들 간의 고차상관관계를 표현하고, 베이지안 샘플링 알고리즘(Bayesian Sampling Algorithm)을 통해 다음 세대의 개체를 생성한다. 기만하는 빌딩블럭(deceptive building blocks)을 가진 분해가능(decomposable) 함수에 대하여 실험한 결과 성공적으로 최적해를 구할 수 있었으며 단순 유전자알고리즘과 BOA (Bayesian Optimization Algorithm)와 비교하여 좋은 성능을 얻을 수 있었다.